作者zzzz8931 (宅男)
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標題[新聞] 如何迎戰No-Code時代?台大教授最重視這
時間Fri Oct 8 00:57:04 2021
如何迎戰No-Code時代?台大教授最重視這點
https://www.bnext.com.tw/article/65350/the-influence-of-low-code-no-code
「低程式碼開發」是利用圖像化介面、點擊、拖拉的方式,取代過去輸入程式碼才能做出
軟體的方式,讓非IT人員也能成為開發者。我們該作何準備,以面對這股趨勢?
利用圖像化介面、點擊、拖拉的方式,Low-Code/No-Code工具日漸普及,讓非資訊背景
的人也能成為「平民開發者(Citizen Developer )」,踏入過去只有工程師專屬的開發
領域,或是利用數位工具,取代重複性高、繁瑣的雜事,增進工作效率。
當科技終將無所不在,對於技術及相關人才的需求日增,而寫程式的門檻逐漸降低,對於
產官學界乃至於個人,會帶來哪些改變?當初階的程式工作被Low-Code/No-Code工具取
代,資訊本業的工程師該何去何從?學會使用Low-Code/No-Code工具,是否將成為工作
者的基本技能?
台大資工系教授林守德教書超過15年,在2020年加入沛星互動科技(Appier)擔任首席機
器學習科學家,橫跨學界與業界,他如何看待Low-Code/No-Code對未來的影響?
Q1:Low-Code/No-Code的崛起,讓更多非資工背景工作者成為平民開發者,工程師會因
此失業或被取代嗎?
因應數位轉型需求提高和工程師短缺,我們希望愈來愈多人會寫程式。將寫程式的工作等
級想像成一個金字塔,利用Low-Code/No-Code達成等同於寫程式的效果,意義上就是把
金字塔由下而上,蓋得愈來愈大。但是這些工具、基礎建設和系統,還是由最頂層的工程
師來建立,所以頂端的工程師不會有被取代的風險。
真正有危險的是較低階的工程師工作,因為Low-Code/No-Code可讓沒有程式或資訊科技
背景的人,完成一些流程自動化、應用開發甚至創造。像是金融從業者,以前要請專門的
人來寫程式抓數據,這種工作現在他們可以自己完成了。
工程師與其他專業工作者最大的不同是「領域知識(domain knowledge)」,當知識不足
、技術又沒有辦法打敗平台,工程師的價值就會下降。就像以前有打字員的工作,電腦普
及後,打字員的價值非常低,除非能打得很快。工程師也是,要想辦法往更深的領域走、
往金字塔上層爬,或是培養其他領域知識與技術結合。
要注意的是,很多人誤解資工系就只有寫程式,但是以台大資工來說,程式、系統與數學
三個方向缺一不可,長期培養的是「解決問題」的能力。像是機器學習、AI(人工智慧)
的背後是機率與統計,了解背後的精神,才能做更深的研究、解決更困難的問題,這時候
數學就比寫程式還重要。如果只會寫程式,坊間也有教學機構,何必花4年上大學呢?
Q3:Low-Code/No-Code對於教育層面,有什麼影響?
我認為基礎教育或高等教育不會受到太大影響。培養中小學生具備運算思維,就像物理、
數學的基礎知識一樣,是不會改變的方向。至於高等教育(如大學),因為他們理應是金
字塔頂端的核心人物,該學的只會更深。
影響比較大的會是「非資訊科學」的高等教育,這些學門漸漸可以利用一些自動化或
Low-Code/No-Code工具來訓練學生專業的技能,不需要學生額外花很多時間先去學程式
。設計學系的同學可以用一些AI創作的軟體來輔助創作;財經系的學生可以學習利用AI來
預測趨勢,並找出對應策略。
不過,Low-Code/No-Code畢竟不是教會非資訊科技背景的人怎麼寫程式,而是讓大家有
更多時間專注在擅長的事情上,減少因為不會寫程式就卡關的狀況,要說這些人能不能完
全補上工程師的缺口,我認為還是沒有這麼容易。
但我相信,從宏觀的角度來看,當每個人都有解決問題的能力,整個世界的發展速度就會
愈來愈快。
Q3:「程式教育」已放進108課綱,Low-Code/No-Code與全民寫程式的方向相符嗎?
因為Low-Code/No-Code的發展,我想「全民會用數位工具」是相對合理的,就像全民都
會用Word、PPT等數位文書工具一樣,以後可能會拓展到AI、機器學習等領域。
我當學生的時候,老師用幻燈片上課就很高科技了,但現在誰還用幻燈片?將來在職場上
,主管可能隨口就說:「你用機器學習打造一個模型來預測看看。」真的不是不可能。
在未來愈來愈不用寫程式的狀況下,學生或工作者被預設具備的能力會愈來愈多,AI與機
器學習的基本概念會成為基本,中間的黑盒子還是比較複雜,不過對大部分人來說,只應
用數位工具也足夠。比較值得關注的是,這件事情什麼時候會普及,會不會在5~10年內
就發生?
Q4:在Low-Code/No-Code普及的未來,所有人該培養什麼能力?
定義問題的能力,以及運算思維。講簡單一點就是,你要非常清楚知道自己想達成什麼目
標。
在能用自然語言跟電腦溝通的時代來臨前,還是要學會用電腦的方式來思考,能夠把任何
想達成的目標、想解決的問題,用嚴謹的邏輯、清楚地定義、傳達給電腦。舉例來說,「
叫一台機器人回家」的任務聽起來很簡單,但是你要告訴機器人什麼是家、辨別現在所在
地點,以及怎麼移動到「家」的所在地。
Low-Code/No-Code工具就是把這中間定義的過程做成一個黑盒子,你不用懂也能完成目
標,黑盒子愈強,定義就可以愈模糊。不過,現在黑盒子還有進步空間,還是要學會嚴謹
地定義問題。
運算思維有點像是演算法,是一種解決問題的邏輯思維,怎麼把一個大問題拆分成小問題
,一一擊破;甚至是其中一個小問題的output(輸出),會成為另外一個小問題的input
(輸入),拆解分析、歸納的整套思考流程是重要的。這也不是要所有人都去念演算法,
其實日常生活中遇到的所有問題或一些益智思考,也都能訓練和強化運算思維。
責任編輯:吳佩臻、張庭銉
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