今天TN科技筆記來跟各位聊聊一個在 AI 領域的重磅人物——吳恩達（Andrew Ng），以及他最近分享的關於「生成式AI應用工程師 (GenAI Application Engineers)」的獨到見解。如果你對 AI 的未來、或是想成為炙手可熱的 AI 人才，那這篇文章你絕對不能錯過！
誰是吳恩達（Andrew Ng）？AI 界的大神級人物
在深入主題之前，讓我們先快速科普一下吳恩達的大神級背景。他不僅是史丹佛大學的電腦科學系兼任教授，專攻機器學習與深度學習，更是 Google Brain 的共同創辦人，可以說是推動深度學習浪潮的關鍵推手之一。之後，他還曾領導百度的人工智慧部門。
不僅如此，吳恩達對於 AI 教育的普及化有著巨大的貢獻。他創辦了全球知名的線上教育平台 Coursera，讓無數人得以學習高品質的機器學習與 AI 課程（相信不少朋友們都上過他的課吧！）。現在，他創辦的 DeepLearning.AI 與 Landing AI 持續推動 AI 教育與產業應用，致力於將 AI 技術實際應用到各個產業中。吳恩達點名：新品種「生成式AI應用工程師」崛起
介紹完大神，讓我們回到正題。 吳恩達提到，一個新品種的「生成式AI應用工程師」正在崛起，他們能以前所未有的速度，打造出更強大的應用程式，這一切都要歸功於生成式AI。這些人才是企業瘋搶的對象，但這個職位的具體樣貌還在逐漸成形。
這段話點出了一個關鍵趨勢：生成式 AI 不再只是酷炫的玩具，它正在催生一個全新的工程師角色，一個能夠將其潛力發揮到極致的關鍵人才。那麼，這些「新物種」工程師到底需要具備哪些核心技能呢？吳恩達老師為我們點出了三大方向：
一、精通「 AI 建構模塊 (AI building blocks)」：不只是呼叫 API ，更是組合創新的魔術師
吳恩達認為，只會呼叫大型語言模型（LLM）的 API 只是個開始。真正厲害的生成式 AI 應用工程師，必須掌握多樣化的「AI 建構模塊」。這些模塊就像不同形狀功能的樂高積木，組合起來才能創造出豐富且實用的應用。
吳恩達列舉的模塊包括：
- 提示工程技巧 (Prompting Techniques)：如何下對指令，讓 AI 精準理解你的需求。
- 代理框架 (Agentic Frameworks)：例如 LangChain、LlamaIndex 等，讓 AI 能夠自主規劃並執行複雜任務。
- 評估方法 (Evals)：如何客觀評量 AI 模型的表現與應用成效。
- 安全護欄 (Guardrails)：確保 AI 的輸出內容安全、合規、不產生偏見。
- 檢索增強生成 (RAG)：結合外部知識庫，讓 AI 的回答更即時、更準確，解決知識截止問題。
- 語音技術棧 (Voice Stack)：整合語音辨識與合成，打造更自然的互動體驗。
- 其他如：異步編程、數據提取、嵌入式表示/向量數據庫 (Embeddings/VectorDBs)、模型微調 (Model Fine-tuning)、LLM 結合圖數據庫 (GraphDB) 等等。
重點是，這些建構模塊還在飛速增加！吳恩達強調，持續學習、掌握最新的可用工具，才能不斷拓展你能打造的應用邊界。 很多一兩年前的技術，像是評估方法或向量數據庫框架，至今依然非常重要。
二、善用「 AI 輔助編碼 (AI-assisted coding)」：讓 AI 成為你的神隊友，加速開發
第二個關鍵技能是利用 AI 來輔助編程。吳恩達指出，從 GitHub Copilot 到更進階的 AI IDEs (如 Cursor)，再到像 OpenAI Codex 或 Anthropic Claude Code 這樣高度自主化的編碼助手，AI 輔助編碼工具的進化速度驚人。吳恩達特別提到，他對 Claude Code 自主編寫、測試、除錯的能力印象深刻。
不過，他也提醒，這不是要你「憑感覺寫程式碼 (vibe-coding)」，而是要深刻理解 AI 和軟體架構的基礎，並能引導 AI 工具朝著明確的產品目標前進。 如此一來，才能真正實現前所未有的開發速度和效率。有趣的是，吳恩達觀察到 AI 輔助編碼技術的汰換速度比 AI 建構模塊更快，所以持續關注最新工具的發展非常值得。
三、加分項：「產品思維與設計直覺 (Product/Design Instincts) 」：不只是實作，更能共創價值
除了上述兩大核心技能，吳恩達認為，良好的產品和設計直覺是一項「顯著的加分項」。傳統上，工程師可能習慣於接收非常詳細的產品規格再來實作。但吳恩達觀察到，如果生成式 AI 工程師具備用戶同理心和基本的產品設計能力，即使只得到一個大概方向（例如「做一個讓用戶能看個人資料和改密碼的介面」），他們也能自己做很多決定，快速做出原型來迭代。這在 AI 產品經理相對稀缺的當下尤其重要，能大幅提升團隊效率。
保持領先的秘訣：持續學習！
最後，吳恩達分享了一個他在面試時，用來判斷求職者潛力的關鍵問題：「您如何跟上 AI 領域的最新發展？」，由於 AI 領域變化太快，擁有良好學習策略的人——例如閱讀相關領域資料、參加短期課程、定期動手做專案、參與社群討論——才能真正保持領先。
看完吳恩達老師的精闢分析，我們可以清楚看到，新一代的生成式 AI 應用工程師不僅僅是傳統的軟體工程師，他們更像是掌握了 AI 魔法棒的創新者。他們需要：
- 廣泛涉獵並靈活運用多樣的 AI 建構模塊。
- 熟練駕馭 AI 輔助編碼工具，提升開發效能。
- 具備產品思維和用戶同理心，參與產品的塑造。
- 永保好奇心與學習熱忱，緊跟 AI 的發展腳步。
生成式 AI 的浪潮已經來襲，你準備好成為下一位被企業爭取的「生成式AI應用工程師」了嗎？開始培養這些關鍵技能，多看看TN科技筆記，讓TN科技筆記帶你站在 AI 時代的浪尖上！
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