在AI浪潮席捲全球，許多科技領袖紛紛宣稱「AI將會自動寫程式，人類不必再學了」的此刻，被譽為「AI教父」、Coursera共同創辦人吳恩達（Andrew Ng）卻在與美國前白宮首席數據科學家DJ Patel的深度對談中，提出了截然相反的驚人警告。他直言，建議人們「不要學寫程式」，將被歷史證明是「史上最爛的職涯建議」。這場對話不僅揭示了AI時代必備的關鍵技能，更深入剖析了美中AI競賽的殘酷現實與未來教育的巨大挑戰。

吳恩達斬釘截鐵地指出，未來最重要的技能之一，就是「準確地告訴電腦你想要什麼，讓它為你執行」的能力。而目前，最有效的方式依然是透過程式碼。

他提出警告：「我知道今年稍早，有些領導者建議人們不要學習寫程式，理由是AI會將其自動化。我認為，回頭看，這將是史上最糟糕的職涯建議之一。」

吳恩達觀察到一個顯著趨勢，在他自己的團隊和許多矽谷公司中，不只是軟體工程師，就連行銷、人資、財務、分析師等職位的專業人士，「那些懂得寫程式的人，工作效率已經開始輾壓那些不懂的人。」他認為，未來社會需要的不再只是軟體的使用者，而是軟體的創造者。當孩子遇到問題時，我們希望他不是問「有沒有App可以解決？」，而是說「我為此做了一個App」。在AI的輔助下，寫程式的門檻已大幅降低，懂得利用AI協作寫程式的人，將比不懂的人更強大、更有效率。

AI真正能做什麼？揭開「代理式工作流」的神秘面紗

對於當前AI能力的炒作與現實，吳恩達點出關鍵在於理解「代理式工作流」（Agentic Workflow）的概念。他解釋，許多人使用大型語言模型的方式，就像要求一個人「一口氣從頭到尾寫完一篇文章，不能停頓、不能思考、不能用退格鍵」。人類無法這樣創作出最好的作品，AI也一樣。

所謂的「代理式工作流」，是引導AI採取更迭帶、多步驟的方式完成任務。吳恩達說明：「這個想法是，我們可以要求AI採取更迭帶的方法，例如先寫大綱，然後做一些研究，接著寫出初稿，再對其進行批判性修正。」

這種方法雖然耗時更長，但在許多複雜任務上表現遠勝於單次指令，例如：醫療建議、法律諮詢、關稅合規分析，甚至是撰寫程式碼。吳恩達強調，與其被動等待遙遠的通用人工智慧（AGI）來解決所有問題，不如立刻著手將現有技術應用於解決真實的商業問題。

美國的AI焦慮：我們正在四大戰線上面臨危機

身為移民，吳恩達對美國在AI競賽中的國家競爭力表達了深切的憂慮。他指出美國正面臨幾個嚴峻的挑戰：

1. 人才流失風險：「如果我們讓高技術人才移民變得更加困難，我非常擔心美國的競爭力。」他以自身為例，17歲來到美國時還不是頂尖人才，是美國的環境讓他成長。限制移民等於是自斷臂膀。

2. 科研投資下降：對科學研究的資金削減，以及大學科研能力的削弱，正在侵蝕美國創新的根基。

3. 半導體依賴：「我擔心我們對台積電（TSMC）的依賴。」他觀察到，中國正在積極尋求半導體自主，以擺脫對台灣的依賴。這意味著，「如果台灣發生任何事情，無論是天災還是人為事件，對台灣半導體生態系的干擾，對美國的傷害可能遠大於對中國的傷害。」

4. 能源瓶頸：AI發展的另一個巨大瓶頸是能源。「資料中心本質上是一台將電力轉化為智慧的機器。」吳恩達指出，在美國，興建發電廠的許可申請流程極其繁瑣，常因地方反對而停滯，能源供應的不足正嚴重限制AI基礎設施的擴建。

給家長的忠告：別讓科技成為廉價的保姆

當被問及孩子應該何時接觸AI時，吳恩達以他對待自己4歲和6歲孩子的經驗為例。他認為，這就像給孩子書本一樣，有些書適合幼兒，有些則完全不適合。

他表示：「我的孩子們偶爾會使用平板電腦，但當他們使用時，我會陪在他們身邊。我不是把它當作保姆。」關鍵在於父母的引導與陪伴，確保孩子接觸的是有教育意義的內容，而非任由演算法餵養。他坦言，科技公司的商業動機有時與家長的期望相悖，這是一個巨大的挑戰，因為「當數十億美元的利益攸關時，要始終做正確的事，是一個真正的問題。」

吳恩達的最終呼籲簡單而有力：動手去創造。他認為，這是歷史上最好的建設時機。「如果你能從我的信念中帶走一件事，那就是『去動手打造吧』。現在有太多酷炫的東西可以被創造出來，這在以前是完全不可能的。所以，去打造、打造、再打造。」在這個充滿機遇與焦慮的時代，最好的回應就是採取行動。

參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=XeUAu65unu8