前言

前幾天在網路上看到，自然語言編程（寫程式）的概念，我想延伸為軟體開發，因為在軟體工程中，寫程式只是一部分，還有許多網路、系統、測試等等太多方面。

軟體開發的進步，讓學習門檻低了許多，從以前需要寫紙卡餵給機器，到組合語言，到上層語言，到現在 AI 的出現，讓很多人去學習「詠唱」來寫程式，而這個詠唱，就是平時使用的自然語言。

自然語言軟體開發，就是用中文英文等平時的語言，來做開發，這件事情已經正在路上，身為一個工程師，這幾個月頻繁使用 ChatGPT 等 AI 工具，雖然還有很多錯誤，但必須說，它給出的功能，已足以取代一堆基礎不穩的工程師。不用多久，快則一兩年，慢也不會超過五年，一個強者工程師加上 AI 的配置，基本上就可以是一人戰隊，生產力打爆一堆初級工程師組成的小團隊。

但軟體工程師就要消失了嗎？

答案當然不是，至少這幾年還不是，想要用自然語言寫程式，門檻低了很多沒錯，但軟體工程師，在現在這個階段，還是有絕對的優勢，正因為 AI 還沒辦法完全給出最好的解法，軟體工程師的背景，讓你更好的去運用其中知識，但這建立在必須更懂這些知識在幹嘛。 但也要說，如果現在想要往軟體業發展或轉職，那請記住，最爽的時候已經過了，現在不需要太多初階碼農，ChatGPT 很快就可以做得更好，需要更快成長，並意識到危機，學習運用新的工具。

使用案例，可以參考前幾篇貼文，今天會著重在如何應變 以下幾點，如果不想變成新世代國道收費員，可以參考。

1. 加強軟體實力廣度

為何是廣度不是深度？未來夠明確的單一問題，AI 大概率做得比人類更好，但正如開頭說的，要做一個軟體服務，業務邏輯只是一部分，還有許多其他延伸問題，所以必須要了解如何去建構軟體，從開發到產品化，懂的越多，才知道要怎麼問 AI。就算要他幫忙寫程式，也必須要了解怎麼問才精確，也才知道給出的答案是否能用，當然不排除未來可以完全靠自然語言，來產生出相對應並精準的程式碼，但在目前這個當下，有中上軟體實力，還是一個必要，就像是如果是個第一次煮飯的新手，給他五星級廚房，也只會煎荷包蛋。

2. 發現並定義問題

機器畢竟還是工具，最終還是要去解決以人為本的問題，AI 尚未有能力設身處地用人的方式去思考，畢竟人類處在三維世界，加上七情六慾，很多問題是很抽象的，很多的需求都待開發，而人類才有能力去發現這個問題點。發現之後，要像是剝洋蔥一樣，層層解析每個步驟，才能把他簡化為 AI 目前最擅長解決的單一問題，然後整合這些問題的答案，成為一個整包的解法。簡單來說就是，思考、解析、AI 輔助、重複以上。

3. 與 AI 共存

學習在生活中，大量使用 AI，我現在什麼問題，如果想不到都會丟去問 ChatGPT，Notion AI 也是一個不錯的工具，但重點是開始去習慣新的生產力方式，瞭解如何去優化目前的生活或工作流程，要記住 AI 還不會取代人類，但會取代不會利用他的人，會有很多新興產業出現，你沒聽過的職缺出現，像是有 Iphone 之後帶起一堆 APP 工程師，YouTube 開始普及後，有更多的 YouTuber 等等，越早踏入，越有機會踩在風口上。

總結

快點開始用 ChatGPT，隨便你要怎麼用，反正先開始用，遲早會用。