前幾天，有人把我在博恩節目裡講的一段話截了圖。
只留下這幾句：「未來的時代已經不怕誰會寫程式了，現在是每個阿貓阿狗都可以寫程式，所以寫程式已經不難了，做產品也不難了⋯」
截圖下面是這位網友的評語：「為了推自己的 AI 課，然後去貶低其他專業。」
我看到的當下，先把自己講的那段看了一遍。
阿貓阿狗。
這四個字用得不恰當。講的時候我大概只是想把話講快一點，但它聽起來就是輕佻。
如果你是工程師，或是任何一個靠手藝吃飯的人，看到這四個字覺得被冒犯，是我沒把話講好，我道歉。
我知道那條路有多難走
我台積電工作的十年間，做過機構設計、軟體工程師、專案經理等職務。
所以那句話不是在說工程師很好取代。
更真實的是，工程師很難被取代，而且工程師是 AI 時代得到最多槓桿能力的一群受益者。
一個系統要跑得穩、要讓客戶願意買單，難的從來都不是把功能寫出來而已。
真正難的是，需求一直在變、規格永遠寫不完整、東西上線之後要活好幾年，還要讓下一個接手的人能承接。
這些事情，AI 到今天也沒有替任何人扛過責任。
我真正想講的，是另一件跟「難不難」無關的事。
橋變寬了，對岸卻沒有變大
我跟博恩對談的時候，他丟出一個我很喜歡的說法：AI 一直給他一種「去介面化」的感覺。
他說以前你想叫電腦做事，得先用 command line，把想法翻譯成電腦看得懂的格式；後來變成寫程式；現在你想幹嘛，直接講就好。人跟機器之間的介面，一層一層被拆掉了。
我腦中浮出來的畫面是「橋」。
過去每一種專業的前面，都架著一座獨木橋。
你想做軟體，得先走過語法、環境、部署那一段；你想做影片，得先走過剪輯軟體、調色、上字幕；你想做圖，得先走過構圖跟繪圖工具。橋很窄，很多人在橋頭就放棄了。
AI 做的事情，是把這些獨木橋一座一座換成了高速公路的八線道。
這是好事，真的是好事。
AI 讓一個沒有受過訓練的人，也有機會把腦中的東西做出來。我說「寫程式不難了」，指的是這座橋，不是橋後面那一整片土地。
然而，問題就出在這裡。
橋變寬了，對岸的土地並沒有跟著變大。
寫程式的人變多了，軟體產品變多了，文章變多了，影片變多了，簡報也變多了。可是客戶的數量沒有變。
你打開社群，貼文變多了，可是你真的想看完的變少了。你打開信箱，信變多了，可是你真的想回信的變少了。
為什麼會這樣？
這個現象我在跟博恩對談的時候也講過：「這幾年 AI 課程跟工具遍地開花，人跟人的交流品質，居然是往下掉的。」
彼得．杜拉克曾經說過「企業的目的只有一個有效的定義，就是創造顧客。」
七十年過去了，這句話沒有失效過。AI 放大的是「供給」，但「需求」仍然有其限度。
當所有人都過得了橋，站在對岸的每一個人，就會問出一個更難的問題：「憑什麼是你？」
對岸上真正決定位置的，是兩件事
我的答案是兩件事，而且都跟工具無關。
第一件是連結到「人」。
你解決的是誰的問題？你懂不懂那個人真正卡在哪一步？你有沒有辦法接到他心裡去？
一段程式、一個功能、一篇文章、一堂課，最後都要落在一個具體的人身上，而那個人會不會掏錢、會不會回頭找你，跟你用什麼工具做出來的，一點關係都沒有。
真的，一點關係都沒有。
這種連結沒辦法外包給 AI。它是你聽客戶抱怨過幾百次之後，才知道他嘴上說的跟心裡想的差在哪裡；是你被退件過幾十次之後，才知道哪一種說法他聽得進去。
這些東西不會出現在任何一份規格書上，只會留在你身上。
第二件是背後的「判斷力」。
你有沒有一個別人沒有的觀點？你的判斷跟架構能力撐不撐得住？你設計出來的東西夠不夠精簡、夠不夠整潔、能不能擴展？還有一個最常被跳過的：你有沒有考慮資安？
軟體工程的經典著作《人月神話》作者 Fred Brooks 曾說過：「打造軟體系統最難的一件事，是決定到底要做什麼。」
這句話寫在 AI 出現前將近四十年，現在讀反而更準。
AI 可以把你決定好的東西做出來，卻沒辦法替你決定要做什麼。
完美不是無可再加，而是無可再減。
這種能力沒有捷徑，是一個人做過幾十次錯誤設計、被自己寫過的東西反咬過幾次之後，才長出來的。
資安也一樣。AI 可以幫你生出一段跑得動的程式，但外洩之後要去面對客戶、面對法務、面對自己良心的那個人，還是你。
寫作跟創作，走的是同一條路
這件事不只發生在工程師身上。
寫文章、做影片、做音樂、畫圖，現在 AI 都做得出來。
可是，為什麼他知道要寫這個主題？為什麼他知道要畫這個畫面？為什麼他知道這個切角有人會在乎？
答案不在工具裡，是在人身上，而且是長年累月累積出來的。
博恩在那場對談裡示範過一次。他要寫笑話，先請 AI 把某位喜劇演員的所有事蹟列成一排當橫軸，再請 AI 聯想動詞跟名詞當縱軸，然後叫 AI 開始連連看。
第一次連得很差，他發現問題出在聯想的強度沒有排序，於是加了一個步驟，讓 AI 先把強度從高排到低，再拿高的，去配高的。
笑話就出來了。
他念完之後說了一句我到現在還在想的話：「我會覺得，這樣真的算是 AI 寫的嗎？」
那張表格是他畫的。AI 只是在格子裡連連看。
人的品味在更前面。它是你知道要畫什麼格子、要把 AI 帶到哪一格才放手。
再往裡面看，那是一個創作者最深處的東西，你可以叫它靈魂。
AI 逼我們回答的，是本質問題
所以 AI 真正在做的，是逼每個人回答一組很久沒有人認真問過的問題。
軟體工程師的本質是什麼？產品經理的本質是什麼？作者的本質是什麼？藝術創作者的本質是什麼？
以前，這些問題可以不用回答，因為技能本身就是門檻，光是「會做法」就有價值。
現在，門檻被拆掉了，問題自己浮上來了。
我的答案是：工程師的價值不會因為 AI 而變低，反而會持續提高。
當「寫出程式碼」變便宜，「要不要寫、寫成什麼樣子、要如何維護」就變貴了。
回到那張截圖
如果那段話只留下前半段，它聽起來確實像在說工程師很好取代。
但我當時想講的是：技術活會被彌平，可是技術活從來就不等於一門專業的全部。
AI 彌平的是表達的差距，不是思考的差距。你腦中的東西不清楚，它放大出來的就是一團模糊。
我不會替自己那句話辯護到底。「阿貓阿狗」這四個字，換成「每個人」意思一樣，也不會傷到人。這是我要改的地方。
如果你看完有什麼不同想法，歡迎留言交流。這種一來一回的對話，比一張截圖有趣得多。
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瓦基
INFJ、《情境智慧》作者、書評部落格《閱讀前哨站》和說書頻道《下一本讀什麼？》創辦人、《卡片盒筆記實戰課》和《化輸入為輸出》課程講師，時常分享讀書心得，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
