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引言tl;dr 本人2x年專業老碼農,來評論一下。 (本篇支那用語濃度極高~不喜歡請左轉離開) 關於AI是否取代碼農這個問題, 廣義上的答案是肯定的:對!AI將取代人工coder。 這一切的底層邏輯非常簡單。人工智能現在已經能做到, 將系統論、控制論、訊息論對應到軟體工程學之中,並且形成閉環。 也就是在已知的問題框架下,AI已經能運用訓練資料內的最佳解, 反推解決大量的編程問題,還能依靠大量試錯來獲得反饋、優化代碼。 到這一步,基本上80%初階的寫代碼工作,由人來做已經毫無意義。 因為大部分人只能同時做到以下四項中的一兩項: * 優化軟體代碼 * 規劃軟硬體架構 * 設計系統邏輯 * 產生商業(應用)價值 而當前AI除了「產生價值」還做得不夠好之外,其他問題在已知框架下, 基本上都已達到資深軟體工程師的水平。 過去初階的軟體設計師,或所謂的「工程師」,想要成長為高階軟體人, 其實過去20年也都是從Stack Overflow、Google複製貼上開始的。 等到他對特定知識領域有系統性理解之後,才能挑戰未知的工程問題。 整個軟體產業當前的人力需求,僅限於「資本擁有者不懂軟體開發」 而人,是當前最後一道把關機制,確保產出符合商業預期。 隨著AI越來越高效,資本信任AI > 軟體工程師的那天,不會太遠。 以前是「你不幹,多得是帕魯幹」,現在是「帕魯幹完了,輪不到你幹」。 當前軟體工程師如果沒辦法觸及核心利益、商業模式、跨領域的落地應用, 基本上「工作」前景會非常黯淡。引伸到我狹義定義下,軟體工程師的出路只有兩條: 1.解決未知的系統性問題,或 2.當前預期以外的問題。 除了要求更長期的知識投入與產出,還要求工程師能跳出已知框架來解決問題。 雖然這是人類的強項,未來50年人工智能也未必能超越人的應變能力, 但這也會讓軟體工程師在未來,變成: 入行投入極高、學習門檻極高,但就業相對困難的職業。 除了目前沒有那麼多「未知」的工程問題需要解決, 還得跨越知識領域與算力資本的高牆,這讓軟體工程師的展望更加黯淡。 在可預見的未來,項目落地盈利的能力,重要性將遠大於編程技術。 這不是說電腦科學不重要了,而是未來的電腦科學, 會變得像理論物理一樣,非常前沿。 就像MIT報導的:95%生成式AI應用是賠錢的,只有5%的公司能盈利。 隨著摩爾定律走向盡頭,基於當前軟硬體生態的軟體工程人力需求已處於高峰。 如果資深工程師靠著AI,coding效率提升50%、甚至100%, 那也意味著將嚴重擠壓新入職軟體工程師的生存空間。 原本固守特定領域的軟體從業者,也將受到AI浪潮的襲擊 只要AI重搭輪子、試錯的成本夠低,那些領域終將被AI攻破。 我的看法是:軟體工程師未來五年還有,但也只剩五年了。 對於新入行的,我的建議是:能跑快跑,往未知領域如「算法」、「硬體」底層架構跑。 腳麻跑不動的,該跳船跳船,該游泳游泳。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.227.196.134 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1759294591.A.FE7.html
robinsonXD: 現在都用AI寫code,然後一堆bug不會修 61.220.55.97 10/01 12:58
robinsonXD: 原本好好的程式也被AI寫壞 61.220.55.97 10/01 12:59
drmanchuria: 哈我就知道做大夜保全比台大電機有 49.218.142.38 10/01 13:00
drmanchuria: 前途 落地嘛 49.218.142.38 10/01 13:00
adios881: 我老闆的話我要的是解決問題的人辣 223.139.17.9 10/01 13:00
adios881: 如果他能不用把大多時間花在重複寫扣 223.139.17.9 10/01 13:00
adios881: 能把大部份時間花在解決我要的商業問題 223.139.17.9 10/01 13:00
adios881: 我根本不在意是不是軟體工程師 223.139.17.9 10/01 13:00
adios881: 指只是台灣這種觀念的軟公公司少 223.139.17.9 10/01 13:01
GooGooDaY: 最近不是才一個做生成照片的網站 沒有 211.75.184.232 10/01 13:02
GooGooDaY: 實作切換key 然後還出來抱怨 真的是科 211.75.184.232 10/01 13:02
GooGooDaY: 科 211.75.184.232 10/01 13:02
sheng76314: 想問一下對秦婷婷的看法 122.121.71.159 10/01 13:04
jeffguoft: 用AI學寫程式真的是又快又爽 203.77.42.214 10/01 13:16
bustinjieber: 昨日新創 明日傳產 110.28.65.175 10/01 13:18
bustinjieber: 廣度在自然語言轉程式語言 110.28.65.175 10/01 13:19
bustinjieber: 深度在優化程式語言邏輯架構 110.28.65.175 10/01 13:20
bustinjieber: 要有足夠深度的專業確實很難 110.28.65.175 10/01 13:21
bustinjieber: IT能轉成商業分析師也算不錯, 110.28.65.175 10/01 13:24
bustinjieber: 但也是一片血海,且沒有實務經驗 110.28.65.175 10/01 13:24
bustinjieber: 跨部門溝通跟思維不夠落地 110.28.65.175 10/01 13:25
leolarrel: 我先等AI自己不抄網路side project 寫 123.51.165.127 10/01 13:28
leolarrel: 出電路訊號模擬軟體或機器手臂模擬軟體 123.51.165.127 10/01 13:29
leolarrel: 再說吧.倒是我,我從沒看過哪個AI可以幫 123.51.165.127 10/01 13:30
leolarrel: 我debug dead lock 的 123.51.165.127 10/01 13:30
kqalea: https://tinyurl.com/4kpw7zuw 114.136.196.32 10/01 13:42
JohnDDD: 雀食 223.138.60.48 10/01 13:55
leolarrel: 檢查dead lock看起來有了,是我孤陋寡聞 123.51.165.127 10/01 14:06
leolarrel: 那現在AI有辦法幫我debug為什麼serdes 123.51.165.127 10/01 14:07
leolarrel: frame嗎? 123.51.165.127 10/01 14:07
leolarrel: 有時候會掉frame嗎? 123.51.165.127 10/01 14:07
leolarrel: AI現在有辦法幫我分析為什麼我的USB PD 123.51.165.127 10/01 14:09
leolarrel: 協議時做過不了IEC62680嗎? 123.51.165.127 10/01 14:09
auir: 資料給足當然能做分析,就是準確率的問題, 42.73.86.143 10/01 14:14
auir: 其實人也是,多少有盲點 42.73.86.143 10/01 14:14
leolarrel: 好啊,請叫AI自己開發出一套能讀入資料 123.51.165.127 10/01 14:18
leolarrel: ,開發分析演算法,搞懂規格協議,還能自 123.51.165.127 10/01 14:18
leolarrel: 推斷規格中的盲點,來正確分析出A工程師 123.51.165.127 10/01 14:19
leolarrel: 的程式碼哪裡有錯造成過不了認證.這種 123.51.165.127 10/01 14:20
leolarrel: 軟體很棒啊,我很需要 123.51.165.127 10/01 14:20
yesyesyesyes: 秦亭亭那個真的是搞笑,直接把confi 223.24.168.106 10/01 15:00
yesyesyesyes: g 寫在程式碼內再來靠北,你自己去 223.24.168.106 10/01 15:00
yesyesyesyes: 看will 保哥的評論 223.24.168.106 10/01 15:00
leolarrel: 大家都說AI很強,AI應該要強力阻止或逕 123.51.165.127 10/01 15:05
leolarrel: 行移除程式碼裡面的config來保護用戶才 123.51.165.127 10/01 15:06
leolarrel: 對.AI怎麼可以有這樣的疏失害用戶被當 123.51.165.127 10/01 15:06
leolarrel: 笑柄? 123.51.165.127 10/01 15:06