我先說結論，我自己也覺得這機率很低，雖然我主要是韌體工程師
我有一位朋友，沒有念大學，但看到網路上有許多轉職前後端的影片後
就也興起了想要成為前後端工程師的想法
但由於某些因素，他無法靜下來好好地念書寫code，他就會想利用使用全AI的方式
來幫助他寫code，然後來取得這個職位。
我個人是認為這個想法不切實際，主要的原因有幾個
1.萬一面試時遇到白板題就澇賽了
這個沒啥好說的，萬一不是上機考，而是用白板來解釋演算法或是題目的話
，長期只靠chatGPT或是其他LLM而沒有自己仔細的思考的話，有很大的機率應
該會被釘在白板上。
2.chatGPT從來沒有保證產出的東西就是100%正確的
chatGPT當然看過很多資料，可是我自己使用的經驗而言，用chatGPT解一些常見的
問題非常好用，像是leetcode上面的題目或是一些基本的東西，但是只要當chatGPT
碰到一些較為罕見的東西時，產出的東西就可能會發生錯誤。只依賴chatGPT而無法
自己寫code的話，當出現問題時，就永遠都還是問題，而無法解決。
3.很難累積經驗值
一個資淺跟資深的軟體工程師而言，最大的差別往往都是資深的看一眼就能知道問題在哪
；而資歷淺的工程師則要奮鬥很久。魔鬼真的常常出現在細節當中，有時候一個演算法出
現了嚴重的問題，往往只是一個正負號搞錯，然後演算法就爆掉了。但長期依賴chatGPT
而沒有自己下去看的時候，這種經驗就很難累積
我自己是這樣覺得啦，所以即便現在有很多方便的AI工具可以使用，但要好好成
為一位"有價值"的前後端軟體工程師，我個人認為還是要踏踏實實地去做，沒有
那種只依靠AI就可以解決全部的工作這種事情
大guy是這樣