紀念一下，這是 Day 20 - Day 25 每天陪我寫文章的石垣島度假村風景～

112256，這是這次鐵人賽到第 29 天時，所有文章累積的總字數。當初在參加 GDG 舉辦的「iThome 鐵人賽說明會」時，有位聽眾發問說一篇文章最少要幾個字，主辦方回覆「300 個字」，當時我對這個數字還有點恐懼，心想：「30 天的話最少要有 9000 個字耶，能出一本書了吧！」沒想到早已超過 10 倍的量了 XDD

回到 Day 2：「這 30 天來好好地利用 Google AI 工具探究一下 AI 吧！」我想我做到了。就如同在一開始我所說的，我曾經深入研究過 AI，直到畢業後開始從事全端開發。AI 因此在我的世界消失了一段時間。當它再次被大眾關注，再被我關注到時，早已不是我當初認識的 AI 了。有過一段時間我很懊悔，研究生時期最少一個月會看一篇論文，我何不就繼續追下去，哪怕兩個月一篇也好。但同時我也認知到，相較於完全沒有接觸 AI 領域相關研究的工程師，我仍然是幸運的，或許現在的我仍有能力追上去，因此才有這一系列的文章。我認為經過這次鐵人賽，我能有自信的說我更加理解 AI 了。當然還有很多未知的部分，也會有新技術不斷出現，但或許我更有信心能追下去。

「我所預見的 AI」這個題目在第一天就決定了，其實我也忘記為什麼要叫這個題目，總覺得我還沒有能力談什麼預不預見的。可能我真的太想知道這個曾經在我心目中很帥的角色「軟體工程師」，到底會不會被 AI 取代了哈哈。如果現在再問我一次「軟體工程師會不會被 AI 取代？」我可能會回答：「我希望會，那肯定是個很棒的世界」。接下來與其說是預見，不如說是這 30 天後，我對於 AI 的想法吧！

其實經過 Day 7 - Day 10 的內容，會發現 AI 的設計上本身存在幾個必然的設計：

• AI 所能認知到的，最多就是整個世界的知識量，也就是把整個世界所有的知識當作訓練資料進行訓練。但這就表示 AI 所能創造出來的內容，最多就是現有知識加以組合。AI 較難跳脫整個世界既有框架，提出一套全新的理論。但話又說回來人類就可以嗎？人類會不會也很難跳脫自己認知的框架？我想差別在於人類很偶爾能在物理世界中碰撞出未知的邊界，而 AI 只能在邊界內做組合。就算如此，也只代表在這方面的能力上，人類「沒有贏」AI 而已，也沒輸啊哈哈。
• AI 的回答往往是整個世界的傾向，因為這些資料佔整個訓練資料的比例較高，因此產生的時候就會有較高的機率被引用。這件事沒有不對，但或許因此，較難再出現那種「天外飛來一筆」，足以撼動世界的想法。例如：Transformer，你能想像 AI 在沒有 self attention 的時空背景下，提出 self attention 那種 QKV 運算的架構嗎？（這是悖論，但你們懂我想表達的意思）
• AI 總能提出解法，而且是「大多數人都這樣做」的解法，這個解法是不是最佳解不知道，但可以動而且沒有 Bug。這件事本身隱藏了一個問題，解決方法很多時候沒有對錯，只是誰更適合。但假設今天遇到一個商業情境，AI 要怎麼選？這個商業情境肯定不會是訓練資料裡的「大多數」，我想它仍可以解決問題，只是可能不是最佳解，而此時留下的東西就叫做「技術債」。技術債一多，維護的成本就會上升，不論是人類還是 AI 來維護都一樣！

我講得很像我是 AI 黑粉，但其實不是。我覺得即便有這些限制，AI 也已經很厲害，甚至足以取代很大一部分勞力了。這些限制在開發情境上有沒有真的那麼在乎，好像也不一定。我只是想表達，人類或許仍保有許多 AI 做不到的能力，我們的關係能更像是揚長補短，站在同個起跑線，像是兩人三腳的方式一起前進。（我想這樣仍贏得過隔壁那組全是一坨 AI 的）

街坊巷弄也流傳著一句話：「AI 不能背鍋。」 這句話看似很鬧，但其實很真實。我如果是使用者，我可能真的很難接受我所使用的產品，背後的開發者完全不知道裡面在幹嘛，尤其是那些我有付錢的產品。軟體開發很多時候更像是服務業，從理解客戶需求與痛點，到設計架構解決問題，甚至後續產品功能與資料的維護等，中間的核心是客戶對產品的信任。如果我們拿著客戶的信任，透過 AI 全權開發、設計、維護，而開發者沒有任何設計與資料安全的介入與把關，出問題了就來修看看，不行就叫 AI 修。聽起來沒啥不行，但我很難想像這樣的產品能夠長久存在於市場上，可能更多會是曇花一現的話題性商品，如果目標只是放在這種等級的產品，我相信 AI 還是做得到的。但如果想要產品持續保持在行業的第一梯隊，總覺得背後專業的開發團隊還是必不可少的。

講了這麼多，我想表達的是軟體工程師的角色仍有其重要性，AI 也必然是軟體工程師的必修課！透過這次 Build on Google AI 主題，我研究了 AI 技術並開發一套為 Antigravity CLI 進行觀測的工具 Heimdall，我覺得我更加了解整個 AI Agent 的運作邏輯了。如果你也在使用 Antigravity CLI 或類似的 Agent Harness，不想要認知只停留在「怎麼使用」的話，希望這套工具有機會幫到忙，但不排除可能還有 Bug，就發個 PR 我會再看看，未來也希望繼續擴充支援其他 Agent Harness。

就這樣吧！30 天的鐵人賽真的要結束了！謝謝努力看到現在的你，你肯定也是辛苦追著 AI 技術的人。如果未來的歷史將由 AI 書寫，那麼身處風暴中心的我們，至少直到最後一刻，我們都與 AI 共舞著。