程式設計還需要人嗎?
過去二十年,軟體開發始終圍繞著「寫程式」這件事:選擇語言、編寫邏輯、調整錯誤。進入AI時代,這一切正被顛覆。一名工程師的價值,不再是他能寫多少code,而是他能不能用一句自然語言讓AI「幫他寫出來」。
大型語言模型(LLM)讓開發者開始以「提示」(prompt)與AI溝通,轉而進行一種全新的「意圖驅動式開發」。不需要再從if-else、for-loop寫起,只要能清楚描述想要的功能與結構,就可能讓AI完成八成工作。
但這不代表開發者要消失,反而是一場「角色再定義」的開始。AI會寫程式,但不會理解價值。人類不再是寫程式的人,而是定義目標、篩選路徑、調整成果的關鍵決策者。資料來源:「新世代編碼:從溝通到規範」
當AI「會寫」,但還「不夠聰明」
從表面上看,AI代碼產能已超越大多數Junior開發者。GitHub Copilot據說可以協助完成高達50%的代碼。但現實是:在複雜系統中,它仍會生成「看起來像能跑,其實根本有坑」的結果。
AI常見的缺陷包括:
- 記憶不連貫:上一段才寫的函式,下一段就忘了呼叫。
- 缺乏結構感:不懂團隊的架構邏輯,也無法區分模組邊界。
- 難以處理大規模系統:數百萬行的企業代碼,LLM連上下文都記不全。
- 缺少設計美感:能完成任務,但寫出的東西像拼裝車,不像精品。
這讓AI更像是「初階工程師」,需要被嚴格審查與修正,否則錯誤會像骨牌一樣延伸。而這也導致新的挑戰浮現:AI寫得快,人類能不能審得快?
AI工具的日常現場
一位資深開發主管分享了他的觀察:團隊導入AI寫code後,Junior開發者對AI依賴過度,程式碼量增加,但問題報告更多,Bug更難追。
「它們不是不聰明,而是沒有『共識』。你要不停教它你的邏輯、你的偏好、你的架構,才能訓練出有水準的結果。與其說它是工程師,不如說它是超級助理。」
反觀某些自由開發者,將AI視為「副駕駛」,每一段代碼都審慎挑選與改寫。他們不是把AI當外包工,而是當協商對象,知道什麼該交給它,什麼該自己來。關鍵在於:「開發者的品味」決定AI成果的高度。
開發流程的三段進化
軟體1.0時代,我們寫程式;軟體2.0時代,模型幫我們生成結果;而軟體3.0時代,我們則寫意圖,由AI代理完成。
轉變的核心有三:
- 角色轉變:從工程師到設計師
工程師的工作重心將移往產品定義與規格撰寫。好程式不是手寫的,而是先想清楚「要做什麼、為誰而做、該有什麼行為」,再交給AI轉譯成代碼。 - 工具轉變:從IDE到「思維澄清器」
開發環境會從目前的代碼編輯器進化為「整合式意圖溝通系統」,不只是寫code,而是幫助你釐清、檢查與微調規格與邏輯。 - 流程轉變:生成-驗證迴圈
所有開發變成一種「生成→審查→修正→再生成」的節奏。真正的效率來自於:能否快速驗證、快速調整,而非一次產出就完美。
開發者與企業如何因應?
對個人開發者:
- 建立AI合作品味:學會如何寫出「有效提示」並懂得挑剔AI成果,是未來的核心競爭力。
- 深化邏輯設計能力:掌握系統架構、資料流程與模組關係,幫助你從「寫code」進入「定義產品」的角色。
- 學會規格語言:學會用自然語言結構化撰寫規格(specification),是未來與AI共事的基本能力。
對團隊與企業:
- 建立自動化驗證工具:幫助開發者快速識別錯誤與邏輯矛盾,讓生成-驗證流程更有效。
- 建立「人類審核」的節奏:不再依賴PR review,而是建立跨部門的規格共識,讓需求清楚、邏輯透明。
- 投資規格導向的開發文化:鼓勵團隊在撰寫程式前花時間定義規格,建立規格→code→文件的一致流程。
不是「AI會取代我」,而是...
「我能不能用AI做更多」
AI不是對開發者的威脅,而是對「只會寫程式」的威脅。它是一種放大器,放大你的邏輯清晰度、設計品味與溝通能力。寫code不是目的,實現意圖才是。
未來的軟體產業,將不再只崇拜技術細節,而更看重「誰能定義真正有價值的軟體」,誰能用清晰的語言、優雅的邏輯和強健的驗證機制,把人類的問題轉化為可執行的意圖。
這是一場從「代碼力」到「意圖力」的進化,而你的位置,不是被取代,而是重新定義。