AI會寫程式了，資工系畢業能幹嘛? 媒體大肆渲染「AI會寫程式了，資工系將被淘汰」，於是引起了家長跟學生的恐慌，最近一年資工系的志願排名，為近年來最低。 關於AI對未來的影響，愷哥寫過多篇文章。在【資工系沒落了?讀XX系進台積電!】，我實際以2026八月的台積電的公開招募資訊，來分析各科系畢業生可投的職缺數。各職缺上通常會標明一到多種科系可投，統計結果「電機系是可投職缺最多、資工系是獨占優勢最強、其他理工科系混在一起搶老三」。也就是說，電機系的職缺選擇較多，如製程工程師、先進封裝、設備工程師等，但這些職缺同時也招收材料、化工、機械、物理、化學的畢業生，多系搶一個職缺。而資工系的職缺如智慧製造、AI/ML、軟體研發、自動化等，大多只收資訊背景，跟其他理工科系重疊很少，競爭池是分開的。電機系雖然可投的職缺最多，但「只有電機系能投」的台灣職缺僅有12筆。而「只有資工系能投」的職缺有25筆。資工的獨佔優勢是電機的兩倍。也就是說，「AI會寫程式了，資工系不被需要」這樣的敘事，在台灣科技龍頭台積電是不成立的，在台灣的其他公司也是。 具體而言，這兩年在美國的軟體巨頭，包括Google、微軟、Meta等公司，確實裁撤不少軟體工程師，但因為台灣本來就沒什麼軟體巨頭，台灣的資工系畢業生，本來就很少專門以寫程式為主要工作，所以「AI會寫程式了」，對台灣的就業情況並沒有什麼影響。 我在【資訊系畢業都在寫程式?剛好相反，大部分都不是!】有提到，跟一般人認知的不同，資訊相關科系的畢業生，大部分都「不會」以寫程式為其「主要工作」。因為程式只要寫一次，就可以供給幾億人使用，複製成本趨近於零。一個軟體給一億人用跟給十億人用，背後增加的程式設計師並不多。 其實資訊系的課程內容，寫程式只是一小部份，有很大部分是「電腦科學知識」，譬如資訊安全、網路通訊、資料庫、人工智慧等等。大多數資訊相關科系的畢業生，做的工作是「資訊應用」，可以比較簡單理解成，將頂尖工程師設計出來的標準化產品，落地到多變的實際場域去。譬如防火牆、防毒軟體都是成熟產品了，但並不是誰拿去了都能確保企業不受駭客入侵，資訊系的價值可以在這邊發揮出來。 而最近兩年，各企業積極導入AI來降本增效，反而創造了一個新的職缺，需要大量的資訊系人才，稱為FDE(Forward Deployed Engineer，前線部署工程師)。FDE工程師主要的工作，就是直接深入客戶現場，將AI模型與企業現有系統進行整合，讓AI真正落地運作。 舉例來說，一家傳統的「連鎖手搖飲品牌」，在全台灣有 200 家分店，每年營業額數億元。董事長在新聞上看到「AI預測」很厲害，希望達成一個明確的商業目標:「精準預測明天各分店的珍珠、鮮奶備貨量，減少報廢」，這顯然不是隨便一個人，一句話叫AI寫程式就能做到。當中牽涉到譬如商業邏輯釐清、流程明確化、資訊流串接、方案評估、可靠度提升、資訊安全等等許多環節，要靠FDE工程師去完成。 這樣的工作含金量有多高?我舉個具體的例子，「透過FDE工程師導入AI到企業」的模式起源於Palantir這家公司，這家公司從2024年初到2026年10月，短短兩年多時間內，股價狂飆約11 倍，淨利暴增約 14 倍，FDE工程師的年收中位數約為 $21萬美元! 顯而易見的，「導入AI到企業」這樣的需求必然越來越強勁，不管是企業自聘或外包給類似Palantir這樣的公司，FDE工程師的需求必然大增。不只是大型企業，可以想見在各行各業，都需要FDE這樣的人才來協助導入AI，就如同三十年前爭相導入電腦化、二十年前導入網路化、十年前導入手機化一樣。資訊相關的畢業生，始終都站在待遇上的第一梯隊，數十年不變。