工程師 Sean Goedecke 撰文指出，AI 輔助開發可能讓工程師的技術能力隨時間退化，但即便如此，工程師恐怕也沒有拒絕使用 AI 的餘地。
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使用 AI 會讓你變笨嗎？這個問題本身或許並不重要。軟體工程師 Sean Goedecke 在其個人部落格分析：即便 AI 真的讓工程師的技術能力隨時間退化，大多數人恐怕也沒有拒絕使用它的空間，因為這就是市場給你的條件，拒絕等於出局。
這篇文章在工程師社群引發廣泛討論，不是因為它給出答案，而是因為它精準拆解了一個工程師集體迴避的問題：軟體工程，是否仍是一份可以持續一生的職業？
「技能退化」論的邏輯漏洞
工程師社群對 AI 工具最常見的反對聲浪，往往走這樣的路線：使用 AI 代勞導致學習量減少，學習量減少導致技術退化，技術退化導致工程師長期競爭力下滑，結論是不應該用 AI。
Goedecke 承認前提有部分成立：依賴工具確實會影響特定技能的深度習得。但他質疑這個論證的第二步：技術工具的轉換，從來都不只有「退化」這個面向。從組合語言轉移到 C 語言的那一代程式設計師，在某些底層能力上確實有所弱化，但整體生產效率大幅提升。AI 的轉換幅度更大，結果或許更複雜，但方向未必是單純的向下。
更根本的是：就算退化論完全成立，這個論證也無法支撐「因此不應使用 AI」的結論。因為它預設工程師有選擇，但市場可能不給這個選擇。
建築工人的類比：這是工作，不是選擇
Goedecke 用了一個直白的對比來解構這個問題。建築工人長期搬運重物會造成關節與背部的慢性損傷，讓他們在職涯後期的體能狀態持續下滑，這是明確可預見的長期傷害。
但建築工人並不會因此拒絕搬重物，因為那就是工作本身。他們說的不是「這樣做對我長遠不好，所以我不做」，而是「沒辦法，這就是這份工作。」
軟體工程師面對 AI 的處境，在結構上與此高度相似。若 AI 工具能大幅提升短期交付效率，僱主就會要求工程師使用它。拒絕配合的工程師，將面臨與「拒絕使用電動工具的木工師傅」相同的命運：不是技術更純粹，而是訂單流向願意使用工具的競爭對手。
市場從不等待原則上的堅持。當模型的能力足夠好，願意以長期認知能力換取短期高薪的工程師，將直接在供需結構上勝過堅持手寫的工程師。這不是道德判斷，這是市場淘汰邏輯。
職業運動員模型：15 年的視野
Goedecke 舉例，職業運動員的巔峰職涯大約只有 15 年，大多數人在三十歲中段便因身體狀態無法維持競技水準而退出。職業運動圈最常見的悲劇，是那些相信職業生命會永遠持續、沒有及早規劃退場的運動員。
他認為，當前這一代軟體工程師，可能正處於與初代職業運動員相同的歷史位置：第一批在職涯中期必須面對「技術能力被外部工具系統性取代」的群體。
過去，做好工程工作的最佳方式就是持續做工程工作，技能在工作中自然積累，職涯可以無限延伸。但這從來不是軟體工程的本質屬性，只是一個幸運的時代偶然。這個偶然，或許已經開始改變。
至於工會是否能在這個過程中發揮緩衝作用？Goedecke 持悲觀態度。軟體工程師薪酬過高，且可以在地球任何角落遠端工作，這兩個條件，歷史上都是工會組織化的天然障礙。
總的來說，這不是一篇反 AI 的文章，也不是鼓勵工程師放棄長遠職涯規劃的文章。它只是提出一個工程師社群長期在迴避的問題：當工具進化的速度快過人可以適應的速度，一份職業的「終身性」還能被視為理所當然嗎？
給不出答案，但值得正視。
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