其实很多新技术在早期和成熟后相比你会感觉他的应用是完全颠覆最初想法的
例如 web 仔最熟稔的 web 好了，网络泡沫时代前大家对电子商务
的观点是在网络上的一个广告页，每个网站就像一间街边店一样，透过网址
这串虚拟地址你可以造访网络上的任何一间店，找到你要的资讯，更容易媒合实体交易
当时的 web 就是一本电话簿的概念
但是搜寻引擎、购物车、金流等技术改变了生态，Ajax HTML5 让文件变的应用程式化
现在的电子商务已经取代实体店面，网页不是文件而几乎是以应用程式的方式存在
AI 写 code 现在看似辅助，接下来就是丢每个模组的 code 去让 AI 解读后，
把解读的内容贴去注解不用自己写那些东西，省下写文件的时间。
但要普及 AI 不再有人为差异产生 coding style 等问题的话，要的可能不是人写 code
而是人用人类文法写一篇注解说明这个模组的端口以及内部逻辑要处理的东西，
并举出一些范例的 input 和 output，说明输入什么会得到什么 (像出 leetcode 题目)
然后 AI 读懂注解后自动帮你产生 code 以及透过范例产生测试程式，
除了微调修改外，所有 RD 不应该直接去写程式，而是要写注解出题目给 AI 回答。
将来有扩充、修改，就是把注解跟范例加入更多条件，再让 AI 去想，
这样就可以达到文组也能写程式的境界，好像没驾照的人能用 LV5 自驾一样。
人工智能要成功，它就不会是辅助，而是主体才对。
几乎所有技术跟商业模式，以辅助为目标的都不如直接改变生态的应用方式来得成功。
也许有一天职业生态变成 PM 要好好写规格书然后让 AI 直接产生 code，
RD 变成 QA 角色看 PM 写的跟 AI 产生的是否相符、有没有需要调整的。
火车跟捷运司机的工作就是颠倒的，火车电脑提供的是辅助资讯让驾驶判断该开多快，
捷运有 ATO 所以驾驶只是监看电脑加减速对不对，控制者是以电脑为主体。
现在的 AI 还只是让程式设计师变成火车司机而已。
所以未来就是让 AI 去产生程式码，就不会有 coding style 争议，
也不用 code review，或者说 code review 就是在调整 AI 的学习，
让 AI 学会后他比顽固的工程师或自我风格强烈的程式设计师好管理的多...