「不必再學程式語言了!」Replit執行長言論引戰:Vibe coding將令軟體工程師瀕危?
「不必再學程式語言了!」Replit執行長言論引戰:Vibe coding將令軟體工程師瀕危?

在人工智慧快速發展的今天,程式設計領域正經歷前所未有的變革。Replit執行長阿姆賈德.馬薩德(Amjad Masad)近日語出驚人表示 「傳統的程式學習已變得毫無意義,因為AI將在不久的將來接手大部分的編寫程式工作。」

馬薩德近日在X上分享了一段影片,內容提到,他認同Anthropic執行長達里奧.阿莫迪(Dario Amodei)的預測,即未來幾乎所有的程式碼都將由AI生成。

「在最佳情況下,正如達里奧最近所說,所有程式碼都將由AI生成。我認為,在我們目前優化的道路上,隨著代理(agents)變得越來越好。學習如何編寫程式碼將是浪費時間。」馬薩德說。

不過他也強調,人們仍需掌握基本技能,即使傳統的程式碼編寫變得過時,理解軟體結構、API和驗證等基礎知識仍然至關重要。這些知識將幫助人們更好地利用AI工具,並在遇到AI無法解決的問題時進行調整與改進。

學習寫Code沒意義?真的嗎?

馬薩德的觀點引發了社交媒體上的熱烈討論,有網友贊同他的說法,認為工程領域的重點將轉向解決問題,也有人強調具備編寫程式的知識仍然重要。

「我依舊認為,了解如何編寫程式碼能讓你更好地使用AI工具,特別是在你遇到AI無法修復或解決的問題時。但確實10到12年後,我們可能幾乎不再看程式碼,就像大多數工程師幾乎不考慮記憶體管理一樣。」一位網友表示。

馬薩德會這麼說,一部分或許也是因為Replit推出的AI Agent產品,讓使用者能夠使用自然語言生成軟體應用程式。這項產品在推出後廣受歡迎,也讓Replit在過去6個月內營收成長了5倍。

Replit從2016年創立以來,就積極擁抱AI,並推出自動化程式碼編寫流程的產品。馬薩德曾在受訪時表示,「我們不再關心專業程式設計師。現在,是時候讓非程式設計師開始學習如何使用AI工具自行建構軟體了。」

AI的終極未來,是讓「人類躺平」

而促使馬薩德做出這番發言的,就是Anthropic執行長阿莫迪先前在活動上做出的預測。「我認為我們將在3到6個月內達到AI編寫90%程式碼的階段。然後,在12個月內,我們可能會進入一個AI編寫基本上所有程式碼的世界。」阿莫迪指出。

阿莫代伊認為,短期內軟體開發人員仍將關鍵,因為需要他們向AI發號施令,但AI系統不斷進步,最終將能夠完成人類可以完成的所有工作,「我認為最終這些小島都將被AI系統佔領。然後,我們最終將達到AI可以完成人類可以完成的所有工作的地步。我認為這將發生在每個行業。」

Anthropic 創辦人暨執行長Dario Amodei
Anthropic執行長阿莫迪近日也預測,未來3到6個月內,90%程式碼將由AI生成。
圖/ 隋昱嬋攝影

值得一提的是,OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)也曾發表過類似看法,聲稱AI已經接手了許多公司50%的程式編寫工作。他預計,AI代理將自動化重複性的程式碼編寫任務,從而顯著提高軟體工程師的生產力,「(AI)逐漸滲透到經濟中,大部分都是一點一點地蠶食,然後越來越快。」

學會思考深層問題,可能更關鍵

不過,奧特曼也強調,即使AI在程式碼編寫方面越來越強大,科技領域的職業生涯仍然值得追求。除了強調學習如何使用AI工具是當今最重要的技能之一外,他聲稱培養韌性和適應性等軟技能也至關重要, 「學習這些通用的技能,這些技能在世界經歷這種轉變時似乎很重要。」

LinkedIn的分析顯示,AI素養是2025年最受雇主歡迎的技能。然而軟技能也同樣重要。Indeed執行長克里斯.海姆斯(Chris Hyams)表示,招募經理應優先考慮具有「好奇心和開放性」的應徵者。

資料來源:NDTV、Business Insider、Semafor、Fortune

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #軟體工程師
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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