[討論] 程式語言的未來:如同第三外語一般的存在
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
▶ᄚ禤a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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02/06 05:14,
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