前端工程師會被 AI 取代嗎？

自從 GPT-3.5 出來後，

每天都有人在說：AI 要取代工程師了。

就連我的貼文底下也會有不少網友噴我，叫我不要做教學了，以後不會有工程師ＸＤ

今天這篇文章想從本質聊聊這個問題。

工程師，從來不只是「在寫程式」

但如果你參與過完整的開發流程

你會發現工程師從來不只是單純的在開發

從：需求 → 設計 → 開發 → 測試 → 上線 → 維運，

工程師都會參與到，開發只不過是其中一個環節

就算是在開發階段，

工程師還是有大量時間需要溝通、報告等需要和人交流的環節。

所以工程師重要的，從來不是寫多少程式碼，而是能不能把問題解決掉、解決好。

我們每天都在做取捨

我們需要根據客戶、主管、產品經理等各方面的需求來完成功能，

大部分情況我們也很難將需求照單全收

而是要在各種限制條件之間找到一個可行的解法

顧及可維護性、效能、擴充性與未來成本等各種面向。

就像 Are developers needed in the age of AI? 這篇文章說的

The Development team is a manual translation layer between the person who wants a problem solved, and the code that solves the problem.
開發團隊扮演中間層的角色，將需求方的問題轉化為能解決問題的程式碼。

AI 加速了寫程式，但難以保證方向

AI 的出現，確實大幅加速了「寫程式」這件事。

你把需求丟給 AI，它可以在極短時間內產出大量程式碼。

這讓寫程式到技術壁壘被慢慢打破，於是很多人開始產生一個錯覺：

「那是不是不需要工程師了？」

但如果問題定義錯誤或方向選錯，那不管寫得多快，結果都只是在加速做錯的事情。

我們不需要用 100 的速度產 100 倍了垃圾

也因此，工程師的本質反而變得更清楚了：

我們的價值從來不是開發本身，而是確保出來的結果能精準地解決問題。

寫程式是為了解決問題

換句話說，開發的目的始終是為了解決問題，

你不應該看到有一個工程師花大量時間在一個不能解決問題的程式碼上，

或是花大量心力在重複造輪子，寫一個已經有現成解決方案的程式。

這都不是工程師該做的事情。

也因此我認為，AI 取代的不是工程師的價值，而是降低寫程式的技術門檻。

真正重要的是工程師最本質的能力

所以真正重要的，反而是工程師最本質的能力：

• 能不能定義對問題
• 能不能釐清需求
• 能不能做出合理的取捨
• 能不能為結果負責
• 能不能設計好的架構
• ...... 等等

要做到這些能力，你該學的硬技術、軟實力還是跑不掉。

所以工程師會被 AI 取代嗎？

我大膽說，不會。

軟體開發是極為複雜的領域，光是釐清需求，

就發展出像 Domain Driven Design 這樣龐大的方法論。

不是單純主管對 AI 下 Prompt 就可以解決的。

中間還是需要有專業背景的工程師介入。

但工程師的工作型態，一定會改變。

開發與測試會被大幅加速，甚至部分被取代；

而對系統、產品與決策的理解能力，會變得比以往任何時候都重要。