當生成程式碼越來越容易，工程師要靠什麼證明自己不可取代？

這一集我們邀請到在 Stability AI 擔任軟體工程師的思思 Yisi Lu，聊她從 Bloomberg、Google 到 AI 新創公司的職涯轉向，也聊她身處 AI 產業第一線，看見的真實變化。

加入 Stability AI 時，這家公司剛經歷管理層震盪，外界最常問的是：它還行不行？但身在其中，思思看到的卻是另一個更現實的問題：在今天的 AI 產業裡，光有模型已經不夠了，真正困難的是，怎麼活下來、怎麼商業化、怎麼把技術變成有人願意買單的產品。這一集裡，她分享了 Stability AI 如何從 research-driven lab 轉向更重產品與商業的方向，也解釋了為什麼今天的小公司，已經很難再靠「做出一個更強的通用模型」贏下比賽。

我們也聊到每個工程師都關心的問題：AI coding 已經把軟體工程師的工作改變成什麼樣子？在 AI-assisted coding interview 裡，真正被考察的到底是什麼？一個「很會用 AI」的候選人，為什麼反而可能拿不到 offer？當生成程式碼越來越容易，真正稀缺的，也許不是執行力，而是判斷力、ownership，以及對結果負責的能力。

這一集裡我們一直在討論的一個問題是：AI 和人類，到底誰在做真正有創意的工作？當 AI 可以快速生成圖片、影片、程式碼，甚至第一版草稿，人類到底是在創作，還是慢慢退回到審核、篩選和把關的位置？如果創意工作的入口正在改變，那什麼才是人類最後不能放手的部分？也許不是產出本身，而是提出問題、做判斷、承擔責任，以及決定什麼值得被做出來。

時間軸

00:00 來賓介紹：從 Bloomberg、Google 到 Stability AI

03:39 Stability AI 是一間什麼樣的公司：開源模型、平台與商業化轉型

06:24 為什麼在公司動盪之後，仍然選擇加入 Stability AI

09:42 在 AI 公司做 applied engineering，實際上在做什麼

13:01 小公司做通用模型為什麼越來越難，image model 賽道現在怎麼競爭

18:01 從大公司到 AI 新創，一年半後回頭看這個職涯選擇

20:08 AI 產業變化太快，公司和個人要怎麼面對這種不確定性

24:29 Image generation、圖片編修、影片與影視特效，哪些方向更接近真正落地

30:47 誰來做「第一稿」：AI 負責生成，人負責判斷，還是反過來？

38:53 AI 已經如何進入軟體工程師的日常工作流

44:23 AI coding 時代，工程師不能放掉的能力：ownership、review 和判斷力

51:49 AI-assisted coding interview：什麼樣的候選人會脫穎而出

01:03:00 給 junior engineer 的建議：這是更難的一代，也是被 AI 賦能的一代

01:20:50 當效率越來越高之後，人要怎麼繼續尋找意義感與快樂

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EP92: 從 Google 到 Stability AI，一位軟體工程師的 AI 第一線觀察

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