※ 引述《saufu08 (saufu)》之銘言：
: 如標題，大家都知道，現在AI超厲害，寫程式對AI來說只是分分秒秒的事，甚至寫的比人
: 類還好...
: 突然好奇，那現在台灣一堆大專院校的資訊相關科系，如資管、資工、資科等要教什麼？
: 程式語言基礎一樣要教嗎？
: 但是以後出社會，老闆都叫AI寫程式了，還要這麼多軟體工程師、程式設計師幹甚麼？
: 想問大家，現在資訊相關科系還有前途嗎？
: 有沒有AI時代，資訊相關科系前途在哪裡的八卦啊？
我的人設通常會鼓吹AI會全面取代人類、奉勸年輕人不要再念CS，原因：
1. 我公司的股票分紅要出貨
2. 年輕人不念CS，以後才會缺工，確保工程師繼續高薪
不過今天就暫時不演了
LLM還沒問世前，我爸就問我：你當工程師哪來那麼多程式碼可以寫？
用戶看到的就是一個已經遞交的產品，覺得這樣功能已經完善了，你說word有多少人玩
到100%？現在功能就很夠用了吧？所以覺得大概就是那麼多程式碼可寫
一個產品從設計到開發到上線需要：
1. 市場/客戶需求分析
2. 產品需求分析、軟體需求分析
3. 開發→測試週期迭代
4. 部屬、維護
然後你產品上線後，不可能市場永遠都是你的，你要保持領先定位，就要不斷進行競品
分析
老二、老三、老大的公司我都待過，老二想追上老大、老大怕老二追上
然後用戶的需求永遠都在變，沒有不變的，除非你做的是萬年不變的產業
接著就是屎山積累階段：
為了加/改一個功能，創造了三條bug，然後為了修這三條bug，可能又創造了九個bug...
你的程式碼越屎，屎度就會不斷提升，直到屎到有一天owner終於受不了要求重寫
然後就會有一座新的潛在屎山開始堆積
這才是業界50%的常態，因為絕大多數的從業者都是平均水準，而屎山會把強者趕去更
好的公司，更好的公司注重程式碼品質也不代表程式碼就是完美的
就算在google 也有人三不五時就在重寫、重構的
至於AI，AI的影響大概是這樣，AI就是一個能力放大器
注意，這個放大不是指說我是一個菜逼八大便生產器，用AI就能生產出Linus的程式碼
高機率會負向放大，負向放大是怎樣？
大便生產器本來就基礎功不好，跟AI一起陷入互相肯定的幻覺，大量生產新的大便
只是這次大便看起來像是巧克力蛋糕 但吃起來還是大便
換句話說，導入AI以後，可以加速大便的生產，大便的量又會增加職業需求
套多米多羅那句話：北七欸~
回到教育上，我認為程式語言的訓練重要度可以降低，語法之類的可能不是那麼重要
但學程式語言其實是在學背後的機制 比方說golang 你懂不懂goroutine的原理
比方說nodejs 你懂不懂async的原理
C/C++我這個mutex加上去會怎樣 atomic lock是不是永遠都是最優解？
memory order是三小
這些背後知識才是工程師的基本功
然後DS、Alg這些東西
其實學好對職涯也很重要
就這樣說吧 Anthropic招應屆畢業生 也是招MIT、IOI奪牌選手
為什麼 因為人家是菁英中心 不收垃圾
你連leetcode上面的題目都解不出來
是要怎麼解決現實生活中的問題
講白了就智力&溝通能力測驗 跟學歷背書差不多
回到AI AI到來後 首當其衝的就是開源項目
像linus就靠北過 太多AI垃圾通報了 大家都用相同的模型 找出相同的垃圾洞
好幾個開源項目已經拒絕AI生成的代碼與其PR了
講白了垃圾太多 審核量能不夠 提出的人也對自己的程式碼不夠負責
還有一件事 使用AI後 工程師其實更累
以前寫code是腦袋放空 現在寫code步驟被跳過
我三不五時就要做決策 還要盯AI哪裡在唬爛
現在大廠都用AI來PUA員工了 因為整個步調加速
"你這個用AI做不是很快嗎"
"有AI為何你這個問題解不出來"
本來一個大型任務要三個月 現在可能一個月不到就搞定了
然後事情做完就是更多事情 因為你的對手也在跟你拚
陷入無限競爭循環
他媽的軟體工程師就是這麼幹
我真的奉勸大家不要再來唸CS了