只會寫程式還不夠！AI 時代的生存法則是什麼？
生成式 AI 的影響已不分產業，就連年薪 300 萬的工程師也害怕被取代。《比薪水》聯手 AI 專家林鼎淵，告訴你 AI 時代的生存之道。
近日 OpenAI 發表 GPT-4o，台灣也釋出 TAIDE 語言模型，生成式 AI 勢不可擋。《比薪水》曾專題分析 3 種最容易被 AI 取代的職業、不被取代的必備技能。首當其衝的，其實還有工程師。
生成式 AI 專家林鼎淵告訴你，工程師該如何在 AI 時代生存！
AI 對你的幫助愈大，你愈要警惕
前陣子聚會時，有個工程師朋友問到：「你未來職涯規劃會持續寫程式嗎？還是有別的打算呢？如果只會寫程式，感覺撐不過下個世代。」
面對這個問題，其實我深有感觸；因為這一年來，AI 給我的工作帶來非常大的幫助。
甚至可以這麼說，在演算法優化、程式重構、SQL 撰寫、DB 規劃、Unit Test、變數命名等任務上，AI 已經做得比絕大多數的工程師更好。
AI 對你的幫助愈大，其實你愈應該去想：「我會不會哪一天就被 AI 取代？我會不會被其他更擅長使用 AI 的人取代？」
如果高度專業的技能也被 AI 取代
下面舉一個朋友的案例，他是一個年薪近 300 萬的工程師，之所以可以領到這個薪水，除了熟悉產業外，另一個重點是他非常熟悉組合語言。
如果你不知道什麼是組合語言，就把它想成 20 個人努力去學，最多就 1 個人能夠理解並掌握的技術。因為人才稀有，所以都是高薪職位。
原本朋友覺得自己可以靠這個稀有技能爽爽做到退休，但今年 3 月時，他開始焦慮了，因為他發現過去只有少數人能掌握的組合語言，對 AI 來說根本沒有難度。
也就是說，如果公司意識到這件事，基於人力成本考量很有可能把他給 Fire；然後請一個熟悉這個領域，並對組合語言有基礎理解的人來取代他。
解決問題的能力會更加重要
也許在 3 年內，現有的開發生態會被 AI 顛覆。
對過去的工程師來說，寫出優秀的演算法、易讀性高的程式非常重要；但現在，能夠判斷出演算法的好壞、程式的可執行性會更加重要。
而在未來，也許工程師的價值會變成解決複雜的商業邏輯、分析多個系統的資料流，有能力判斷不同方案的 Trade-off（權衡）；而撰寫程式這件事的比重會下降非常多。
因為新手工程師較難判斷 AI 答案的品質與正確性，所以未來企業在徵才時，與其僱傭新手工程師，不如僱傭會用 AI 輔助開發的資深工程師（純屬個人猜想）。
要對本質有更深刻的理解
下面分享一段朋友說的話。
前幾年 Golang 很紅，相關職位的薪水都比其他程式語言來得更高，所以就有人一窩蜂地跑去學 Golang。
不過朋友是這麼說的：
這份專案用 Golang 寫，是因為面對這個需求時，Golang 的效能比較好而已；我花一個禮拜寫完這個專案，而 Golang 我才接觸兩個禮拜。
這段話要表達的不是 Golang 很好學，而是當你對程式的本質有深刻的理解時，程式語言只是一種工具而已。
想要讓 AI 給你最大的幫助，你本身就需要具備對應的知識水準。
選擇比努力重要
這篇文章要傳遞的並不是「工程師已死、工程師將被 AI 取代」這類訊息。
而是想表達「是時候思考自己的下一步了」，因為人的時間有限，只有分配到對的位置才會有最大效益。
過去只要會寫程式就能混口飯吃，但在 AI 的時代，你還需要具備其他重要的多元化技能（團隊合作、溝通表達、產品思維⋯⋯），讓自己更難被取代。
AI 時代不要怕，多元技能是王道
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