我猶豫了很久才寫下這篇文章。
不是因為我對 AI 在軟體工程中的角色沒有看法，而是因為我越來越覺得，想要就這個主題進行有深度的對話，變得越來越困難。
我曾在一個把「AI 原生」視為身分認同一部分的環境中工作。而當一項技術成為公司身分的一部分時，質疑它就會讓人感到幾乎不自在。討論很快就會從「這裡到底創造了什麼價值？」轉變成「我們要怎麼把 AI 放到每個地方？」
但我認為，我們需要更誠實的對話。
AI 很強大，這一點毋庸置疑。
它幫我更快寫程式碼。它幫我探索程式碼庫中不熟悉的區域。它可以移除重複性的工作，加速實驗。
但有一件重要的事，我們不應該忘記：
速度不等於進步。
不是每件事都需要 AI
事實是，不是每個問題都需要人工智慧。
不是每個企業都需要 AI。不是每個產品都需要 AI 功能。不是每一次互動都需要被最佳化或自動化。
尤其是在以人為核心的產業裡。
例如，款待業本質上就是關於人與人之間的連結。人們記得的體驗，往往不是背後自動化的流程，而是那個真正關心、注意到、幫助並且多做一步的人。
我很喜歡一個希臘字：meraki。
它的意思是把自己的一部分投入到正在做的事情裡，帶著愛、創意與用心去做一件事。
我認為，這個概念在軟體工程中正變得越來越重要。
程式碼背後的工藝
當你真的在乎自己的工作時，你不會只是想把所有麻煩的部分都消除掉。
困難的部分，正是你成長的地方。
閱讀讓人困惑的程式碼、除錯奇怪的正式環境問題、從團隊成員那裡獲得回饋、討論架構、犯錯並從中學習。
這些經驗會建立工程直覺。
過去幾年，軟體工程已經發生了巨大的變化。AI 輔助開發正逐漸成為我們日常工作流程的一部分，而我相信它確實很有價值。
但今天 AI 之所以讓我變得更好，是因為在它出現之前，我已經學會了基礎。
我學會了系統如何運作。
我學會了如何在沒有答案自動生成給我的情況下除錯。
我學會了如何質疑解法，而不是盲目接受它們。
我透過回饋、協作，以及多年解決問題的經驗來學習。
AI 會放大既有知識，但它不會神奇地創造出工程判斷力。
當我們把思考外包出去，會發生什麼事？
我擔心的事情之一不是 AI 本身。
而是把那些讓我們成為工程師的部分，外包出去的誘惑。
架構探索。
技術討論。
理解取捨。
質疑假設。
一起設計解法。
公司不只是把需求轉換成程式碼的機器。
公司是一群擁有不同經驗、觀點與專業的人所組成的集合。最好的解法，通常來自對話、分歧與協作。
如果我們把所有探索和架構決策都交給代理程式，那麼團隊的集體智慧會變成什麼？
那些再也不需要經歷掙扎，因此也沒能建立直覺的工程師，會變成什麼樣子？
那些從未真正理解自己所解決問題的產品，又會變成什麼樣子？
我們也許會變得非常有效率，但卻在產出沒有人真正有連結感的軟體。
建造有意義的軟體
我很懷念那種正在打造有意義事物的感覺。
我懷念充滿挑戰的架構決策。我懷念深入的技術討論。我懷念和在乎這些事情的人一起解決難題時，那種興奮感。
因為最好的軟體，不是由打字最快、寫最多程式碼的人創造的。
而是由那些真正理解問題、關心使用者，並把自己的經驗帶進每一個決策中的人所打造的。
我熱愛打造實用的產品。
我喜歡看到客戶因為我們創造的東西解決了真實問題而感到開心。
我熱愛軟體工程，因為這是一門工藝。
AI 可以幫助我們更快創造，也可以幫助我們探索更多，還能減少阻力。
但我們應該小心，不要移除那些讓打造軟體變得有意義的東西。
工程的未來不應該是人類對抗 AI。
而應該是人類在使用 AI 的同時，守護好好奇心、工藝精神與主導權。
因為少了這些，我們不是在打造軟體，我們只是在產生輸出。
後記
謝謝你讀完我這些混亂的想法。因為我今天被裁員了，而原因是我的公司想要成為 AI 原生，所以我覺得，現在把我對未來的恐懼分享給一群陌生人，似乎很合適。
原文出處：https://dev.to/ale3oula/being-an-engineer-in-the-ai-era-277p
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