當 AI 寫程式比你還快，工程師該如何找到自己的新定位？

內容目錄

前言：從科幻走向現實

試想一下這樣的場景：你坐在電腦前，描述出你心中所想的功能，幾秒後，人工智慧便為你產出一段可以運行的程式碼，甚至整個應用程式就此誕生。聽起來是不是有些魔法感？

這個場景早已不是天方夜譚，而是正在發生的現實。近幾年 AI coding 技術快速崛起，逐漸從技術新聞中的新奇話題，轉變成日常開發工作的重要工具。從 GitHub Copilot 到 DeepSeek R1，人工智慧不僅改變了程式設計的方式，更可能顛覆整個軟體產業的發展方向。

那麼 AI coding 技術究竟發展到了什麼程度？它會不會取代工程師的工作？身為科技從業人員，我們又該如何面對這波科技浪潮？本文將從 AI coding 的起源、現況、實際應用、對產業影響、未來發展，以及科技業人員應對之道，逐步深入解析。

AI coding的起源與發展歷程

AI coding究竟從何時開始？

說起 AI coding，很多人第一時間聯想到 OpenAI 於2021年推出的 GitHub Copilot。事實上，AI 輔助程式設計的構想早在上世紀 90 年代就已出現，但受限於運算能力不足、資料量不夠，這種技術遲遲無法實現。直到深度學習在 2010 年代大規模興起後，AI 技術取得突破，AI coding 才正式踏上了高速發展的軌道。

舉例來說，AI coding 的發展歷程就像汽車的誕生：早期的概念與實驗就像蒸汽動力車，效率低又笨重；直到深度學習這種「內燃引擎」被開發出來，才真正驅動了 AI coding 這輛新型跑車向前衝刺。

最具代表性的 AI coding 工具介紹

談到 AI coding 的工具，現在可謂百家爭鳴，以下來簡單介紹幾個 2025 年最具代表性的工具：

GitHub Copilot：AI coding 界的 Tesla

試想你開著特斯拉在高速公路上，只要設定好目的地，車子便會替你調整速度、保持車距，甚至自動選擇最佳路線。如今，軟體開發也迎來這樣一個「自動駕駛」的助手——GitHub Copilot。

GitHub Copilot 是 OpenAI 和 GitHub 聯合開發的 AI 工具，透過 GPT 模型學習大量開源程式碼，能根據工程師提供的註解與需求快速產生高品質程式碼。工程師不再需要重複查找文件或搜尋範例，只要一句簡單描述，Copilot 即可自動補齊並優化程式片段，極大提高開發效率。

當然，Copilot 雖然強大如自動駕駛汽車，仍需工程師監督與引導，尤其在關鍵的架構設計與創新決策上。然而它的出現已經徹底改變程式開發的方式，成為工程師不可或缺的輔助工具。

DeepSeek R1：企業級開發的瑞士軍刀

如果說 Copilot 像是自動駕駛特斯拉，DeepSeek R1 則像專業登山者手中功能齊全的瑞士軍刀，能應對各種複雜挑戰。

DeepSeek R1 專注於企業級開發，除了程式碼自動生成外，更具備漏洞檢測、效能最佳化、資安防護等專業功能。當團隊遇到效能瓶頸、安全漏洞或複雜的架構問題時，DeepSeek R1 都能快速提出解決方案，幫助企業有效降低成本與提升軟體品質。

然而，如同瑞士軍刀仍需熟練使用者，企業需搭配具備經驗的工程師團隊，才能最大程度發揮 DeepSeek R1 的價值。

Vibe：讓人人都能輕鬆開發軟體

設想你不是廚師，卻能透過簡單的料理包輕鬆完成美味佳餚，Vibe 正是這樣的工具！
讓沒有任何程式背景的人也能輕鬆創造屬於自己的應用程式或遊戲。

Vibe 主打透過自然語言描述自動生成完整的手機 App 或遊戲。使用者只需清楚描述想要的功能，系統便會即刻完成介面與功能設計，無需撰寫一行程式碼。這種方式大幅降低開發門檻，推動軟體開發民主化，讓更多人得以實踐創意。

當然，這樣的便利性也伴隨功能客製化上的限制。當使用者需要進一步的複雜設計或效能調整時，仍需專業工程師協助完成。

誰已經開始使用AI coding？

當 AI coding 工具逐漸從實驗室走入真實世界，你可能會好奇：有哪些知名公司已經開始大規模採用 AI coding？以下幾個企業案例，可以讓我們清楚看到 AI coding 如何在實務中發揮巨大價值。

微軟（Microsoft）：身體力行的 AI coding 的先驅

身為 GitHub Copilot 背後的重要推手，微軟在 AI coding 的採用上絕對不落人後。2023 年起，微軟即在內部大量導入 Copilot 輔助開發。目前，公司內已有超過 60% 的開發專案全面採用 AI coding 技術、微軟旗下的 Office 和 Azure 團隊，透過 AI coding，大幅縮短了產品更新週期與上市時間。如今 Copilot 已經成為微軟內部不可或缺的日常工具。

Airbnb：透過 AI coding 提升產品迭代速度

Airbnb 在 2024 年公開表示已大規模應用 AI coding 於產品開發中，主要採用 GitHub Copilot 作為核心工具。根據 Airbnb 內部公布的資料顯示，自從導入 AI coding 技術之後，整體軟體開發效率提升約 30%，並且發生程式錯誤的比率也有顯著下降。

這樣的成效對 Airbnb 而言是很重要的關鍵，因為他們需要不斷快速推出新功能、改善使用者體驗，才能在競爭激烈的市場保持優勢。例如 Airbnb 在開發新的搜尋與推薦系統時，過去可能需要數個月的程式撰寫與測試時間，而現在透過 AI 輔助，僅需數週便能完成。

Stripe：打造專屬 AI coding 模型的先行者

與一般企業僅採用外部 AI coding 工具不同，知名支付平台 Stripe 更進一步開始建立自己專屬的 AI coding 模型，針對內部的業務需求與系統架構進行高度客製化。Stripe 的 AI coding 模型透過公司內部多年累積的支付資料、系統效能數據與程式庫資料訓練而成，因此能夠更加精準地處理公司特定的業務需求。

透過這套專屬模型，Stripe 除了提高程式碼品質外，也進一步強化了系統的資安防護。Stripe 表示，採用專屬 AI 模型後，不僅能加速新功能開發，還顯著降低程式碼漏洞與錯誤的發生率。未來 Stripe 更計畫持續投入 AI coding 技術，將其融入產品開發的每一個環節。

其他公司紛紛加入 AI coding 浪潮

除了上述幾個指標企業外，全球各地許多公司也開始採用 AI coding 技術，例如 Google、Meta 與 Netflix 等科技巨頭也逐步將 AI coding 納入內部流程。

Google 透過 Bard 等工具輔助內部開發人員、Meta 則採用 AI coding 來加速 AR/VR 應用的開發與迭代速度、而 Netflix 更使用 AI coding 協助優化串流影音平台的推薦系統與使用者體驗。這些案例都不難看出 AI coding 已經成為產業中不可忽視的趨勢，未來將會有更多公司紛紛跟進，改變軟體開發產業的遊戲規則。

AI coding 如何重塑科技業與軟體發展？

開發效率的飛躍式提升

就像當年汽車問世，徹底取代了馬車，將人類的移動速度帶入全新的時代一樣，AI coding 同樣為軟體開發速度帶來革命性的改變。以往開發一個功能可能需要花費數週甚至數個月，而如今，借助於 AI 的輔助工具，工程師只需要描述清楚的需求與場景，數小時甚至數分鐘內即可完成。這不僅縮短了產品的開發周期，也讓公司可以快速測試市場反應，並更迅速地推出新功能與更新版本。

舉例而言，以往為了開發一個全新的推薦系統或支付模組，團隊可能需經過反覆的討論、撰寫程式與測試，才得以正式上線。現在，透過 GitHub Copilot 或 DeepSeek R1 等 AI 工具，系統會根據團隊提出的需求迅速產出高品質的程式碼，大幅降低開發過程中的人力投入與時間成本，讓企業在激烈的市場競爭中保持靈活與快速反應。

軟體品質與穩定性的全面提升

除了速度之外，AI coding 對於軟體品質與穩定性的提升也有巨大貢獻。就如同繁忙的高速公路上，引入自動駕駛系統能降低人為錯誤、減少意外發生一樣，AI coding 工具同樣可以自動化地協助程式碼偵錯、漏洞掃描與安全審查，大幅降低因人為疏失導致的問題。

根據 Airbnb 與 Stripe 的實際應用案例顯示，導入 AI coding 後，程式錯誤率可降低三成以上。特別在金融科技與資安敏感產業，這種錯誤率降低所帶來的穩定性與安全性提升更為顯著。不僅如此，透過 AI 工具的即時監測與自動回報，團隊能更快速發現與修復問題，確保產品穩定性，並增強消費者的信任感。

軟體開發的民主化，打破技術門檻

更深遠的影響是，AI coding 正推動軟體開發逐漸走向「民主化」，讓開發程式不再是少數專業工程師的專屬技能。這就像攝影的普及化一樣：從以往只有專業攝影師才能掌握的複雜技巧，逐步透過智慧型手機和數位攝影工具，讓任何人都能輕鬆拍出高品質照片。

現在，借助於 Vibe 等 AI coding 工具，即使是沒有技術背景的設計師、創業家或一般使用者，也可以透過簡單的自然語言描述，輕鬆地打造屬於自己的應用程式或遊戲。這種趨勢將讓科技創新不再局限於傳統科技公司，而能延伸至各種不同領域與人群，促進更豐富且多樣化的軟體產品出現。

未來，我們可能會看到越來越多的創意與想法迅速透過 AI coding 落地，激發出更多跨界整合與創新的可能性。這不僅改變了科技業的競爭格局，也將深刻影響整個社會的科技普及與數位轉型進程。

AI coding 會取代工程師嗎？

看到這裡許多工程師心中都會有一個疑問： 「AI coding 都這麼強了，它會搶走我的工作嗎？」

這個問題並非空穴來風，AI 工具的迅猛發展確實讓人開始擔憂。但事實真如想像中那麼悲觀嗎？

工程師 vs AI：競爭還是共生？

AI coding 技術之所以引起關注，原因之一是它能大幅降低程式開發中的重複性與例行性工作。這類工作就如同工業革命初期流水線上的人工組裝，隨著自動化與機器人的出現逐漸被取代一樣，在軟體開發領域中，重複性的程式編寫、測試程式碼、例行的偵錯與維護工作，也正在被 AI coding 取代。

然而，人類的工作並不全然是簡單的重複作業。在軟體開發過程中，創造力、系統性架構規劃、抽象思考與複雜的問題解決能力，仍然需要工程師來掌控。現階段的 AI 工具，還不足以理解抽象的商業需求或創新性的設計理念，更難以獨立處理複雜的系統架構與策略問題。

這就好比數十年前 Excel 等試算表軟體的出現，雖然能自動計算財務報表與整理數據，但並沒有讓會計師的工作消失。相反地，會計師能將更多精力投入在財務規劃、稅務諮詢、策略分析等更高價值的任務上。同樣地，AI coding 也不會完全取代工程師的角色，而是將工程師從重複的工作中解放出來，使其能專注於更具策略意義的任務。

AI coding 正在取代哪些職缺？

儘管如此，AI coding 的快速發展也確實在近幾年衝擊了軟體業的就業市場，一些初級或重複性的職位逐漸被削減甚至淘汰。以下幾類職缺最為明顯：

初級前端工程師 (Junior Front-end Developer)
過去幾年，透過 AI 工具自動產生介面佈局、CSS 與簡單的 JavaScript 互動已經非常普遍，許多公司開始減少或直接砍掉初級前端職缺，因為這些基本工作 AI 已能高效完成。
QA 測試工程師 (Manual QA Engineer)
傳統的人工測試工程師，尤其是手動測試，正逐漸被 AI 自動化測試工具取代。企業紛紛導入 AI 自動測試平台，大幅降低人工測試的人力需求。
維護型軟體工程師 (Maintenance Developer)
主要負責修復重複性 bug 和例行維護工作的軟體工程師，由於 AI coding 工具能快速識別、修正錯誤，這類職缺的需求也逐漸降低。

根據近年 LinkedIn、Indeed 等招聘平台的數據統計，這些基礎型、重複性職位的招聘數量下降了約 20-30%，且許多公司明確表示這些工作已能透過 AI 工具大幅取代。

工程師就業市場的變化

雖然部分基礎職缺減少，但整體來看，科技產業的工程師需求並未縮減，反而出現了一些新的職位需求。根據 2024-2025 年的就業市場報告指出：

對高階軟體工程師、系統架構師、以及具備 AI 工具掌握能力的技術人員需求量不降反增，年成長率達 15%。
專業技能上，企業開始重視系統架構設計、AI 模型訓練與優化能力、產品創新設計、跨部門合作溝通能力。
軟體工程師的工作重心，從純程式碼撰寫逐漸轉向更高階的設計與規劃工作，專業職缺更趨向策略性與整合性。

從另一個角度來看，AI coding 的興起反而刺激了市場對資深人才的需求增加，因為企業迫切需要能有效駕馭 AI 工具並整合技術資源的專業人才。因此，整體而言，AI 的衝擊更像是職場的一次重新洗牌，而非對所有工程師的全面淘汰。

AI coding 與人類工程師的共生未來

總結來說，雖然 AI coding 的興起確實讓一些重複性職位消失，但這並不意味著軟體工程師會被全面取代。相反，這將促使工程師們更專注於提升個人能力，轉型為具備更多綜合技能與更高抽象能力的技術專家。

AI coding 的角色更像是工程師的強大「助手」，而非完全取代人類智慧的「競爭對手」。工程師只要持續精進個人能力，善於利用 AI 工具提升自己的工作價值，便能在這波變革中找到新的發展機會與競爭優勢。

結語：與 AI 共同成長，創造更多可能

AI coding 時代的到來並非單純的威脅，而是一個蘊藏豐富機會的新紀元。正如汽車的誕生沒有取代人類行動，反而拓展了人們探索世界的可能性，AI coding 也將成為工程師最可靠的夥伴，幫助人類突破既有的限制，激發出更多創新的潛能。

面對這場產業的快速變革，置身科技業的我們必須不斷提升自我技能，培養敏銳的洞察力，並學習如何與 AI 密切協作。未來，真正脫穎而出的工程師，將是那些懂得善用 AI coding 的力量，專注於更具價值與創造性的工作者。

與 AI 共同成長，不僅意味著適應科技潮流，更代表我們將迎接一個更加多元、充滿可能性的未來 ✨