近日有感，分享自己對於 AI 的觀點與應對方案跟大家討論～ === 「程式語言的未來：如同第三外語一般的存在」 十年前，會英文是一種專業，但如今是一項加分技能。 三年以前，會程式是一種專業，但未來將如同英文一樣，也將成為一項加分技能。 ▌四年亞馬遜的工作，一朝驟變 1/28/2026 我在亞馬遜剛滿四年，也是亞馬遜宣布第四輪裁員的一天。裁員的現實與這幾年的工作經歷，讓我第一手感受到 AI 模型每 年進步幅度之大。如今，對於規模較大的公司與整合專案，AI 的確還無法給出正確的資訊與回答，似乎資深工程師還能佔有一席之地。 但實際上，AI 給予答案的「正確率」，只會以一種極快的速度提升，我們必須以這樣的假設向前走，而非存有僥倖心理覺得 AI 永遠無 法處理大規模專案。AI 正在取代的是一種工作模式，而非一種取代程度的問題。 兩年來我在亞馬遜的工作模式持續演化，每個月我自己親手寫的代碼以 5% 的遞減；過不到一年，我幾乎都只修改約 15% 我最後所提交 的代碼，特別是單元測試，根本是 AI 全全處理。 也因此，我開始探索未來方向，我曾與我的 skip manager 談論過兩個未來的方向： 1. 轉職成為 AI 工程師 (MLE) 2. 成為懂技術的產品經理 (Product Manager) 在討論的過程中，我的感受是焦慮、也是緊張，儘管在進入軟體領域時，我已經知道這個行業是要持續不斷的學習，但這次人工智慧的 衝擊，已經超過我一年追幾個新技術的規模。 我曾經花了數個月去研究 MLE 路線，發現研究 AI 模型的人終究是少數，像許多研究語言模型的專家，在 ChatGPT 出來之後瞬間沒了 舞台。我最後的判斷是，我自己並沒有在 MLE 這個領域有優勢，比如說博士學位、數學天份等，我最好還是去運用 AI 工具來開創我的 職涯。 我也還在思考成為懂技術的產品經理 (Product Manager)，這條路上我還欠缺的是成為「會溝通」的人。在軟體職涯路線上，我大部分 時間都是簡簡單單與需求進行校對，然後就開始自己開工；最多也就是與不同團隊合作開發，並沒有與市場或與客戶有太多的互動。這 條路是個可行的路，但至於我的個性是否適合，又是另一個問題。 ▌AI 的賦能，未來的機會在哪？ 懂技術的產品經理是我認可的一條路，沿著思考下去，其實這個時代最適合的一個方向： 3. 一人公司創業嘗試 在這個時代，AI 工具實在強大好用。Vibe Coding 從一開始人人調侃，到現在已經出現許多穩定營運的成功產品。從 2023 年開始，我 也與一位夥伴共同創立了一個 SaaS 產品，我只用了 6 個週末，就打造出以前需要四個月以上才能完成的全套系統，讓我每個月有穩定 的 $2,000+ 美金收入，儘管還不能負擔在加州的高額生活費用，但也是一項我與 AI 紅利接軌的方式之一。 因此，我認為未來其實很難在一個特定的職位中，相反的，未來更可能在「解決某種問題」的能力中、在目前的各種未知的嘗試中、在 跨領域整合的方案中。如果你跟我一樣已經有了幾年的軟體經驗與技術，我非常建議去做個小小創業嘗試，這些屬於「失敗了你不至於 失身家，但成功了卻天花板無限高」的嘗試，是風險極小、潛力極高的。 ▌AI 的衝擊，「逃避可恥但有用」的應對方案 我並不覺得繼續擔任軟體工程師是一條長期可行的路線，但我也相信這個職位不會瞬間消失。這邊，我想很誠實的提供幾個解決方案， 或說是中短期的實際應對方案。 Ａ 國家轉移 AI 的引進是在地域上有速度差異。美國矽谷是全世界軟體的中心，也就是變化最快的地方，但同時世界上其他地方會有所延遲，比如說 日本、歐洲等，換句話說，你現在擁有的軟體技術，換個國家，你就能在當地相對地繼續保有競爭力，並非全世界都是這樣極端加速的 。相同的技能，不同的環境，會有不同的工作期望與體驗。 這個應對方案所需的要求是：當地語言能力＋簽證身份。 B 產業轉移 AI 的使用法規在產業上有難度差異。大部分軟體產業沒有過多法規限制，因此可以馬上套用最新的技術框架，但對於高度規範產業，比 如說金融、醫療等，會需要更長的一段時間來改變內部流程，甚至到現在你可能還能找到使用 COBOL 撰寫的程式碼，也因此水平轉換產 業，也是一種「逃避可恥但有用」的應對方案，能穩出你目前到競爭力，也能有更好的工作生活平衡。 這個應對方案所需的要求是：接受較低的薪資＋繁雜的流程瑣事。 C 建立自己的 AI 工作流程 AI 正在但不會馬上取代軟體產業，因此在這個過渡期中，我們能做的就是去掌握 AI 工具，比如說 Cursor、ClawdBot (OpenClaw)、 n8n 等。在這個過渡期中，我們要去建立一整套 AI 工作流程，不是僅僅局限於程式碼開發、而是連文件撰寫、會議記錄、甚至是生活 與工作時程安排等，都要慢慢將 AI 工具融入其中。只有這樣，你才能透過「更高的效率」來贏過其他人。 這個應對方案所需的要求是：持續學習 AI 工具 ▌10 年以後，我自己的展望與策略 未來，程式語言不會是一門獨立的專業，就像現在英文一樣。 英文，如今你還是得花時間學才能精通，但是你並不會真的將其當作一份專業，而是像是 plug-in 的一種「有了更好」的溝通能力。你 可以只是大略聽懂別人說什麼，用簡單的語句回答，你就能與外國人溝通處理生意上的業務，並不用什麼高大上的文法與單詞。 程式，一樣。在未來，你也是需要認真學習，自己寫過一次 Fibonacci 數列，才能慢慢深入了解、才能精通程式語言的底層邏輯。但是 有必要嗎? 對大多數人不是必要的，程式語言變得像另一種 plug-in 技能，取決於你想不想要擁有更好的「開發」能力，有需要就去多 學深入；如沒有必要，到那時 AI 已經進步到可以處理大部分事務，用正常語言就能達到 90% 的開發需求。 你可能會聽到未來的孩子再決定：「我這個暑假，要去報名英文學習營、還是程式體驗營？」 從現在開始的 10 年，AI 帶來的巨變不會只是產業上，而是整個社會結構。產業的變化帶來財富的重整，財富的重整帶來社會的動盪， 社會的動盪引發人們用劇烈的手段爭取資源，同時財富的重整也在國家層面，更多的經濟手段會被使用，如關稅、利率等，未來的變化 很多，但有方向性。在這個未來，我們既要衝也要守，「衝」在於利用 AI 工具去做「風險小，潛力大」的嘗試，成為使用 AI 的人。 「守」在於資產分配上，多配置實體資產，如黃金、工業金屬、債券等，以及部分配置大型 AI 公司股票，如 Google、Meta。總之，減 少貨幣的本身的持有，讓自己有財務上的基本盤來面對這幾年的動盪。 因此，未來 5 年，我給自己設定的目標是： 1 ~ 3 年 ▶工作上 AI 工具的運用：使用 Claude Code、Gemini、Midjourney 等工具，保持軟體專業的競爭力，在還能賺的時候快賺、多賺。 ▶產業的選擇：如果在一線大廠 Hold 不住了，就找醫療與金融產業的職缺，完整利用剩餘的軟體專業價值，繼續在能賺的時候快賺、 多賺。 ▶一人公司 AI 工具的運用：持續嘗試成為使用 AI 的人，繼續各種「風險小、潛力大」的嘗試。 4 ~ 5 年 ▶國家的選擇 (如果一人公司尚未成形)：善用本身英文能力，考慮轉往其他國家，比如說日本、歐洲等軟體產業沒那麼拼的地方， 繼續利用剩餘的軟體專業價值。 ▶一人公司：如果已經有穩定收益，可以維持生活基本所需，就可以加大投入時間比例，繼續開發不同產品。 ▶開展第二專業：學習第二種領域的專業，掌握成為跨領域的能力，藉此避免長期與他人的紅海競爭 6+ 年 ▶擁有新的職涯定位：結合過去軟體經驗＋第二專業，在這個 AI 時代，我要找到一個給自己的新職涯定位。 ▶確立要待的國家：在五年的各種應對方案之後，我希望我能夠確立之後後半生要生活的國家在哪，然後長期留著，跟著我的家庭一起 生活下去。 -- 寫工程師在 AI 時代的轉變 也分享 AI 工作流、創業思維與矽谷職場 矽谷叔叔 Uncle Sam learncodebypicture.com/facebook/ --

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