人工智慧
當九歲少年用 AI 開發 App：人工智慧加速學習、職涯衝擊的現場觀察
開發者海馬9 歲時就運用 AI 加速 App 開發，這場活動除了能聽到 AI 原生世代的學習心得，也邀請到其父海苔分享 AI 對學習和職涯的影響。
日前 INSIDE 參加了由世代共好協會舉辦的「用 AI 學 Python」系列講座第 3 場，現場氣氛相當特別。講台上不是資深工程師或學者，而是一位 (過完生日後) 年僅 10 歲、名叫「海馬」的小學生，以及他的父親「海苔」。這場講座主題圍繞在「AI 寫程式與職涯影響」及「AI 對教育學習的根本影響」的分享，透過父子兩代人的視角，生動地展示了 AI 如何顛覆我們對於學習、開發乃至於未來工作的想像。
9 歲開發者的誕生 從手刻到 AI 加速
INSIDE/ Mia 攝
講座由小講者海馬開場，他靦腆地介紹自己的興趣是寫程式和打電動，目前已經有一款名為「9 歲記帳」(海馬現在過完生日已經 10 歲) 的 apple Watch app 上架。開發的動機很單純：出國時看到姊姊用手機記帳，覺得 apple Watch 也該有此功能，但在 app Store 上找不到符合他需求的應用——特別是需要能獨立運作且具備編輯、刪除記錄的功能。於是他決定自己動手做。
海馬首先分享了他未使用 AI 時的學習歷程。他從 apple 官網的 Watch app 開發教學起步，這份號稱 25 分鐘能完成的教學，他卻花了一個禮拜才走完，顯見初學者摸索的不易。
他自稱當時學習方式頗「土法煉鋼」：螢幕左邊是開發工具 Xcode，中間是官方教學，右下角開著 Google 翻譯，但堅持不整頁翻譯，只查單字，以免專有名詞失真。接著，他透過閱讀《精通 Python》(第二版) 學習 Python，甚至還遭遇過程式碼錯誤，在反覆嘗試並驚動睡夢中的父親後才釐清。為了實現記帳功能，他又花了數小時觀看 SQLite 資料庫教學影片，並畫出資料表結構圖、練習語法。
然而，即便投入了 3 個月學習和 2 個月手刻程式，他仍卡在如何將資料庫整合進 app 的難關，整體完成度僅約三到五成。
轉捩點發生在 Claude AI Sonnet 3.5 問世後。在父親海苔的介紹下，海馬嘗試用 AI 製作一個網頁版的記帳 app，驚訝地發現 AI 在一分多鐘內就能生成包含畫面的雛形。受到啟發，他開始將 Claude 和 ChatGPT 應用於他的 Watch app 開發。他會詳細告知 AI 他的目標（開發記帳 app）、使用的技術（SwiftUI、Xcode），甚至提供自己繪製的資料表圖片轉為文字描述，並明確要求 AI 實作儲存、顯示、編輯等功能。
海馬坦言，AI 生成程式碼的速度極快，僅需 3 到 5 秒，這是他手打無法比擬的。當然，與 AI 協作並非總是一帆風順。
他也遇到過 AI 理解偏差的情況，例如請 AI 放大數字鍵盤，結果卻導致部分按鈕消失或變成他不喜歡的滾輪樣式。最終，他選擇自己動手修改 AI 生成的程式碼，加入一行 .buttonStyle(.borderless) 來達到理想效果。他也學到教訓，必須仔細閱讀 AI 的說明文字，而非直接複製貼上程式碼，才發現先前遇到的重複定義錯誤，源於自己誤將不同畫面的程式碼片段貼錯位置。
INSIDE/ Mia 攝
儘管偶有波折，AI 的輔助效果驚人。海馬表示，導入 AI 後，他在一個月內就完成了剩餘的資料庫整合、編輯等核心功能。相較於先前 5 個月的掙扎，開發速度提升顯著，幾乎每一兩天就能完成一項新功能。
手刻學習與 AI 輔助的權衡
海馬也對兩種開發方式做了比較。速度上，AI 輔助快上許多。成本方面，手刻需要買書，而 AI 有免費版可用，但若需更強功能或更高用量，付費版的月費可能超過書本費用。問題解決方面，手刻時遇到困難得求助父親（甚至得半夜叫醒他），而 AI 則 24 小時在線，反應迅速。不過，他也承認有時會陷入與 AI「鬼打牆」的溝通困境，處理時間可能超過 1 小時，這時與人（爸爸）溝通反而更清晰。他估計，現在使用 AI，大約 95% 的初學者問題都能自行解決，找爸爸問的頻率大幅降低。
至於學習成效，海馬認為只靠書本手刻雖然學得比較多、比較深入，但耗時甚鉅。而 AI 輔助雖然學得「少一點點」，但能在極短時間內達成目標並從中學習。若能重來，他會毫不猶豫選擇 AI 輔助，因為「時間省下非常多」。
除了開發 app，海馬也將 AI 應用在其他學習場景，例如請 ChatGPT 檢查 HTML/CSS 程式碼錯誤、詢問如何製作網頁上的圓圈按鈕、甚至根據設計稿請 AI 一步步生成個人網站頁面，以及利用 AI 生成程式碼片段來開發 n8n 自動化流程。對他而言，AI 已成為學習與實作上不可或缺的工具。
父親視角看 AI，是學霸級隊友與產業的顛覆者
INSIDE/ Mia 攝
接著，父親海苔從更宏觀的角度分享了他對 AI 的看法。他認為，學習的目的不在於死記知識，而在於提升基礎能力、累積經驗值，為未來應對更複雜的挑戰做準備。
許多知識細節可能會遺忘，但學習過程本身極具價值。他以自身經驗為例，雖然早已忘記大學時學的「有限循環體」數學概念，但在需要一個「1+1 不等於 2」的案例時詢問 ChatGPT，AI 給出的解釋喚醒了他塵封的記憶，這正是學習過程潛移默化的力量。
「AI 好用，他就像一個學霸在我旁邊」，海苔生動地比喻。有了 AI，如同身邊隨時有一位學霸朋友，能快速解答疑惑，大幅縮短學習入門時間，讓學習曲線變得極為陡峭。他認為，這使得過去被認為難以兼得的跨領域學習成為可能。在 AI 輔助下，個人可以用相對少的時間掌握不同領域（如數學、英文、程式）的基礎知識，成為當今社會亟需的「π型人才」(跨領域人才) 甚至「全才」。海馬的開發經歷正是例證：AI 將原本需數月奮鬥的開發週期縮短至一個月，讓他有餘裕探索更多可能，「這樣他就可以全都要了」。
海苔更引用美國企業家 Jim Rohn 的名言「你是你最常相處的 5 位朋友的平均值」，鼓勵大家將 AI 這位「學霸朋友」納入自己的核心圈，「你就開始用，跟這個 AI 好好交朋友」。
然而，AI 帶來的影響不僅止於學習加速。海苔語氣轉為嚴肅，直言 AI 正對各行各業帶來巨大衝擊。他展示了僅用一句話指令，AI 就在兩分鐘內生成包含上千行程式碼的電商網站雛形，這是他這位擁有 20 多年經驗的工程師也無法企及的速度。他斷言：「未來兩年內所有的 Junior 工程師如果不用 AI 全部都沒工作，會被社會淘汰。」他透露，現在面試工程師，是否會使用 AI 已成為基本門檻。
不只工程師，設計師、社群小編、翻譯等知識密集型工作也面臨同樣的挑戰。海苔展示了 AI 生成的高品質圖片（已能處理過去常見的手指數目不對、中文文字錯誤問題）、模仿他口吻撰寫的社群貼文草稿（甚至比他本人想得更周到）、以及將貼文快速翻譯成多國語言並融入當地慣用語的能力。「現在會用 AI 的人已經取代不會用 AI 的人，這是非常明確的事情」，他強調。
如何擁抱 AI 而非被取代
面對 AI 浪潮，海苔的建議很簡單：開始使用它。從註冊自己的 ChatGPT 帳號（強調不要共用，以利 AI 學習個人風格）、將查 Google 的習慣部分轉移到 AI 開始。他分享自己的日常用法，從解籤、將照片轉繪成特定風格，到詢問如何關閉 iPhone 照片自動變亮功能，AI 已融入生活各個層面。比如斜槓工作者如何利用 AI 管理繁雜任務，海苔建議定期將代辦事項清單（無論是文字檔或 app 匯出）餵給 AI，詢問是否有遺漏的重要事項。AI 能比人腦更有效地梳理大量資訊，找出被忽略的重點。
他也提醒，要學會區分「玩 AI」和「用 AI 幫助成長」。許多人使用 AI 應用程式（如 Midjourney 產圖）屬於娛樂性質，真正的成長來自於基於「求知慾」使用 AI。例如，為了學習如何清洗燒焦的鍋子而詢問 AI，並獲得正確、有效的知識，這才是真正的學習與成長。
那麼，什麼是 AI 無法取代的？海苔認為，「人與人的溝通」是核心。無論職場或家庭，真誠的溝通、情感的連結無法被 AI 複製。此外，非知識密集型的產業受衝擊也較慢。
更重要的是，我們可以主動將可能被 AI 取代的事務「個人化」、「情感化」。例如，與其讓系統自動訂便當，不如親自為同事服務，了解每個人的口味偏好，建立人際連結，甚至從中觀察到額外的需求（如哪款飲料暢銷），將單純的任務轉化為建立關係的機會。
針對家長普遍擔憂的螢幕使用時間、視力及腦部發展問題，海苔認為這並非 AI 時代獨有的新問題，而是從電視、電動、手機、短影音一脈相承的挑戰，關鍵在於建立規則與引導。他們家的作法是嚴格執行「使用螢幕 25 分鐘必須休息」的規定，且休息時不能立刻轉向另一項近距離用眼活動。他強調，更重要的是培養孩子自我判斷與負責的能力。
至於如何跟上 AI 飛快的技術迭代？海苔笑說：「我們只要上車就好了。」一旦開始使用 AI，自然會接觸到相關資訊，雖然可能感到資訊爆炸，但身處「車上」的少數人，其實不必過度焦慮。許多技術細節的進步只影響特定領域，一般使用者只需關注對自己有實質影響的更新即可。判斷是否需要學習新工具的標準也很簡單：當前的工具是否夠用？是否遇到了現有工具無法解決的問題？若非如此，不必為學而學。
臨場觀察與思考
INSIDE/ Mia 攝
海苔的分享像一記警鐘，提醒我們 AI 不再是遙遠的未來，而是正在進行的產業革命。他對於「不用 AI 就會被淘汰」的強烈主張，雖然聽來刺耳，卻也反映了第一線從業者感受到的真實壓力與趨勢變化。他所倡導的「擁抱 AI 作為學霸隊友」、「將 AI 融入日常」、「專注於人際溝通與個人化價值」，為身處變革浪潮中的我們提供了具體的應對方向。
核稿編輯：Chris
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本文初稿由 INSIDE 使用 AI 編撰。
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