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。

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 | 26 | 23 |
| 數學 | 14 | 12 | |
| 中央資工 | 數學+自然 | 23 | 23 |
| 數學 | 12 | 10 | |
| 英文+數學+自然 | 39 | 39 | |
| 中山資工 | 國文 | 10 | 10 |
| 自然 | 13 | 12 | |
| 國文+英文+數學+自然 | 50 | 42 | |
| 英文+數學 | 24 | 23 | |
| 中興資工 | 英文+數學+自然 | 37 | 35 |
| 英文+自然 | 25 | 24 | |
| 數學 | 13 | 13 |
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。
AI太燒錢,Meta傳下月全球裁員10%、約8000人(鉅亨網@2026/04/18)
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。
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)。 |