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AI 讓軟體工程師工作不保?專家指出這 2 點先不用怕人人都會 coding

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【TO 編輯部導讀】
隨著 AI 技術飛速發展,許多人心中湧現一個疑問:「我的工作會不會被 AI 取代?」特別是在軟體工程師這一領域,這種疑慮更是加劇。對於那些正在考慮是否要學習 coding 的人來說,這樣的疑慮更是一個擾亂思緒。為了幫助更好地理解這一議題,我們特地挑選以下內容。透過專家深入分析,希望能夠提供一個清晰答案。

1981 年全錄公司首款 GUI(Graphical User Interface,圖形用戶介面)產品問世,開啟了個人電腦普及的紀元,不過距離「讓任何人都能完全使用電腦之力」的理想仍有幾步之遙。

如今隨著生成式 AI 崛起、大型語言模型(LLM)問世,日前 NVIDIA 創辦人黃仁勳在 Computex 展會上那句:「有了 AI ,人人都能成為電腦工程師。」可能在不遠的未來就會完全實踐。

市場興起 Low-Code 風,讓 Coding 小白解鎖更多功能

數十年來,電腦專家、技術人員們一直醉心於讓更多人能直接使用 coding 的威力,而非假工程師之手。這幾年市場上興起多家主打 Low-Code 的新創公司,便證明了這種理想始終未退潮流。例如主打可以訂製 Low-Code 平台的新創 Airtable 其最新估值為 110 億美元,並被選為 2023 最具創新力的 50 間新創之一。

根據市調公司 Gartner 預測,到 2024 年,65% 的應用程式將使用 Low-code 平台創建。

Low-Code 多主打以 GUI 或其他更親民操作方式,讓 coding 小白也能使用原本需要 coding 才能存取的功能。目前像美國連鎖超市 Walmart、日本眼鏡品牌 J!NS 都使用 Low-code 創新工作流程。

越來越多零售業一線人員不用 IT 支援,也能直接調出最新庫存數據、處理後台金流等。但若想處理較進階複雜的任務,無論使用 Low-Code/No-code,仍須具備基礎技術知識才能建構完整工具套組。

延伸閱讀:帶你了解現今 AI 人才需求多大!連不會 coding 都可能拿百萬年薪

0 % 先備知識!Coding 小白建構、擴充軟體也免求人

如今拜 GitHub Copilot 等生成式 AI 工具所賜,未來人們有望完全脫離 coding 的技術門檻,直接以自然語言使用 AI 工具撰寫程式。

麻省理工學院計算機科學研究員 Geoffrey Litt 認為,借助大型語言模型之力,普羅大眾很快能自行開發小型軟體,或修改、客製化平時使用的軟體。Geoffrey Litt 指出 4 點當 LLM 工具普及、成熟,人們將如何改變軟體使用方式:

  1. 自動化操作:用戶可透過 AI 工具,替例行性軟體操作建立腳本(scripts)、GUI ,使用者可一鍵完成影音編輯、數據分析等日常且重複的任務。
  2. 建構代替購買:自主開發需要的軟體,而非向 SaaS 等供應商購買現成套組。
  3. 自行修改、擴充:一般使用者或企業戶,能輕鬆修改、擴充現有軟體,如此不僅更便宜,也能靈活契合變動的工作流程。
  4. 組合:從自己偏好、慣用的軟體中提取最上手的部分,與其他軟體混合,創造新的客製化軟體。

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如果人人都會 Coding,對誰影響最大?

對企業用戶而言,投資公司 Emergence Capital 合夥人 Jake Saper 向《商業內幕》指出,最先被顛覆的應是中小企業裡,用來執行簡單、低風險例行任務的軟體。「這些軟體可能率先被當作白老鼠,由企業內部自行透過 LLM 工具開發。」一來是若出錯,對業務的影響較少,通常也不太需要跨組織協調。

對個人使用者來說,私募股權公司 Bessemer 的 Talia Goldberg 指出,生成式 AI 將改變我們與軟體的互動方式。舉例來說,目前 ChatGPT 被發現懂得透過圖表來回答用戶問題,即便用戶沒有特別要求。這意味著 AI 工具能自動組合、挑選最佳呈現方式。倘若該能力應用在 coding 裡, AI 有望打造出比用戶更懂自己的流暢 GUI 使用介面,以及主動處理用戶指令中尚未還蓋的部分。

軟體工程師該何去何從?用 2 大機會轉換成良性壓力

如果未來 AI 能滿足一般人對 coding 的所有需求,那市面上所有 SaaS 供應商、電腦工程師該何去何從?

風險投資機構 CRV 負責人 Brittany Walker 認為,先不用太悲觀,現在離軟體業的黃昏還有很長一段日子。Walker 指出,首先即便公司有能力自行開發所需軟體,但花費的時間、精力成本不一定總是好過向外部購買現成套組。再來,對大型企業而言,向外部軟體公司付費購買服務,以確保軟體的安全性、維護品質,將出錯風險責任轉嫁第三方,也是較合乎邏輯的管理方式

對軟體工程師而言,有了 LLM 賦能,工作效率與品質應能有效提升。特斯拉前 AI 主管 Andrej Karpathy,先前在推特分享 Copilot 的使用狀況指出,Copilot 能代替工程師編寫 8 成 coding ,且準確率達 8 成。整體而言讓工程師更具生產力。

美國勞工局統計也指出,未來 10 年,負責簡單作業程序的狹義程式設計師(Programmer)職缺雖會下降 10% ,但廣義的軟體開發人員將增加四分之一

「與其說是威脅,AI 崛起對軟體工作者而言應是種良性壓力。」Jake Saper 指出,由於建構軟體的門檻降低,消費者對付費產品的品質要求將提升。軟體供應商、工程師應想辦法提升自身產品價值。

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*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:《商業內幕》、《金融時報》、Geoffrey Litt,圖片來源:Unsplash

(責任編輯:黃俊誠)