1981 年全錄公司首款 GUI（Graphical User Interface，圖形用戶介面）產品問世，開啟了個人電腦普及的紀元，不過距離「讓任何人都能完全使用電腦之力」的理想仍有幾步之遙。

如今隨著生成式 AI 崛起、大型語言模型（LLM）問世，日前 NVIDIA 創辦人黃仁勳在 Computex 展會上那句：「有了 AI ，人人都能成為電腦工程師。」可能在不遠的未來就會完全實踐。

數十年來，電腦專家、技術人員們一直醉心於讓更多人能直接使用 coding 的威力，而非假工程師之手。這幾年市場上興起多家主打 Low-Code 的新創公司，便證明了這種理想始終未退潮流。例如主打可以訂製 Low-Code 平台的新創 Airtable 其最新估值為 110 億美元，並被選為 2023 最具創新力的 50 間新創之一。

根據市調公司 Gartner 預測，到 2024 年，65% 的應用程式將使用 Low-code 平台創建。

Low-Code 多主打以 GUI 或其他更親民操作方式，讓 coding 小白也能使用原本需要 coding 才能存取的功能。目前像美國連鎖超市 Walmart、日本眼鏡品牌 J!NS 都使用 Low-code 創新工作流程。

越來越多零售業一線人員不用 IT 支援，也能直接調出最新庫存數據、處理後台金流等。但若想處理較進階複雜的任務，無論使用 Low-Code/No-code，仍須具備基礎技術知識才能建構完整工具套組。

0%先備知識！Coding 小白建構、擴充軟體也免求人

如今拜 GitHub Copilot 等生成式 AI 工具所賜，未來人們有望完全脫離 coding 的技術門檻，直接以自然語言使用 AI 工具撰寫程式。

麻省理工學院計算機科學研究員 Geoffrey Litt 認為，借助大型語言模型之力，普羅大眾很快能自行開發小型軟體，或修改、客製化平時使用的軟體。Geoffrey Litt 指出 4 點當 LLM 工具普及、成熟，人們將如何改變軟體使用方式：

1.自動化操作：用戶可透過 AI 工具，替例行性軟體操作建立腳本（scripts）、GUI ，使用者可一鍵完成影音編輯、數據分析等日常且重複的任務。
2.建構代替購買：自主開發需要的軟體，而非向 Saas 等供應商購買現成套組。
3.自行修改、擴充：一般使用者或企業戶，能輕鬆修改、擴充現有軟體，如此不僅更便宜，也能靈活契合變動的工作流程。
4.組合：從自己偏好、慣用的軟體中提取最上手的部分，與其他軟體混合，創造新的客製化軟體。

對企業用戶而言，投資公司 Emergence Capital 合夥人 Jake Saper 向《商業內幕》指出，最先被顛覆的應是中小企業裡，用來執行簡單、低風險例行任務的軟體。「這些軟體可能率先被當作白老鼠，由企業內部自行透過 LLM 工具開發。」一來是若出錯，對業務的影響較少，通常也不太需要跨組織協調。

對個人使用者來說，私募股權公司 Bessemer 的 Talia Goldberg 指出，生成式 AI 將改變我們與軟體的互動方式。舉例來說，目前 ChatGPT 被發現懂得透過圖表來回答用戶問題，即便用戶沒有特別要求。這意味著 AI 工具能自動組合、挑選最佳呈現方式。倘若該能力應用在 coding 裡， AI 有望打造出比用戶更懂自己的流暢 GUI 使用介面，以及主動處理用戶指令中尚未還蓋的部分。

將威脅轉化成壓力，AI 賦能應可提升 Saas 產品附加價值

如果未來 AI 能滿足一般人對 coding 的所有需求，那市面上所有 Saas 供應商、電腦工程師該何去何從？

風險投資機構 CRV 負責人 Brittany Walker 認為，先不用太悲觀，現在離軟體業的黃昏還有很長一段日子。Walker 指出，首先即便公司有能力自行開發所需軟體，但花費的時間、精力成本不一定總是好過向外部購買現成套組。再來，對大型企業而言，向外部軟體公司付費購買服務，以確保軟體的安全性、維護品質，將出錯風險責任轉嫁第三方，也是較合乎邏輯的管理方式。

對軟體工程師而言，有了 LLM 賦能，工作效率與品質應能有效提升。特斯拉前 AI 主管 Andrej Karpathy，先前在推特分享 Copilot 的使用狀況指出，Copilot 能代替工程師編寫 8 成 coding ，且準確率達 8 成。整體而言讓工程師更具生產力。

美國勞工局統計也指出，未來 10 年，負責簡單作業程序的狹義程式設計師（Programmer）職缺雖會下降 10％ ，但廣義的軟體開發人員將增加四分之一。

「與其說是威脅，AI 崛起對軟體工作者而言應是種良性壓力。」Jake Saper 指出，由於建構軟體的門檻降低，消費者對付費產品的品質要求將提升。軟體供應商、工程師應想辦法提升自身產品價值。

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原文出處：有了 AI 人人都會 coding！但專家指出這兩點，軟體工程師先不用怕失業