最近常聽人說：「AI這麼厲害，程式設計師是不是快沒飯吃了？」作為一個資深工程師，我每次聽到這種話都會忍不住笑出來。不是因為我瞧不起AI，而是因為——說這話的人，通常根本沒真的寫過程式。
AI寫程式這件事聽起來很神奇，輸入一句話，它就幫你生出一段程式碼，看起來真的像魔法。但如果你曾經真的使用過AI工具寫過完整的功能，你就會知道：這魔法背後，還是需要一點老派的理性邏輯思維。而這，就是多數人忽略的一點。
語言的本質：程式語言和自然語言其實是一回事
很多人誤會程式語言是什麼高深莫測的東西。其實說穿了，它就是一種跟電腦溝通的語言，跟人類說中文、英文一樣，只是對象換成了電腦。
一位會寫程式的工程師，通常不會只會一種語言。像我，主力可能是 Python，但日常開發中我也會用到 SQL、JavaScript、甚至 VBA。這些語言的選擇就像你根據場景改用國語、台語、英文一樣，是為了解決不同問題而切換的工具。
AI寫程式看起來像是自動化了這個過程，但實際上，你還是得提供非常清楚的「需求敘述」。當你開口對AI說出一連串想法，甚至細到「這個報表要按照哪個欄位排序、哪些欄要隱藏、格式要怎麼調整」，你會發現——這其實就是寫程式，只是你改用自然語言在溝通。
你其實正在「寫程式」，只是方式變了
以前我們寫的是 if、else、for loop，現在變成「請幫我產生一個可以依照日期排序的報表，同時自動計算每月總和」。看似簡單，其實背後的邏輯結構並沒變，只是外包給AI處理而已。
問題是，這個「外包」，你要懂得怎麼管。你要知道AI產出的程式能不能跑、邏輯對不對、有沒有bug、跟現有系統合不合。這些都不是「按個鈕」就能解決的問題。
更真實的是，許多時候AI寫出來的程式碼，你還是得自己修改，補邏輯、補例外處理、補UI邏輯。沒有寫過系統的人，不會知道這些小地方才是整個專案會不會成功的關鍵。
沒有邏輯思維的人，連AI也幫不上
我曾經試圖教我做行銷的妹妹使用巨集來整理Excel報表，她每天都在用，理應最清楚要怎麼做。但當我請她描述步驟，卻發現她無法說清楚什麼時候該排序、什麼時候要過濾，甚至資料從哪來也搞不清楚。
她不是不聰明，而是腦袋跟寫程式的邏輯結構不同。這樣的情況不是少數，很多工作其實是靠「直覺」或「經驗」完成的，但AI不吃這一套，它需要結構化的描述。
當你沒辦法明確講出「先做A，再做B，如果C就做D」這樣的流程，AI再強也只是亂槍打鳥。這也是為什麼寫程式不是靠語言本身，而是靠邏輯思維。
程式設計師的價值，不只是會寫碼
在這個AI快速進化的時代，程式設計師不會被取代，是因為他們的價值早已超越「寫程式碼」。
他們會拆解問題、會釐清需求、會在模糊的描述裡找出邏輯破綻，這些能力才是最難被取代的。舉個例子，今天一個PM告訴你：「我們要做一個可以自動產生每月報表的功能。」這句話乍聽之下很清楚，但實際要寫出來，你會發現有上百種「可能的做法」。
你要問的問題會是：「報表格式有定義嗎？」「資料從哪來？」「時間是抓系統時間還是使用者輸入？」「權限怎麼控制？」「如果資料異常怎麼處理？」
這種拆解細節、預測狀況、設計邏輯流程的能力，才是AI目前還遠遠追不上的部分。
寫程式的未來，不是消失，而是升級
AI確實改變了我們的工作方式，讓初學者可以寫出以前要花幾年經驗才能完成的功能，但它也把「程式設計」這件事，從會不會語法的層次，升級到了「能不能說清楚一件事」的層次。
如果你本來就具備這種能力，那恭喜你，AI會變成你最強的助手；但如果你以為寫程式只是學幾個語法、抄幾段code，那AI也許會真的「取代你」。
所以與其問「程式設計師會不會被AI取代」，更該問的是：「你有沒有能力讓AI為你工作？」
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