追求新技能、迴歸基礎、推動集體行動：軟體工程師如何適應人工智慧

由於人工智慧（AI）的興起，軟體工程這一曾被視為高薪穩定職業的領域正經歷深刻變革。據美國勞工統計局資料，2022年全美約有150萬軟體工程師，收入中位數是全國水平的兩倍。然而，自2022年底OpenAI推出ChatGPT以來，已有超過60萬美國科技工作者失業。2024年，電腦科學畢業生的失業率達到7%，就業不足率超過19%。Indeed上的科技崗位招聘量較2020年下降了36%。

面對這一趨勢，許多軟體工程師感到焦慮並試圖適應。馬特（化名）是一名軟體工程師，過去六個月內，他的工作從編碼和問題解決轉向了審查AI生成的程式碼。他擔心這會削弱自己的技能，因此故意避免使用AI，並利用每天四小時的通勤時間手工編寫一個瀏覽器遊戲以保持“刀刃鋒利”。他的年薪曾超過20萬美元，但在去年夏天被解僱後，新老闆又要求他更多使用AI，這讓他對未來感到黯淡。

並非所有人都像馬特一樣抗拒。俄勒岡州波特蘭市的喬治·多佛（George Dover）在2024年底被Intuit Mailchimp解僱後，開始主動學習AI。他使用AI生成程式碼來構建網站，然後仔細檢查錯誤、冗餘和安全問題。經過400次申請和多次面試，他最終找到了一份面向AI的軟體工程工作。多佛的經歷表明，理解AI並學會評估其輸出可能是保持競爭力的關鍵。

專家們對軟體工程的未來看法不一，但普遍認為編碼技能的價值可能下降，而評估AI程式碼的能力將變得更加重要。倫敦國王學院助理教授布克·克萊因·蒂瑟林克（Bouke Klein Teeselink）表示，“編寫程式碼的技能已經過時”，AI正在極大改變軟體工程師的角色。賓夕法尼亞大學沃頓商學院副教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）認為，重點不再是寫多少程式碼，而是定義問題、設計系統和有效指導AI工具。布朗大學電腦科學教授什里拉姆·克里希納穆爾蒂（Shriram Krishnamurthi）指出，只有那些經過良好培訓、能進行程式碼審查的工程師才能蓬勃發展。

與此同時，一些工程師選擇退出或組織起來。洛杉磯的薩姆（化名）十年前轉行軟體工程以尋求穩定，但現在他擔心被解僱後必須與谷歌、亞馬遜的失業人才競爭，甚至考慮開餐車或從事林業。凱特琳·科特（Kaitlin Cort）在目睹AI重塑她的角色後辭職，創辦了“What We Will”資源中心，幫助科技工作者應對裁員、談判遣散費、提升技能和組織工會。該中心每月收到至少10份新申請，越來越多的人尋求工會化。

回顧歷史，2013年歐巴馬政府推出“全民電腦科學”倡議，將程式設計視為經濟機會的新基礎技能。私營部門積極響應，程式設計訓練營蓬勃發展。然而十多年後，這股熱潮正在消退。美國學生資訊交換所資料顯示，2025-2026學年四年制大學電腦科學專業入學人數下降8.1%，研究生入學下降14%。

哈佛大學教授戴維·馬蘭（David Malan）指出，鑑於AI執行成本高昂，企業不會完全依賴AI，而是會尋求“更健康的平衡”，由AI輔助軟體工程師。儘管前景不確定，但工程師們正在透過集體行動和技能重塑來爭取更好的保障。正如科特所說，“作為一個行業，我們還沒有行會或共享標準”，但需求正在催生變化。