《波士の人生觀：成年篇》14 AI 會寫程式，那我還要學嗎？
ISBN：9786260139759 (EPUB)
01｜學會寫程式真的那麼重要嗎？現在不是用 AI 就可以寫了？
隨著科技變化超快，生活中隨時都能看到各種 AI 工具，你可能會想：既然現在連 AI 都能自動生出程式碼，我還需要花那麼多時間去學習寫程式嗎？這問題不只是技術的進步，而是關乎你怎麼解決問題、怎麼鍛鍊自己思考。當你遇到問題時，按個按鈕得到的答案當然方便，但如果碰上複雜或特殊的狀況，真正能幫上忙的，還是自己對事情的理解和判斷。
AI 給出的解決方案就像是現成的參考答案，很多時候確實好用，但當情境超出它的範圍時，它也會困惑，甚至給出完全錯誤的結果。這時候，你的思考能力才是關鍵。如果完全依賴 AI，當它沒辦法回答時，你可能會卡住，不知道該怎麼辦。但如果你本來就有一定的基礎，就算 AI 亂講一通，你還能分辨得出來，甚至自己找到更好的解決方法。
學習寫程式不只是讓電腦聽你的話，而是訓練如何拆解問題、一步步找出解法。這就像計劃一趟旅行，如果你只是輸入目的地、跟著導航走，確實能順利到達，但如果路上遇到封路或突發狀況，光靠導航可能會讓你繞一大圈，甚至更麻煩。相反的，如果你大致理解這個地區的路線，或者本來就知道有哪些替代方案，那不管發生什麼狀況，你都能更靈活應對。
寫程式的過程也是這樣。一開始可能會覺得難，錯誤訊息看不懂，寫個簡單的功能都要查一堆資料，但當你慢慢習慣這種思考方式，開始能預測可能會出錯的地方，甚至不用 AI 也能自己修正問題時，那種成就感是 AI 無法取代的。
當然，現在 AI 工具越來越強大，確實能加速很多事情，但它的核心還是建立在過去的資料之上，並不是萬能的。遇到特別的需求、需要創新解法的時候，它的回答往往還是有限。這時候，如果你懂程式，你就可以自己調整、修改，讓 AI 變成你的助力，而不是讓它決定你該怎麼做。
說到底，學程式不只是為了工作、考試，或者讓履歷看起來更厲害，而是讓你有更多選擇。未來 AI 只會越來越普及，如果你懂得如何運用它，而不是完全依賴，那你在科技變革中不但能跟上，甚至還能走得更前面。讀完這本書後，或許你會對學程式這件事有新的想法，不管最後的選擇是什麼，至少你會清楚，自己為什麼做這個決定。
程式開發的本質：邏輯思考與解決問題的實力
學程式到底是在學什麼？一開始，你可能會以為這只是學一門讓電腦聽話的技術，但學著學著，會發現這其實是在訓練一種思考方式「怎麼把問題拆開來看」，怎麼把混亂變成有條理，怎麼一步步找到解決方案。如果你曾經遇過一個看起來很複雜的問題，當下覺得無從下手，後來發現其實只是因為沒有把它拆細、沒有用對方法，那你就能體會寫程式的過程是什麼感覺。程式語言的語法規則雖然固定，但解決問題的方式卻是靈活的，每次卡關、每次找出錯誤，其實都是在鍛鍊自己的思維邏輯。
寫程式的時候，錯誤訊息常常跳出來，可能是少打一個符號，可能是邏輯哪裡沒接好。一開始看到這些錯誤，可能會覺得挫折，但如果換個角度想，這些錯誤就是系統在提醒你哪裡出問題了。每一次 Debug，都是在練習如何細心檢查、如何從小地方找出關鍵點。習慣這樣的思維之後，你會發現，連生活中遇到的問題也能用類似的方式拆解處理。
科技產品看起來很複雜，但說穿了，它們就是一層層邏輯的組合。寫過程式後，再回頭看那些 App 或網頁，你可能會開始好奇：「這些功能到底是怎麼實作的？」然後發現，其實就是一組又一組的規則互相配合，沒有什麼神奇的地方，只有一個清楚的邏輯架構。這種從「覺得神秘」到「看懂背後運作」的轉變，會讓人開始對各種技術背後的原理產生興趣，甚至不自覺的想拆解它們是怎麼做到的。
在台灣，很多人學程式不一定是為了當工程師，而是希望透過這個過程，培養出更清楚的思考習慣。工作上遇到問題時，與其慌張，不如像寫程式一樣，把問題拆開，找到關鍵，再一個一個處理。這種習慣養成之後，不管是技術問題、職場挑戰，甚至生活中的大小煩惱，處理起來都會順很多。
學程式，不是為了背下一堆語法，而是為了學會怎麼拆解問題、怎麼分析、怎麼找到解決方案。這種能力，AI 再怎麼進步也無法取代，因為真正重要的，不是有現成的答案，而是遇到新問題時，你有沒有辦法找到自己的解法。回頭看看，寫程式最有趣的，或許不是讓電腦聽你的話，而是當你發現，原來自己的思考方式，已經變得更有條理、更有系統，那種從混亂到清晰的感覺，才是真正讓人收穫最多的地方。
AI 工具的侷限：自動化方便，但靠自己才更實在
這幾年，AI 技術越來越強，各種能自動生成程式碼的工具一個接一個出現，讓人不禁覺得：「哇，以後寫程式是不是變得超簡單？」確實，這些工具能省下不少時間，尤其是處理那些重複性高的工作時，真的蠻好用的。但當你開始遇到比較特殊或複雜的需求時，就會發現 AI 輸出的結果，跟你心裡想的往往差很多。
AI 工具的運作方式，本質上還是建立在已知的資料上。它很擅長模仿標準模式，但如果今天你的問題沒有現成的解法，它就會變得有點無力。比方說，你正在開發一個專門為某個特定產業設計的系統，結果 AI 產生的程式碼，看起來雖然完整，但總覺得哪裡不太對勁。程式能跑沒錯，但實際應用起來，卻發現少了很多關鍵細節，還是得自己慢慢調整。
這時候問題來了，如果 AI 輸出的東西不符合需求，那應該怎麼改？遇到需要創意或靈活變通的時候，你可能會發現，機器給出的答案，少了一種「人味」，沒有那種從根本去理解、分析的溫度。這就好比，你拿到一個看似標準的範本，但怎麼改都覺得卡卡的，因為 AI 只能提供一個大方向，細節還是得靠自己摸索。
除了技術問題，在專案合作上，AI 也無法取代「人跟人之間的溝通」。你跟團隊討論系統架構或功能需求時，AI 產生的程式碼不可能涵蓋所有情況。每個人對需求的理解可能都不太一樣，這時候如果單純靠 AI 產生的結果來溝通，反而容易讓討論變得更混亂。最後，還是得大家一起拆解問題、來回調整，才能找到真正適合的解法。
再來是安全性和隱私的問題。現在很多系統都涉及敏感資料，一個小漏洞可能會引發大麻煩。AI 工具能幫你寫出基礎的程式碼沒錯，但它不會主動提醒你：「這裡可能會有安全漏洞喔！」有時候，AI 甚至會生成一些乍看沒問題，但實際上可能會有風險的程式碼。如果完全不經過人工檢查就直接用，很可能會埋下隱憂。這也是為什麼，自己具備基本的安全意識，懂得如何審視 AI 產生的結果，還是非常重要的。
AI 工具的確讓許多重複性的工作變得更輕鬆，這點無庸置疑。但當遇到真正複雜、需要創意解決的問題時，自動化就沒那麼神了。每當你親手調整、從錯誤中學習，你會發現，這種累積起來的實戰經驗，和單純依賴工具帶來的結果，終究是不同的。或許未來 AI 會越來越厲害，但當你能一步步拆解問題、找到解法，才會真正有底氣，面對各種新的挑戰。
擁抱未來：程式知識與科技潮流如何讓你更有主見
科技的變化幾乎每天都在翻新，無論在哪個行業，創新已經成為生存的關鍵。學習程式對許多人來說，早已不只是寫幾行指令，而更像是一種和科技對話的方式。隨著理解越來越深入，許多人發現，這不只是讓他們更懂資訊怎麼流動、數據怎麼處理，更影響了他們看待問題的角度。當新挑戰來臨時，那些從程式思維中鍛鍊出的邏輯與拆解能力，讓事情變得不再那麼難解。
有些人可能會想，AI 不是能更快給出答案嗎？確實，AI 在處理大量資訊時速度驚人，但當問題涉及創意、靈活變通，甚至需要某種直覺時，機器提供的往往只是冰冷的參考。最後的決策，還是得靠人來補上那份細膩的判斷。像是設計一款新產品時，AI 也許能幫忙整理市場趨勢，甚至產生一些初步概念，但要讓產品真正打動人心，還是得靠設計者自己去調整、取捨，加入獨特的創意與情感。
學習程式，不只是學會寫程式碼，而是讓人開始用更縝密的方式去理解身邊的科技。當一個功能用起來特別順手，許多人會好奇它的背後是怎麼運作的；當碰到系統出錯，習慣拆解問題的人，不會只停在表面抱怨「怎麼又壞了」，而會想著「是不是哪個環節出了問題？」這種思維方式，不只改變了面對技術的態度，也影響了在其他領域的判斷能力。
在工作上也是如此。當需要和團隊討論新方案時，那些熟悉程式邏輯的人，往往不會只是單方面接受別人的意見，而是會根據自己的理解，提出不同的看法，甚至是改進的建議。這種從容與自信，來自於對事物本質的理解，而不是單純依賴工具的使用技巧。即使未來 AI 的能力再怎麼進步，那些透過實際經驗累積出的判斷力，依然會是最穩固的後盾。
擁抱未來，並不代表完全依賴新技術，而是學會如何讓科技成為自己的助力。資訊的流動速度越來越快，每天都有新的工具、新的系統問世，讓人一時之間難以跟上。但當擁有一套清晰的思考方式後，即使外界資訊再多再雜，仍然能在其中找到屬於自己的方向。這樣的能力，或許不會在短時間內帶來劇烈的改變，但隨著時間推移，會讓人在各種變數中更有主見，也更有信心去面對未來的挑戰。
結語
總之，學習程式這件事，並不只是寫出一堆電腦能聽懂的指令而已，更重要的是，它能讓你在面對複雜問題時，學會怎麼拆解、怎麼思考、怎麼找到解決方法。或許現在 AI 工具很強，很多事情按幾個鍵就能搞定，但如果回頭想想，每次親手解決難題的經驗，總是比單純倚賴工具來得更深刻。
有時候，那種自己摸索、試錯、再調整的過程，說不上輕鬆，但也正是這樣的反覆嘗試，讓你真正內化邏輯思考的能力。這種能力，並不只是讓你寫出更好的程式碼，而是讓你在遇到突發狀況時，不至於慌了手腳，而是能夠有條理的分析問題、從容應對。這不是什麼空泛的大道理，而是一種隨著經驗累積，慢慢內化到你骨子裡的東西。
或許你曾經為了解出某個棘手的問題而感到興奮，那種成就感，是任何快捷工具都取代不了的。因為它不只是「解出了一個題目」，更代表你掌握了某種方法，這種方法會讓你在未來面對新的挑戰時，更有信心，也更敢嘗試不同的可能性。回頭看看自己學習的過程，可能一開始是懵懵懂懂，但每一次解決問題，都是在為自己的能力添磚加瓦。這些經驗，或許就是在變化飛快的時代裡，最實用的底氣。
未來會怎麼變，沒有人能準確預測，但可以確定的是，擁有獨立思考的能力，總能讓人多一分選擇的餘裕。AI 的確能幫上很多忙，但如果你能保持對學習的熱忱，不只是仰賴工具，而是透過每一次摸索來強化自己的判斷與經驗，那麼無論技術怎麼變，你都能走出一條適合自己的路。
學習程式，與其說是一門技術，更像是一趟探索自己思考方式的旅程。這條路上，或許會有卡關、會有挫折，但當你回頭看，會發現那些過程其實是最珍貴的收穫。不論你之後會不會真的以程式為業，這份解決問題的能力，都會成為你面對未來挑戰時最可靠的後盾。希望你能輕鬆迎接每一次學習的機會，讓這些累積起來的經驗，成為你前進的底氣。
Q&A
「現在都能靠 AI 寫程式，學習程式語言還有必要嗎？」
『雖然 AI 能幫你處理一些基本的程式碼，但若不了解程式本質，很難判斷 AI 提供的程式碼是否真正適合你的需求。』
「可是 AI 已經可以做到很多事情了，難道這還不夠嗎？」
『因為 AI 多是透過模仿和既有資料來產生結果，所以當你面對的是一個未曾遇過的問題，單靠 AI 恐怕就無法妥善解決。』
「這表示學程式比起使用 AI，更能讓我們處理未知的狀況嗎？」
『沒錯。因為學程式能培養你理解問題的邏輯架構，當你真正懂得如何拆解問題時，就能更有效的解決 AI 無法處理的狀況。』
「但是學習程式語言不是很花時間嗎？是否值得投入？」
『正因如此，學習程式的重點並非記住那些繁雜的語法，而是藉由這個過程訓練你的思考能力。如此一來，學到的東西不僅限於程式語言本身，更能延伸到其他領域的問題解決之中。』
「那麼 AI 未來進步到更高的程度後，學程式語言還有必要嗎？」
『縱使 AI 能做得更多，但人類面對問題時的彈性和創造性，仍是 AI 難以取代的。學習程式，就是為了培養你應對未知時的這種能力。』
「你的意思是，學習程式能讓我超越單純依賴 AI 的限制？」
『是的。因為當你具備獨立思考與解決問題的能力，就不會受限於 AI 的功能範圍，更能創造出屬於你自己的解決方案。』
「不過，並不是每個人都適合學程式吧？」
『確實如此。但即便你未來並非從事工程或資訊相關的工作，培養邏輯思考和問題拆解的能力，對任何職業或生活場景都是有所幫助的。』
「所以你的建議是，學程式其實是一種思考訓練？」
『是這樣沒錯。學習程式語言的最大價值，不只是程式本身，而是過程中培養出來的解決問題的敏銳度和分析能力。』
『凡無法拆解者，終將受其奴役。』
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