近日有感，分享自己对於 AI 的观点与应对方案跟大家讨论～ === 「程式语言的未来：如同第三外语一般的存在」 十年前，会英文是一种专业，但如今是一项加分技能。 三年以前，会程式是一种专业，但未来将如同英文一样，也将成为一项加分技能。 ▌四年亚马逊的工作，一朝骤变 1/28/2026 我在亚马逊刚满四年，也是亚马逊宣布第四轮裁员的一天。裁员的现实与这几年的工作经历，让我第一手感受到 AI 模型每 年进步幅度之大。如今，对於规模较大的公司与整合专案，AI 的确还无法给出正确的资讯与回答，似乎资深工程师还能占有一席之地。 但实际上，AI 给予答案的「正确率」，只会以一种极快的速度提升，我们必须以这样的假设向前走，而非存有侥幸心理觉得 AI 永远无 法处理大规模专案。AI 正在取代的是一种工作模式，而非一种取代程度的问题。 两年来我在亚马逊的工作模式持续演化，每个月我自己亲手写的代码以 5% 的递减；过不到一年，我几乎都只修改约 15% 我最後所提交 的代码，特别是单元测试，根本是 AI 全全处理。 也因此，我开始探索未来方向，我曾与我的 skip manager 谈论过两个未来的方向： 1. 转职成为 AI 工程师 (MLE) 2. 成为懂技术的产品经理 (Product Manager) 在讨论的过程中，我的感受是焦虑、也是紧张，尽管在进入软体领域时，我已经知道这个行业是要持续不断的学习，但这次人工智慧的 冲击，已经超过我一年追几个新技术的规模。 我曾经花了数个月去研究 MLE 路线，发现研究 AI 模型的人终究是少数，像许多研究语言模型的专家，在 ChatGPT 出来之後瞬间没了 舞台。我最後的判断是，我自己并没有在 MLE 这个领域有优势，比如说博士学位、数学天份等，我最好还是去运用 AI 工具来开创我的 职涯。 我也还在思考成为懂技术的产品经理 (Product Manager)，这条路上我还欠缺的是成为「会沟通」的人。在软体职涯路线上，我大部分 时间都是简简单单与需求进行校对，然後就开始自己开工；最多也就是与不同团队合作开发，并没有与市场或与客户有太多的互动。这 条路是个可行的路，但至於我的个性是否适合，又是另一个问题。 ▌AI 的赋能，未来的机会在哪？ 懂技术的产品经理是我认可的一条路，沿着思考下去，其实这个时代最适合的一个方向： 3. 一人公司创业尝试 在这个时代，AI 工具实在强大好用。Vibe Coding 从一开始人人调侃，到现在已经出现许多稳定营运的成功产品。从 2023 年开始，我 也与一位夥伴共同创立了一个 SaaS 产品，我只用了 6 个周末，就打造出以前需要四个月以上才能完成的全套系统，让我每个月有稳定 的 $2,000+ 美金收入，尽管还不能负担在加州的高额生活费用，但也是一项我与 AI 红利接轨的方式之一。 因此，我认为未来其实很难在一个特定的职位中，相反的，未来更可能在「解决某种问题」的能力中、在目前的各种未知的尝试中、在 跨领域整合的方案中。如果你跟我一样已经有了几年的软体经验与技术，我非常建议去做个小小创业尝试，这些属於「失败了你不至於 失身家，但成功了却天花板无限高」的尝试，是风险极小、潜力极高的。 ▌AI 的冲击，「逃避可耻但有用」的应对方案 我并不觉得继续担任软体工程师是一条长期可行的路线，但我也相信这个职位不会瞬间消失。这边，我想很诚实的提供几个解决方案， 或说是中短期的实际应对方案。 Ａ 国家转移 AI 的引进是在地域上有速度差异。美国矽谷是全世界软体的中心，也就是变化最快的地方，但同时世界上其他地方会有所延迟，比如说 日本、欧洲等，换句话说，你现在拥有的软体技术，换个国家，你就能在当地相对地继续保有竞争力，并非全世界都是这样极端加速的 。相同的技能，不同的环境，会有不同的工作期望与体验。 这个应对方案所需的要求是：当地语言能力＋签证身份。 B 产业转移 AI 的使用法规在产业上有难度差异。大部分软体产业没有过多法规限制，因此可以马上套用最新的技术框架，但对於高度规范产业，比 如说金融、医疗等，会需要更长的一段时间来改变内部流程，甚至到现在你可能还能找到使用 COBOL 撰写的程式码，也因此水平转换产 业，也是一种「逃避可耻但有用」的应对方案，能稳出你目前到竞争力，也能有更好的工作生活平衡。 这个应对方案所需的要求是：接受较低的薪资＋繁杂的流程琐事。 C 建立自己的 AI 工作流程 AI 正在但不会马上取代软体产业，因此在这个过渡期中，我们能做的就是去掌握 AI 工具，比如说 Cursor、ClawdBot (OpenClaw)、 n8n 等。在这个过渡期中，我们要去建立一整套 AI 工作流程，不是仅仅局限於程式码开发、而是连文件撰写、会议记录、甚至是生活 与工作时程安排等，都要慢慢将 AI 工具融入其中。只有这样，你才能透过「更高的效率」来赢过其他人。 这个应对方案所需的要求是：持续学习 AI 工具 ▌10 年以後，我自己的展望与策略 未来，程式语言不会是一门独立的专业，就像现在英文一样。 英文，如今你还是得花时间学才能精通，但是你并不会真的将其当作一份专业，而是像是 plug-in 的一种「有了更好」的沟通能力。你 可以只是大略听懂别人说什麽，用简单的语句回答，你就能与外国人沟通处理生意上的业务，并不用什麽高大上的文法与单词。 程式，一样。在未来，你也是需要认真学习，自己写过一次 Fibonacci 数列，才能慢慢深入了解、才能精通程式语言的底层逻辑。但是 有必要吗? 对大多数人不是必要的，程式语言变得像另一种 plug-in 技能，取决於你想不想要拥有更好的「开发」能力，有需要就去多 学深入；如没有必要，到那时 AI 已经进步到可以处理大部分事务，用正常语言就能达到 90% 的开发需求。 你可能会听到未来的孩子再决定：「我这个暑假，要去报名英文学习营、还是程式体验营？」 从现在开始的 10 年，AI 带来的巨变不会只是产业上，而是整个社会结构。产业的变化带来财富的重整，财富的重整带来社会的动荡， 社会的动荡引发人们用剧烈的手段争取资源，同时财富的重整也在国家层面，更多的经济手段会被使用，如关税、利率等，未来的变化 很多，但有方向性。在这个未来，我们既要冲也要守，「冲」在於利用 AI 工具去做「风险小，潜力大」的尝试，成为使用 AI 的人。 「守」在於资产分配上，多配置实体资产，如黄金、工业金属、债券等，以及部分配置大型 AI 公司股票，如 Google、Meta。总之，减 少货币的本身的持有，让自己有财务上的基本盘来面对这几年的动荡。 因此，未来 5 年，我给自己设定的目标是： 1 ~ 3 年 ▶工作上 AI 工具的运用：使用 Claude Code、Gemini、Midjourney 等工具，保持软体专业的竞争力，在还能赚的时候快赚、多赚。 ▶产业的选择：如果在一线大厂 Hold 不住了，就找医疗与金融产业的职缺，完整利用剩余的软体专业价值，继续在能赚的时候快赚、 多赚。 ▶一人公司 AI 工具的运用：持续尝试成为使用 AI 的人，继续各种「风险小、潜力大」的尝试。 4 ~ 5 年 ▶国家的选择 (如果一人公司尚未成形)：善用本身英文能力，考虑转往其他国家，比如说日本、欧洲等软体产业没那麽拼的地方， 继续利用剩余的软体专业价值。 ▶一人公司：如果已经有稳定收益，可以维持生活基本所需，就可以加大投入时间比例，继续开发不同产品。 ▶开展第二专业：学习第二种领域的专业，掌握成为跨领域的能力，藉此避免长期与他人的红海竞争 6+ 年 ▶拥有新的职涯定位：结合过去软体经验＋第二专业，在这个 AI 时代，我要找到一个给自己的新职涯定位。 ▶确立要待的国家：在五年的各种应对方案之後，我希望我能够确立之後後半生要生活的国家在哪，然後长期留着，跟着我的家庭一起 生活下去。 -- 写工程师在 AI 时代的转变 也分享 AI 工作流、创业思维与矽谷职场 矽谷叔叔 Uncle Sam learncodebypicture.com/facebook/ --

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