先說結論：會，漸漸被取代。這並非危言聳聽，而是身處於數位浪潮中的我們，必須面對的真實趨勢。AI，不僅僅是輔助工具，更是正在學習、進化、重塑我們對「程式設計」這個職業的理解。
程式設計的門檻正在降低
過去，會寫程式代表你能與機器對話，將人類需求轉化為語法結構、邏輯推理、運算流程。那是一門結合語言、邏輯、工程的綜合技術。然而，隨著ChatGPT、GitHub Copilot、Claude等生成式AI的出現，只要輸入一段清楚的指令，AI便能快速生成整段程式碼，甚至根據語境與過去對話，自動推敲使用者的需求。
這代表什麼？代表「寫程式」這件事，越來越像是「下指令」。不是程式設計能力在消失，而是人與機器之間的溝通界面正在改變。從文字編輯器變成對話框，從層層堆疊的 if/else 變成一段自然語言的 prompt。會用AI寫程式，不再是加分項，而是新一代程式設計師的基本能力。反之，若仍堅守過往的寫法與流程，不願嘗試使用AI協作，將會在下一輪的職場競爭中被快速淘汰。
AI 的本質：一個高效率的問題解決者
AI 不是魔法，它的本質仍然是邏輯推演與數據累積。它擅長解決問題，而不是創造問題。也就是說，AI 的效能是由使用者的提問質量所決定。
舉例來說，一位資深開發者可能會問 AI：「幫我設計一個可擴充的模組化API架構，支援多租戶登入機制，並考慮未來接入OAuth2。」而一位初學者可能只能問：「如何做一個登入畫面？」兩者問出來的結果，差距甚大。
這就說明了一個關鍵點：AI 的極限，是由使用者的認知決定的。你不問，它就不會主動幫你規劃架構；你問得模糊，它給的答案也就有限。也因此，我們不該把 AI 看作「代替」程式設計師的存在，而是視為一個「加速器」，幫助優秀的開發者更快地實現創意，也幫助初學者跨過學習門檻。
新的技能組合：Prompt Engineering + System Thinking
AI 的出現，重新定義了什麼是「程式設計師」。過去我們強調語法能力、演算法思維、版本控制，未來則會更重視兩項技能：
一是 Prompt Engineering（提示設計）。能不能讓 AI 生成符合需求的程式碼，關鍵在於你能否清楚、具體、邏輯分明地描述問題。這是一門新的語言能力，不再是用 Python、C++ 寫程式，而是用英文或中文向 AI 下達有效指令。
二是系統性思維（System Thinking）。AI 擅長的是局部任務解決，真正懂得把多個模組整合成一個可運作、可維護、可擴充的系統，仍然需要人的思考。懂得如何規劃架構、設計流程、預想風險，是未來程式設計師無可取代的核心能力。
這也意味著，未來的工程師將更像一位導演，而非單純的鍵盤工匠。他們不再從零敲出每行程式碼，而是設計問題、分析需求、指導 AI 完成初稿，並針對生成結果進行優化與調整。
為什麼還是需要「人」？
AI 確實能寫出驚人的程式碼，甚至在某些比賽中打敗人類選手。但它還是缺少幾樣東西：意圖、上下文、創造力、責任感。
在一個團隊開發中，需求總是動態變化的，商業邏輯與客戶需求常常超出技術層面。AI 沒有上下文記憶、也不會解釋老闆的心思。最終還是需要一個「人」來理解複雜的情境、做出判斷、承擔風險，並為錯誤結果負責。
此外，程式碼不只是功能，還包含風格、可讀性、可維護性。AI 可以寫出動作正確的碼，但它無法保證長期協作中的一致性。它不懂同事的喜好、不懂團隊的流程、不懂下一位接手者的思維模式。
這些，就是人存在的價值。
程式設計師，不會一夕被取代，而是被「淘汰」
總結來說，程式設計師並不會一夕之間被AI取代。但會有一群人——那些不願意學新工具、不理解AI邏輯、不適應變化的工程師——會被市場自然淘汰。
未來的程式設計，是人與AI的協作，而非對抗。能夠駕馭AI、引導AI、整合AI能力的人，將成為新時代的領航者。而那些不願與時俱進的人，只能在浪潮中漸行漸遠。
是時候問問自己：你還只是「寫程式」的人，還是已經成為「設計解決方案」的人了？
