AI 新聞速報｜你的第一個工程師職位，正被 AI「優化」掉？

InfoAI 編輯部

那扇曾經敞開的科技業大門，為何正悄悄關上？

2025 年 8 月 27 日（台北），彭博社報導的一份最新研究，給出了另一個更令人不安的答案：那份你夢寐以求的初階工程師工作，很可能不是被其他人搶走，而是直接被 AI「優化」掉了。 這不是遙遠的未來預測，而是正在發生的殘酷現實。這份研究報告，如同平地一聲雷，敲碎了無數程式新手的夢，可能也會為台灣的科技教育與人才市場，投下了一顆震撼彈。

一份報告，揭示了科技業不能說的秘密

這份引發熱議的研究，其核心發現直白而刺骨：以 GitHub Copilot 為首的 AI 程式碼生成工具，正以前所未有的方式，改變軟體開發團隊的組成結構。

研究指出，這些 AI 工具的最大受益者，是經驗豐富的資深工程師。他們憑藉專業知識，能夠精準地向 AI 下達指令、快速驗證生成的程式碼品質、並將其整合進複雜的系統中。報告數據顯示，導入 AI 協作後，一位資深工程師的產出效率，平均能提升 30% 至 55% 不等。

換句話說，一位資深工程師加上 AI，幾乎能完成過去需要一位資深搭配一到兩位初階工程師才能完成的工作量。

而那些被 AI 取代的，恰恰是過去初階工程師的「核心業務」：

• 撰寫樣板程式： 建立基本框架、設定檔等重複性高的程式碼。

• 修復簡單錯誤： 找出語法錯誤、空指針等相對直接的問題。

• 生成單元測試： 為獨立功能撰寫測試案例。

• 產出程式碼註解與文件： 說明程式碼的功能與用法。

你可能會發現，這些正是軟體工程師養成之路上的「新手村任務」。它們雖然基礎，卻是讓新人熟悉專案、理解程式架構、並從做中學獲得寶貴經驗的關鍵。如今，AI 毫不留情地接管了這片訓練場，讓企業主開始重新盤算：「既然我的資深工程師能用 AI 做得又快又好，我為什麼還要花錢、花時間，去招聘一個需要從頭教起的菜鳥？」

為何值得警惕？這不只是「找不到工作」而已

這份研究報告所揭示的，不僅僅是初階職缺的減少，更是一場對整個科技人才生態的結構性衝擊。

1. 經驗的「死亡迴圈」正在形成
這創造了一個可怕的悖論：企業要求新人有經驗，但新人賴以累積經驗的初階崗位卻消失了。這將形成一個惡性循環，大量有潛力的年輕人，因為敲不開第一扇門，將永遠被阻擋在產業之外。這對亟需新血的科技業而言，無疑是動搖根基的人才斷層危機。

2. 「生產力提升」的代價由誰承擔？
AI 帶來生產力躍升，這是不爭的事實。但我們必須追問：這些「效率紅利」流向了哪裡？是讓企業利潤更高？還是讓資深工程師薪水翻倍？目前看來，其代價，正由整個世代的求職者來承擔。這是一個尖銳的社會經濟問題，考驗著我們如何平衡技術進步與社會公平。

3. 「初階工程師」的定義被永久改寫
過去，一個合格的「初階」意味著你掌握了某個程式語言、了解基本演算法。但在 AI 時代，這個標準已經遠遠不夠。未來的「新入門者」，可能必須具備過去中階工程師才有的能力，例如：系統設計思維、拆解複雜問題的能力、以及最重要的駕馭 AI、與之高效協作的「提示工程」與「AI 管理」能力。 門檻，正在以指數級的速度被拉高。

風暴之下，從資工系學生到企業主管無一倖免

這場由 AI 引發的就業市場海嘯，衝擊的不只是螢幕前焦慮的求職者。

• 應屆畢業生與轉職者：
  他們是感受痛楚最深的一群。過去「學好程式就能找到好工作」的黃金定律已然失效。他們面臨的將是更激烈的競爭、更長的待業期，以及對自身能力更深的迷惘。

• 大學資工系與程式訓練營：
  台灣各大頂尖大學的資工系，以及業界知名的培訓機構，正迎來一場嚴峻的「課程改革」壓力。如果教學內容仍停留在傳統的語法與演算法，而忽略了如何與 AI 協作的思維與技能，他們培養出來的，將是「畢業即失業」的明日黃花。

• 企業人資與技術主管：
  他們的招聘策略與團隊建構邏輯，正在被徹底顛覆。過去「金字塔型」的團隊結構（少數資深帶領多數初階）可能不再適用。未來，更精簡、由資深工程師主導、並以 AI 為輔助的「橄欖型」團隊，可能會成為主流。但這也帶來新問題：當沒有了初階的磨練，未來的資深人才要從哪裡來？

• 資深工程師：
  雖然短期內是受益者，但他們也並非高枕無憂。他們的工作壓力可能更大，角色也從單純的開發者，轉變為「AI 專案經理」，需要花費更多心力在需求拆解、品質控管與架構設計上。同時，他們也必須終身學習，否則很快會被下一代更擅長與 AI 協作的「AI 原生代」開發者所超越。

回顧過去：溫水煮蛙的預言成真

其實，AI 將會改變程式設計工作的預言，早已不是新聞。從早期的程式碼自動補全，到 GitHub Copilot 在 2021 年橫空出世，再到如今各大雲端平台（AWS, Google Cloud）都將 AI 內建為標配，這條技術演進的路線圖清晰可見。

加上後疫情時代的全球科技業裁員潮，企業本就在「降本增效」的壓力下，尋求更精實的營運模式。AI 程式碼工具的成熟，恰好為這股趨勢提供了最強大的燃料，讓「縮減初階人力」從一個選項，變成了一個極具吸引力的策略。我們以為是漸進的改變，但實際上，它是一場早已開始的、溫水煮蛙式的革命。

下一步，緊盯這四個求生指標

面對這個不可逆轉的趨勢，無論你是學生、求職者還是教育工作者，都應該密切關注以下幾個指標：

1. 台灣本土招聘數據的變化：
   持續追蹤 104、Yourator、CakeResume 等平台上的「初階軟體工程師」職缺數量與技能要求變化，這將是最直接的市場風向標。

2. 大學與訓練營的課程革新：
   頂尖大學的資工系或知名訓練營，是否在 2026 年的新學期，推出了「AI 協同開發」、「大型語言模型應用」等相關課程？他們的改革速度，決定了人才供給端是否能跟上需求。

3. 新興職位的出現：
   市場上是否開始出現如「AI 軟體架構師」、「AI 工具導入顧問」等與駕馭 AI 相關的新職位？這些可能是新的職涯突破口。

4. 「AI 原生代」的崛起：
   當第一批從大學一年級就使用 AI 工具學習程式的學生畢業時，他們將為就業市場帶來何種衝擊？他們是更具競爭力，還是因過度依賴而基礎薄弱？

攀登科技業的「梯子」，底層正在消失

過去，我們對於進入軟體業的想像，就像攀登一架梯子：從最底層的階梯（初階職位）開始，一步步學習，穩紮穩打地向上爬。而 AI 正在做的就是殘忍地將這架梯子的最底層幾階直接抽掉。

這意味著，未來的入行者，再也無法像前輩一樣，從容地在「新手村」練功。你必須在開始攀爬之前，就想辦法讓自己具備直接躍上第三、第四階的能力。過去那條「學程式 → 找份初階工作 → 慢慢累積經驗」的康莊大道，正在變成一條需要一開始就具備綜合能力，才能抓住繩索奮力向上的崎嶇險路。

給所有還在路上的未來工程師們的建議是：不要只學習如何寫程式，更要學習如何「定義問題」與「設計系統」。 因為 AI 或許能幫你寫出一個函式，但它無法取代你對整個商業邏輯的理解、對使用者體驗的洞察，以及將一個模糊想法，拆解成清晰可執行模組的架構能力。

未來，純粹的程式開發者將無路可走。世界需要的，是能駕馭 AI 這個強大副駕，去挑戰更複雜、更具創造性問題的「AI 增強型問題解決者」。你的職涯第一哩路，從今天起，定義已然不同。

參考資料：

AI Makes It Harder for Entry-Level Coders to Find Jobs, Study Says

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-26/ai-makes-it-harder-for-entry-level-coders-to-find-jobs-study-says?srnd=phx-ai

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