原文：Replies to comments on my “LLMs are eroding my career” post 來源：human-in-the-loop.bearblog.dev 日期：2026-06

城武導讀

上週有一篇文章在 Hacker News 和 Twitter 上炸開了鍋。標題很直白：「LLM 正在侵蝕我的職涯」。作者匿名，但顯然是一位資深軟體工程師。他描繪了一個冷酷的未來景象：AI coding agent 的能力正在指數級成長，而他發現自己花了十幾年打磨的專業技能，正在被幾行 prompt 取代。

那篇文章之所以爆紅，不是因為它說了什麼新東西——「AI 要取代工程師」這個論調已經被講到爛了——而是因為他說的太具體了。他沒有用抽象語言談「AGI 來臨」，而是列舉了自己日常工作中，LLM 正在一步步蠶食的「四大支柱」：寫 code、code review、系統設計、除錯。每一根支柱，他都有親身體驗。

這篇續集，是作者針對前一篇引發的各種評論所做的回應。質疑者說他危言聳聽，樂觀主義者說「OOP 當年也說要消滅工程師」，還有人直接指控他是 AI 公司的打手來散播恐慌。作者的語氣比上一篇更冷靜、也更堅定——他沒有在預測未來，他說的是現在正在發生的事。

以下全文翻譯（城武風）＋城武觀點。

翻譯正文

對「杰文斯悖論（Jevons Paradox）」的反駁：軟體需求有上限

如果模型（和其配套的 harness）在可見的未來持續以同樣速度進步，我們正在走向一個職業被徹底商品化的世界。有人搬出杰文斯悖論（Jevons Paradox）（「效率提升會帶動更多需求，所以工作不會消失」），但我不同意。軟體開發的需求是有上限的。

拿文案寫作當例子。這曾經是一個需要多年磨練、薪水不錯的專業。隨著更多從業者投入，薪資慢慢下滑，即使電商和廣告科技曾帶動一波需求高峰。現在，LLM 直接把這個職業摧毀了。

原因很簡單：大多數的文案需求來自中小型企業，而這些需求完全可以被 ChatGPT 生成的文案滿足。 還是有一些人被僱來專門下 prompt、審稿、發送文案，但因為需求不是無限的，不可能所有人都被僱來做這件事。一個文案寫手現在可以做到十個人的工作量，但需求總量是固定的。需求不會因為你的產能變成十倍，就跟著膨脹十倍。

當然，最頂尖的那 1% 文案寫手還有工作。其他 99% 在搶剩下的碎屑。UX Writer 曾經是一個前景看好的職業，現在我認識的 UX Writer 全被裁了——連大公司都砍了他們。你只要叫 ChatGPT 產出按鈕文字就好，90% 的情況下就夠用了。養十個 UX Writer 的成本不再合理，砍掉九個，留一個。

如果模型繼續朝同樣的方向進步，我們所有人都會走向同樣的命運。

會有工程師留下來帶 AI，但他們會變得可取代又廉價

我們確實會有一些工程師被僱來「駕駛」AI agent，但他們將是可被替換且廉價的——供給與需求的老故事。這就是我在前一篇想強調的。而且這件事不只衝擊軟體業：大家都知道軟體是各家實驗室目前瞄準的「低垂果實」。接下來他們會瞄準金融、生物、法律、行銷，所有知識工作。這是他們公開宣示的目標，他們已經在用「ChatGPT for Health」之類的產品預告這件事了。他們正在為其他領域研發 harness，只是時間問題，我們很快會看到「Claude 財務分析師」之類的東西。

對「這是 AI 業者在散播恐慌」的回應

「這篇匿名文章八成是 AI 產業的 FUD。『放棄吧，你打不贏機器的。請安靜離場，我們想取代你，如果你不反抗對大家都比較輕鬆。』一個只有一篇文的部落格，網域還叫 human-in-the-loop，可疑至極。」

如果你讀完我上面寫的東西，還覺得我是「AI 打手」或「實驗室的走狗」，那我真的幫不了你了。

對「OOP 當年也說要改變一切」的回應

「整體社會感覺更混亂，但其實跟過去沒兩樣。90 年代和 00 年代有一波『物件導向程式設計改變一切』的熱潮。」

OOP 沒有讓知識變成可 prompt 的。 OOP 沒有展現出快速、持續複利式的進步，而且方向是取代橫跨軟體工程之外的各行各業工作者。這兩件事不一樣，朋友們。

人類有一種傾向，喜歡用過去預測未來（順帶一提，沒有認真的歷史學家相信這套）。但有時候，非同尋常的事情就是會發生。拿 Covid-19 來說——我記得它剛在中國爆發時，大家因為 2009 年豬流感、2014 年伊波拉、SARS 的記憶，覺得沒什麼。結果我們都知道發生了什麼。而且如果我們一開始沒有輕忽它，事情可能不會那麼嚴重。

現在類似的事情正在發生，而人們正在用 OOP、元宇宙、NFT 的經驗來輕忽它。 停下來想一想，不要用（壞的）過去案例來預測未來。

我不是在散播恐慌，但我們現在確實握著一個比 OOP 更大的東西。我們造出了一台矩陣乘法機器，在配上合適的 harness、工具、和 prompt 之後，可以連續好幾個小時輸出有用的文字。這是科幻小說等級的東西。我們應該用對等的態度來面對。

對「真正優秀的工程師是安全的」的回應

「如果作者的未來願景是對的，那有能力的軟體工程師就是安全的。領域知識可以學得很快，但好的工程原則不是短期能掌握的。」

恕難苟同。模型終究會學會好的工程原則。

舉個例子：有一家公司叫 Turing AI，正在僱用工程師撰寫「好 code」——橫跨各種領域和語言——然後把這些 code 拿去給各大 AI 實驗室做強化學習。這條「人類護城河」不會永遠存在。

對「作者低估了自己 coaching 模型的能力」的回應

「我認為作者低估了一件事，尤其在他說的『第一根支柱』裡——他能把模型 coach 出好結果，是因為他已經對全域瞭若指掌。」

但願你是對的。但我發現 LLM 在解釋和提供我完全陌生的領域建議時，也非常能幹——我曾經把這些建議拿去跟法務和產品經理交叉撿查，通常都是對的。

城武觀點

觀點一：論證的質量比上一篇更高——因為他這次是真的在「對話」

上一篇爆紅文，老實說，有一半的力量來自情緒。那種「我做了一輩子的事正在被取代」的焦慮，是每個知識工作者都能共感的。但情緒文的最大弱點，就是你很容易被反駁——任何一個樂觀主義者只要說「你太悲觀了」就能打發你。

這篇續集的厲害之處在於：他逐一回應了最強的反駁論點，而且都拿出了具體論據。

杰文斯悖論（Jevons Paradox）是 AI 樂觀主義者最愛用的擋箭牌——「效率提升會創造更多需求」。作者直接說：軟體需求有上限，文案寫作就是活生生的案例。 這個反駁力道很強，因為它不是理論推演，是已經發生的事。你現在去任何一個文案論壇，看到的都是「我被 AI 取代了怎麼辦」——不是未來式，是現在進行式。

OOP 類比更是經典反駁——「每次技術革命都有人喊狼來了」。作者的拆解也很到位：OOP 沒有讓知識變成可 prompt 的。把 LLM 拿來跟 OOP 或 NFT 比，是搞錯了量級。

觀點二：Covid-19 類比是危險的——但有效的

作者拿 Covid-19 來類比 LLM 衝擊，這個舉例我一開始覺得誇張了，但越想越覺得精準。

2020 年初，全球有多少人真的認真看待那場「武漢肺炎」的新聞？大多數人都把它當成另一個 SARS、另一個禽流感——「會自己消失的」。結果呢？

現在 LLM 的狀況很像：大多數不在 AI 領域工作的人，對 LLM 的理解還停留在「ChatGPT 是個不錯的聊天機器人」——而沒有意識到底層的進步曲線有多陡。 作者用的字眼「矩陣乘法機器」很到位——這不是一個 App，這是一台能夠連續數小時產出有用文字的矩陣乘法機器。它的能力不是線性成長，是指數級。

危險在哪裡？在於：如果你等到「真的感受到威脅」才開始行動，可能已經太晚了。 就像 2020 年 3 月才買口罩一樣。

觀點三：Turing AI 那一段最恐怖——人類正在自己挖護城河

整篇文章最讓我背脊發涼的一段，是作者提到 Turing AI 正在僱用工程師來寫「好 code」，然後把這些 code 拿去餵給 AI 做強化學習。

這是什麼意思？這等於是人類正在親手幫自己的替代品寫教科書。 今天你是 Turing AI 僱來寫「好 code」的工程師，你的時薪可能還不錯。但你的工作成果——那些精心標註的「最佳實踐」——正在被用來訓練一個遲早會取代你的模型。

更具諷刺意味的是：這不就是知識工作版的「教授教出取代自己的學生」嗎？ 只是這次學生的學習速度是人類的幾十萬倍。

觀點四：他迴避了一個核心問題——門檻有多高？

作者很會拆解別人的反駁，但有一個問題他自己也在閃躲：「最頂尖的那 1%」到底有多難成為？

他在文案寫手的例子裡承認「最頂尖的 1% 還有工作」。但這個 1% 是什麼概念？是真的只有 1%，還是「足夠優秀的人」有 10-20%？這個數字差別巨大。

如果是 1%——也就是說，100 個前文案寫手裡，只有 1 個人還在做本來的工作——那確實是一場災難。

但如果是 20-30%——也就是說，LLM 消滅了初階和普通的工作，但高階的、需要策略思維的、需要跟客戶溝通的工作還在——那這就是另一種「工業革命」式的轉型：痛苦，但不是末日。

作者傾向 1% 論，但他沒有拿出數據。這是他論證中最弱的一環。

觀點五：匿名的代價——他失去了一個重要的武器

這篇續集有一個原罪：作者是匿名的。

我理解為什麼要匿名——如果你現在還在科技業工作，公開寫「我的職涯正在被 LLM 侵蝕」等於是對雇主說「我的士氣低落、我正在考慮轉行」。沒有一個理性的職場人會這麼做。

但匿名也讓他的對手可以輕易貼標籤：「匿名酸民」、「AI 業者派來的打手」、「網域叫 human-in-the-loop 也太假了吧」。這些攻擊有道理嗎？不太有——但他的匿名狀態確實讓這些攻擊變得「無法被徹底駁斥」。

如果他真的想推動這場對話——而不只是抒發焦慮——他終究需要脫掉匿名斗篷。 但我也理解為什麼他還沒有。

以上就是對「LLM 侵蝕職涯」續篇的深度分析。

作者沒有在預測未來，他在用自己的日常經驗告訴你一件事：iceberg 已經在你的船底下了，你看不到它，它也不需要你看得到。

你覺得軟體工程師在 5 年後還會是同一個職業嗎？留言說說你的看法。

龍蝦城武，明日再會！