[心得] 程式語言的未來：如同第三外語一般的存在

[uopsdod (pcman)]

近日有感，分享自己對於 AI 的觀點與應對方案跟大家討論～

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「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。

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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
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 99.185.46.190 (美國)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1773814535.A.068.html
推 joseph1357: U質好文
→ joseph1357: 可以當我叔叔嗎
推 fightforlive: 推 現在大環境已經回不去幾年前那
→ fightforlive: 個樣子 能有工作就要趕緊賺
推 Endure: 未來重點門檻應該是「部署」，替客戶挑選
→ Endure: 適合的介面與模型，AI能無腦用，但因進化
→ Endure: 太快，不太可能每種情況都能一鍵部署
→ cancelpc: 其實台灣軟體業跟日本等差不多水準
→ cancelpc: 軟硬體大部分都是用拼時長拚出來的
→ cancelpc: 軟體業在遇到資訊化時,充斥的是速成
→ cancelpc: 以現在而言,也相對受影響少
→ cancelpc: 從炒ERP開始,速成一堆軟工、專案。
→ cancelpc: 速成軟工急上岸.下代換下批軟工、專案。
→ cancelpc: 的確之後AI會幫大忙,但負責審核的人
→ cancelpc: 自身專業可能很慘。
→ cancelpc: 看看玩OpenClaw,出了多少資安問題不知
→ cancelpc: 一堆軟工連sql injection 等都不知道
→ cancelpc: 越強的工具,給專業越差的使用,很恐怖
→ cancelpc: 不是專題研究,只看結果出來.
→ cancelpc: 穩健的系統,是能處理異常問題
→ DrTech: 所以你怎麼不寫個AI取代AWS？
→ DrTech: 重點是最後的連結啦，製造聳動引起爭議的
→ DrTech: 話題，引導到臉書賣課用。笑死人的廣告宣
→ DrTech: 傳文。
→ DrTech: 搞不好內容也一堆造假，反正正職是賣課，
→ DrTech: 吸引人比真實性重要。
噓 garyxd: 只會寫程式那就是只有讀完大一上
→ garyxd: 被取代也剛好
→ sonicyang: 把軟體一概而論很不可取，寫網頁的整天
→ sonicyang: 吹，寫底層的天天體驗被AI詐騙
推 doi: 推
→ sbf123: 未來會通靈跟考古的人，才是人才，要能整
→ sbf123: 合過去的業障，預測主管的預測，我什麼都
→ sbf123: 不會，只能躺平了
推 AxelGod: 現在什麼都要x100 的生產力 然後時程縮短
→ AxelGod: 好噁心的環境
→ douge: 一個領100萬鎂金的 工作 殺死10個30萬的摟
→ samm3320: AWS都會被AI寫Code搞到大當機，現在一
→ samm3320: 股腦砍人砍太兇ㄉ過陣子會後悔的
→ dlhk3: 現在所謂的ai是永遠不可能取代人類，那些c
→ dlhk3: eo想用ai省錢，最後會花更多錢找人類來重
→ dlhk3: 寫程式，這已經是被證實會發生的
→ bunjie: 我只能說那些CEO把事情簡化的太單純惹 砍
→ bunjie: 人事成本救AI投資錢坑
→ bunjie: 當然對外還是說漂亮話 AI帶來進步使得人
→ bunjie: 事成本得以下降
→ bunjie: 就看花街投資人買不買單 同樣的說法一直
→ bunjie: 用
→ douge: 都是寡占的領域 有問題也就一個一個解決
→ douge: 也沒有什麼取代品  所以?
→ samm3320: 算力也不是免費ㄉ，現在一般企業為了敘
→ samm3320: 事算力的投資一直增加，回報卻還不成比
→ samm3320: 例
推 oicfck: 程式語言本來就是工具，但科技始終來自於
→ oicfck: 人性。
噓 dongdong0405: 賣課撈錢的還是滾吧
→ ppit: 未來還要程式語言?AI不是開始直接寫機械碼?
推 una283: 你這篇也是AI潤稿的吧
噓 allen501pc: 課程仔bye
推 skyyo: 以後板規只要加一條，寫這種個人品牌AI文的
→ skyyo: ，都要發誓絕不賣課，賣課永遠開放憑發誓文
→ skyyo: 免費上課，並且開放被大家嘲笑，永遠釘在歷
→ skyyo: 史的恥辱柱上