machine learning

IT 人會不會被AI人工智能取代？近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，許多人擔心自己的工作可能會被AI取代。目前，許多AI技術已經能夠完成軟件開發的某些部分，因此有人認為，軟件工程師的工作可能會被AI取代，飯碗也可能不保。 AI 人工智能會取代IT人的想法，可能源自於大家對軟件工程師工作及AI的理解不夠充足。 AI技術的發展引發了對於軟件工程師職業前景的擔憂。然而，軟件工程師的工作並非像一些人想象的那樣容易被AI取代。讓我們嘗試解釋為何AI無法取代軟件工程師吧（至少不能大規模地取代）。 要了解AI 人工智能能否取代IT人，首先我地要知道AI 是如何學習的。AI學習是透過大量相似開源數據學習相對重覆的事物，請留意重點，是「大量」，「相似」，「開源」數據。例如認人，搜尋法律案件，分析病人身體數據，等能力。但如果一個只被訓練認人的AI，見到一張猩猩的圖片，它未必即時辨認到這張圖片中的不是人類。又或者一個被訓練分析香港法律的AI，突然香港有需要增加一條法例，AI並不能夠根據一條新的法例提供準確意見。 以上東西都可以有大量數據的原因，是因為人像相在網絡上可以輕易找到的。法律判刑及理據大部份都是公開的，而判刑準則大都依照以往例子。病人數據當然並非完全公開，病人個人資料是絕對保密，但除去個人資料後的血液數據或X光片等不同資料，則有醫學及研究作用，而醫生分析病情都是根據某病人的數據或檢查結果，比對以往類似病歷的病人，而得出某一病人是健康或生病以至於哪一種病的理據。以上的例子都是AI人工智能能代替人類工作的最佳例子，透過「大量」，「相似」的「開源 」或「開放」數據，而「得出結論或結果」的工作。 再以作曲為例子，AI人工智能可以透過大量例如廣東歌，再透過告訴它哪一首歌最大熱，它便可以透過以前流行大熱的歌中找一些相似的「Pattern」，例如這些歌大部份幾分幾秒會去到副歌，副歌多長，通常每段配搭多少個音節，或者靠寫該AI 的人告訴它，還有甚麼因素及Pattern能影響一首歌會否大熱，它再嘗試根據這些條件或Pattern寫一首歌。但它寫不到新的風格，或者它隨機寫到新的風格之後，它無法估計這首歌有否大熱的機會，最終仍是需要人類作最終決定。 了解到AI的原理後，我們可以再了解一下大部份IT人的工作。 軟件工程師大多數需要開發全新的系統，這樣的系統需要獨立的設計和編程，而不是重複的或者標準化的。即使有一些重複的部分，軟件工程師也需要不斷地進行優化及改進，以確保系統的安全性和可靠性。而AI技術目前主要應用於需要重複性工作的領域，例如圖像識別和語音識別等，並不適用於複雜的系統開發。 其次，企業使用的系統往往非常複雜，後台系統可以是由數十個甚至數百個系統組成的。這些系統之間需要進行數據交換和互通，且每個系統都具有獨特的特點和功能。因此，AI技術需要大量的數據來進行訓練，而企業的後台系統大多是獨一無二的，因此無法從其他系統中學習。此外，軟件工程師需要對系統進行深入的了解，才能夠開發出高品質的軟件。而AI技術目前還無法完全替代人類對系統的理解和分析。 最後，世界上大部份的IT開發都是以創新為主。例如，二十年前的Mobile Apps開發，IT人為世界創新出一系列如Uber， AirBnB，Facebook，Netflix 等全新技術，有關創新技術不但沒有「大量」，「相似」的系統或代碼 （Source