高中生選填資工系的意願下降

一言以蔽之:軟體工程師受到AI的衝擊很大,導致資工系的分數下降。

AI Change Employment

升大學申請入學第一階段篩選的結果於三月底公佈,根據報導,受惠於AI的熱門發展,不少AI相關科系都顯示出超篩,導致篩選門檻上升,唯獨資工系出現過篩門檻下降現象。專家分析,軟體工程師被認為以後很可能會失業,因而影響學生選填意願,導致資工系一階過篩門檻下降。

科系採計科目去年級分今年級分
交大資工英文+自然2623
數學1412
中央資工數學+自然2323
數學1210
英文+數學+自然3939
中山資工國文1010
自然1312
國文+英文+數學+自然5042
英文+數學2423
中興資工英文+數學+自然3735
英文+自然2524
數學1313

這並不是臺灣高中生的過度擔憂,事實上,美國的軟體業就正在發生裁員的狀況。

美國科技巨頭Meta正準備啟動新一輪大規模裁員,影響全球約10%員工,規模接近8000人。
整體產業趨勢顯示,人工智慧正逐漸取代「提升效率」成為科技業裁員的核心動因。多家大型企業同步進行人力重整,例如Amazon近幾個月裁減約3萬名員工,約占其白領人力10%;金融科技公司Block亦在2月裁掉接近一半員工。

AI太燒錢,Meta傳下月全球裁員10%、約8000人(鉅亨網@2026/04/18)

一般而言,只要AI的滲透率越低、工作跟電腦的黏著度越低,AI就比較不能取代人類。另外,也有研究指出,目前的AI語言模型在訓練時多著重於程式碼生成與片段補全,但由於缺乏真實開發者的除錯紀錄與決策過程資料,因此整體而言仍不具備完善的debug能力,這塊也是人類優於AI的領域。

因此,相較於純軟體(Software)的裁員,韌體(Firmware)則是受惠於蓬勃發展的硬體(Hardware),反而是還在積極地擴張徵人。

比較項目軟體(Software)韌體(Firmware)
開源的程度由於許多程式在GitHub開源,這些海量的訓練資料,讓AI寫程式的能力很強,比人又快又好。由於是韌體是寫給特定公司的特定硬體,沒有太多歷史資料可供給AI模型訓練。
電腦使用率工作都是使用鍵盤和滑鼠完成的,就容易被AI取代。利用示波器在PCB板量測訊號,這部分還是AI無法取代的。
除錯的工具目前debug主要還是靠人類,但許多公司已經開始嘗試用AI來抓蟲,例如微軟推出的Debug-gym,就是模擬人類一步一步地找問題。目前IC debug仍沒有捷徑,主要還是靠人類做實驗,甚至是通靈(很吃工程師的經驗)。