大家好，這是灣仔298電腦資訊網的獨家內容。

在IT行業，老闆們開始轉向低代碼，甚至零代碼開發系統，這是他們希望公司能夠走向去中心化和標準化的方式，也就是所謂的「去代碼化」。他們非常清楚編程的價值所在，但這個價值對他們來說過於昂貴。即便自己的每一位員工都是行業精英，自己擁有頂尖的技術人才團隊，但如果他們突然離開或者被競爭對手挖走，甚至自行創業，成為自己的競爭對手。那麼，公司運營將面臨巨大風險。另外，員工亦可能在知道自己的價值之後，會要求加薪和增加福利，這進一步增加了公司的運營成本。

去中心化與中心化

何為去中心化？「去中心化」和「中心化」都是為了達到標準化目的的手段。中心化的標準化很容易解釋，比如有個「中央工廠」，所有分支的產品都是由中央工廠包裝好，再由分支取回來解壓使用或銷售。

而去中心化的標準化在於建立一個運營模式，以及配套此系統的工具，兩者結合形成一個系統，然後讓任何人都可以按照這個系統去操作。至於結果如何，取決於系統的成熟度和完善度，而人為操作的影響力則與系統的完善度成反比。

麥當當的啟示

目前在世界上中心化做得最成功的是可口可樂。而在去中心化方面做得最好的大企業則是麥當勞。麥當勞本應是一種西餐，一種快餐，但他們的去中心化體現在「去廚師化」。即便他們在全球有四萬家分店，但即使請一個不會煮公仔麵的小孩進去，也能做出標準化的麥當勞餐。這就是系統運營去中心化的優秀例子。

AI的挑戰

回到編程上，人工智能（AI）的快速發展對程式員的工作產生了重大影響。一方面，AI自動化了一些程式員的工作，例如編寫簡單的程式碼、測試程式碼等。這導致一些程式員的工作崗位被取代。

(Thomas J. Watson Sr. speaks at the IBM Executive School in 1923, Image Credit: IBM.com)

電腦編程的發展歷程

現在，我們回顧一次電腦編程的發展歷程…

• Punch Card 時代

最早期的電腦編程可以追溯到使用穿孔卡（Punch Card）的時代。Punch Card 是一種用於輸入數據和指令的早期計算機介質。它由一張紙板製成，上面穿有一系列孔。在這個時代，程式員需要在卡片上打孔來表示數據和指令，然後將這些卡片輸入計算機，計算機會根據孔的位置執行相應的操作。這種方式雖然極為原始，程式員需要在卡片上打孔來編寫程式。這是一種非常繁瑣和耗時的過程。但是，它是當時編程的唯一方法，亦為後來的計算機編程奠定了基礎。

• 機器碼

隨著計算機技術的進步，編程逐漸進入了機器碼時代。機器碼是計算機能夠直接執行的一種低級語言，它由一連串的二進制數字（0和1）組成。雖然機器碼非常高效，但對人類來說極為難以理解和編寫。

為了讓編程更加人性化，另一種低級語言 – 匯編語言應運而生。匯編語言使用助記符號來替代機器碼的二進制數字，使得程式員能夠更容易地編寫和理解程式。雖然匯編語言仍然需要與硬件緊密交互，但它大大降低了編程的難度。

• 高級語言

隨著計算機應用的普及，高級語言開始出現。這些語言（如Fortran、COBOL、C語言等）更接近於人類語言，抽象程度更高，並且能夠自動處理許多底層細節。程式員只需關注業務邏輯，而不必深入了解硬件細節，使得軟件開發變得更加高效和便捷。

• 現代高級語言與框架

進入21世紀後，高級語言和框架（如Python、JavaScript、Ruby on Rails、Django等）變得越來越流行。這些工具不僅進一步簡化了編程過程，還提供了豐富的庫和框架，幫助開發者快速構建複雜的應用程序。

• AI與自然語法

如今，隨著人工智能技術的發展，自然語法編程逐漸成為現實。AI系統（如OpenAI的ChatGPT）能夠理解和生成人類語言，使得開發者可以用自然語言來描述他們的需求，AI則負責生成相應的代碼。這種方式大大降低了編程的門檻，讓更多人能夠參與到軟件開發當中。

未來的挑戰與機遇

隨著AI技術的不斷進步，未來的編程方式將越來越智能化和自動化。這對於傳統的程式員來說既是挑戰也是機遇。程式員需要不斷學習和適應新技術，以保持競爭力。同時，也應該思考如何利用AI技術來提升自己的工作效率，開發出更具創新性的應用。

編程技術的發展歷程展示了人類不斷追求效率和便利的努力。從低級語言，高級語言，再到現在的AI自然語法，每一步都是一次巨大的進步。面對AI浪潮的衝擊，程式員需要適應變化，擁抱新技術，才能在未來的職場中立於不敗之地。

在AI浪潮中，失業的IT人如何找出路？

AI技術的飛速發展正改變著IT行業的格局，許多IT職位面臨著前所未有的挑戰。然而，這並不意味著IT專業人才在未來沒有出路。相反，隨著AI技術的普及和應用，新的機會也在不斷湧現。以下是一些建議，幫助失業的IT人員在AI浪潮中找出路：

1. 持續學習與提升技能

AI技術和相關工具日新月異，IT專業人員需要持續學習和更新自己的技能。這些技能包括但不限於：

機器學習和深度學習：學習如何構建和訓練模型，理解基礎的數據處理方法。

數據科學：掌握數據分析、數據可視化和數據處理技術。

雲計算：熟悉AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等雲服務平台的架構和操作。

編程語言：深入學習Python、R等AI和數據科學常用語言。

2. 掌握零代碼/低代碼工具

隨著零代碼/低代碼平台的崛起，掌握這些工具可以使IT專業人員更高效地構建應用程序，降低開發成本。同時，這些工具也降低了非技術人員參與開發的門檻，擴大了應用範圍。

例子: 使用Microsoft Power Apps這樣的低代碼工具，IT人員可以快速構建業務應用，而不需要大量的編程工作。這讓他們能夠更專注於業務需求和用戶體驗，同時也能提高開發效率。

OutSystems和Mendix這些流行的低代碼平台已經被許多大型企業採用來快速開發應用。這些平台允許業務人員和開發者通過拖放界面來創建應用程序，這大大縮短了開發時間。同時，這些工具也讓非技術人員能夠參與到應用開發中，從而促進了企業內部的創新。 

3. 投身AI應用開發

隨著AI技術在各行各業的應用越來越廣泛，開發AI應用成為新的風口。IT專業人員可以專注於以下幾個方向：

• 智能自動化：開發能夠自動完成特定任務的軟件，減少人力成本，提高效率。
• 自然語言處理：研究和開發能夠理解和生成自然語言的系統，如智能客服、語音助手等。
• 計算機視覺：開發基於圖像和視頻分析的應用，如人臉識別、圖像分類等。

例子: 例如，使用AI技術進行自然語言處理的智能客服系統（如ChatGPT）已經在企業中得到廣泛應用。這些系統能夠自動回答客戶的問題，減少了人力成本。同時，AI還被應用於圖像識別，如在醫療領域中使用AI來分析X光片，幫助醫生更快地診斷疾病。

在智能自動化方面，RPA（機器人流程自動化）工具如UiPath和Blue Prism已經被廣泛應用於企業的各種業務流程中，從數據輸入到客戶服務，這些工具能夠自動執行重複性任務，提高效率。 

4. 合作與創新

與AI專家、數據科學家合作，共同開發創新性的解決方案。這種跨學科的合作可以激發新的創意和產品，為市場帶來獨特的價值。

例子: 一個具體的例子是，許多企業已經開始與AI初創公司合作，共同開發創新性的解決方案。例如，醫療保健公司與AI公司合作，開發基於AI的診斷工具，這些工具能夠幫助醫生更早地發現疾病，提高診斷的準確性。

5. 參與開源社區

參與開源項目不僅可以提升技術能力，還能擴展人脈，獲取最新的技術資訊。GitHub、Kaggle等平台上有許多優秀的開源項目，積極參與其中能夠讓自己保持技術前沿。

例子: 例如，Kaggle是一個專注於數據科學和機器學習的開源社區，在這裡，IT專業人員可以參加各種數據科學競賽，與全球的數據科學家交流，學習最新的技術趨勢，並提升自己的技術能力。

6. 創業與獨立開發

如果具備一定的技術和商業敏感度，可以考慮創業或成為獨立開發者。AI技術提供了許多創業機會，如開發行業特定的AI解決方案、智能軟件工具等。

例子: 比如，許多成功的AI初創公司都是由有技術背景的IT專業人員創辦的。像OpenAI這樣的公司，就是由一群有遠見的技術專家創立的，他們利用自己的技術專長，開發了革命性的AI產品，現在已經成為行業的領導者。

總結

面對AI技術帶來的挑戰，IT專業人員需要持續學習、靈活應變，主動擁抱新技術。通過提升技能、掌握新工具、投身AI應用開發、合作創新，以及參與開源社區等方式，失業的IT人員可以在AI浪潮中找到新的出路，重拾職業光輝。適應變化、擁抱新技術，才能在未來的職場中立於不敗之地。

 

[完]

 

對於以上消息，各位298電腦讀者又怎看呢？

歡迎到我們的<<討論區>>分享你的意見。

另外，如果你有什麼新的資訊想讓廣大的電腦愛好者知道，也可以主動向我們編輯部電腦記者報料，報料電郵：info@wanchai298.com

灣仔298電腦資訊網
免費網上電腦雜誌，電腦IT人集中地!

網址：www.wanchai298.com