"關於這點我只能說
你實際去看過台積電聯發科鴻海廣達他們是怎麼導入AI的
你就會知道他們現在只是單純為應用而應用而已
實際上並沒有任何產能提升 "
您覺得設備，製程，IT，CIM，RD，MIS平常都在幹嘛？
整天調機? 整天tune recipe? 整天寫code?
錯了，其實我們每天大概有70%的時間在蒐集，整理，閱讀資料
20%的時間在開會
10%的時間才真的在實作。
而AI的強項剛好是第一項
以前我遇到問題的時候，要去原廠官網，stack overflow，甚至是對岸的CSDN查解法
查完還要驗證，不可能無腦硬上
而現在直接問copilot，分分鐘鐘就有答案
等於我可以有更多時間投注在驗證的部分
更別提後來的寫slide ,發pr等，基本上都可以讓AI迅速完成
光是這一點，就能至少提高我30%的工作效率
如果你的產能提升指的是機台的部分，那AI的確無法直接介入
但如果是對人類的部分，那提升的額度真心無法忽視
啊當然你說，反正提升了也只是讓工程師有更多的時間滑手機，實際上對於產能沒幫助
我也不否認就是了。

提升心理健康不好嗎

減少工時很重要

不用太認真==他那個大概是看了知乎或者b站的中國吹捧文，而且應該大約是A股爆炸之前那時期的

每天吹無用泡沫，總有一天吹到經濟周期下行突然又變成先知了，然後記得要開課收費賺他一筆

先放話先贏，漲/跌喊久了總有一天會說中

我只能說哪怕是不到10人的新創小公司，每個月花20美去訂閱chatgpt，對於縮短工時，提升個人效率，也是非常有用的。更何況是台積鴻海這種萬人大廠，根本沒有不用AI的可能

就只是位沒辦法靠出書賺錢的富爸爸

原po第一句話就直接end了還回他幹嘛

鴻海的關燈工廠你以為是怎麼辦到的

ai在收集彙整比對上是真的遠超人力

光是能減少像無頭蒼蠅般找答案就讓人感覺很棒了

現在AI輔助工具是真的滿不錯用的很多東西本來你得特別找人問，現在直接問AI就很容易找到對的連結很多時候問題常常是在一個大的code base裡面去找到自己想要的部份對於不熟悉的人很困難

以後重複性工作毫無價值，努力也沒用

資料整理分析真的是copilot最好用的部分 光是他會把你之前整理的東西 資料回報提醒給你 就超好用 工作上太多資料不記得放在哪個文件裡面 他都能幫你找出來

資訊的彙整仍然是需要人 但是有個東西可以把散落各處的資料抓出大部分來實在是非常爽

流水線的用人減少速度是很恐怖的，鄭州10萬人廠區關掉都不影響總產能

工程上很多東西不是困難，而是不知道現在的規定或狀態到底寫在哪裡以往入門的菜雞一定得問知道的人，現在可以直接上AI幫你點出一個比較小的範圍

人還是需要解釋規定，AI 能找出規定但是人的解釋才能決定怎麼在規則下做事

每個月收一家小公司20美，撐得起AI那麼高的股價嗎==

某些台灣人就奇葩喊AI泡泡會爆同時又覺得台灣會爆缺電

但是現在有AI工具的話，人就可以把時間花在需要用腦力解決的問題上我是覺得這可以讓大家更自由地發揮自己的想法和長處

20美是個人戶，最便宜的方案啦。商用等級當然不可能這麼便宜

$20/per month 那是一個人吧

原原po講那句就知道他完全不懂電子業了

光是copilot 能先簡單幫你讀一下文件 指出資料在文件那部分就能節省很多時間 減少你讀這份文件目錄 summary部分 當然真正資料有沒有用還是要人工判斷

你在券商工作得話就知道這東西能少請5個助理

且loading大減確實有可能增加產能 因為每個決策都因此得到更多餘裕 因為實作上 幾乎每個決策都嘛是在有限時間精力下拍案的

等於有一個半專業的圖書館管理員幫你指出資料在那個書櫃 非常好用

你請助理整理，覺得不好想退件還要顧慮助理心情。請copilot，你退他100次他都不會和你抱怨

一堆工程師其實都在撈資料寫報告 沒有動手實作 這些ai對撈資料很有幫助 甚至丟一堆資料給他都能生出有模有樣的ppt出來 我看公司那些資深的最近滑手機的時間是真的越來越多惹XD 但真的動手做事的人還是做的要死就是了 畢竟他們可以這樣生報告就會弄出更多事來搞你

我公司現在自己有copilot給員工用 會用的人是真的能提升不少效率 更別說現在很多大公司資深寫程式的都在利用AI提高產出程式的效率了 有在觀察歐美那邊的職場變化的話 AI現在已經衝擊不少程式菜鳥的工作機會 反而會利用AI來提高寫程式效率的資深工程師更吃香 講白話一點就是AI比剛開始寫程式的菜鳥還好用

光這點可能一個team一年就少報廢一兩百片 若問會很少嗎？老闆的眼中少報廢都嘛是多賺

我倒覺得AI可以減少菜鳥工程師的劣勢資深跟菜鳥能力差距最容易體現在處理bug的能力上但只是寫程式的話 菜鳥現在有AI比以前容易跟上

AI其實是增加菜鳥劣勢 因為老鳥會用資訊判讀力的落差而把優勢加大

菜鳥要減少劣勢就是要跟著學會利用AI幫忙寫程式 但麻煩的是菜鳥對於一些整體架構或系統都還不太熟悉 這部分就是資深工程師的優勢 知道怎麼利用AI去產出自己要的東西再整合起來大公司除非是為了要養人 不然如果公司內的資深工程師懂得利用AI的話 確實是不太需要再額外多請很多菜鳥工程師

我覺得AI在解決"對架構或系統不熟悉"這點滿有用的啊沒有AI的時候，這確實是資深工程師的優勢

所以才說近年工程師獨立上線的訓練期越來越長 因為比起老人當年要學的工具只會越來越多 但如果沒弄通只是綁手綁腳

但現在菜鳥可以在有AI的情況下知道自己該去了解哪部分

一個概念，以前我有一個一萬個物件的程式要看你。沒Ai我可能要花5個工作天才能處理完，有Ai，這種東西只要1-2個工作天就能處理完

畢竟AI只負責找東西給你 怎麼下comment是人類的事

以往我覺得最麻煩的就是進入一個新的領域，你不知道需要從哪邊開始看code，現在AI可以很有效地解決這問題但當然前提是工程師要有意願了解code為什麼長這樣啦

不管菜鳥資深，AI能幫助寫程式已經是不爭的事實，真正劣勢的還是不懂還利用AI工具的人

coding還是需要人去驗證,看過有菜鳥用AI 產code結果後面增加需求跟修bug應付不來

我自己覺得產code並不是AI最能提升產能的部分就是了XDD不過確實是很方便，也能省下一些無聊的重複工作沒錯

然後以前一篇技術文章可能要花你1個小時看，現在Ai可以直接做成podcast，你直接通勤就能聽完了Ai能加速幫你看完一堆東西，讓你寫的時間壓縮

AI在PE跟INT的幫助就很立竿見影 釐清跟實驗設計的準備工作大幅縮短

那麼有人知道再來AI還能進化嗎？除了收集整理資料外，再來還能做什麼？講到投資，還要看未來有什麼大餅可以畫吧？

以code而言，我覺得AI就像積木，他可以很快幫你做出立方體，圓柱體等特定功能的物件。而要想辦法把這些物件，拼出一隻噴火龍就是看工程師的實力了。

我覺得你如果是願意用腦筋的人的話，不論資深還是菜鳥，AI對你的能力增幅是會比別人大的

112樓這倒是沒錯

搓出立方體、圓柱體 這個本來早期Copilot就很快了甚至我自己打可能都不是太慢

未來的大餅就數位孿生吧，你不用進廠在家就能產線作業

光工程師的效率上升這點，就是錢了好嗎？當工程師能因為Ai提升一倍以上的效率，公司的相關支出就能減一大塊，對企業來講這就是錢了。

其實這也有可能變成軍備競賽就是了。

不講別的，我認為周休三日這個東西還真的可以因為Ai發展變的可行

現在其實就是那幾個龍頭在軍備競賽了 卯起來砸錢搞基建

LLM base model 是，但軟體開發也可能是啊XD跟競爭公司要對咬的話，雙方產能都提升的情況下其實也沒能省下什麼XD但是對消費者來說是有利的

要看議題的專業程度吧，有些冷僻艱深的主題用AI的話還要花更多時間改，就跟找外系的幫你翻專業領域的paper一樣

ai是真的幫助工作更輕鬆 要談取代還早