其實你沒自己想像得那麼不同

在6月中一場記者會正式開始進行之前，和同業與廠商的高層談到臺灣和中國IT詞彙混雜使用的狀況，我說，明明Code在不同情境之下，應該用對應的詞彙去表達，有時是指程式碼，有時是指代號，有時是指密碼，但現在許多人都用「代碼」來稱呼，簡直太離譜了。但這種多元與複雜的面貌，顯示軟體在IT領域扮演了多種角色，以及本身的重要性。

恰巧最近我們有篇新聞編譯，介紹基礎設施即程式碼（Iac）工具Pulumi的消息，讓我聯想到近期的IT架構變革從伺服器虛擬化、軟體定義資料中心，一路走向Infrastructure as Code／新一代系統組態管理、容器化／微服務化／雲端原生，以致當前走紅的人工智慧／機器學習，都跟軟體開發的快速發展與演進有著密不可分的關係，因此，後來有人提出一切即程式碼（Everything as Code，EaC），這樣的論調完全不意外，基礎架構、環境、組態、資料處理流程、政策等層面，幾乎都能用軟體、程式碼來定義，而這也意味著：各種IT技術之間的共通性越來越多，因此，我們逐漸能用少量、甚至單一的作法來進行IT系統的指揮、調度，而非逐一操作，分頭進行處理。

以前我們是用一整個軟體系統來感受這樣的變化，但現在這些細部的處理，未必都必須在同一套系統當中實現，而能憑藉程式碼的層級，就能橫跨不同系統與服務進行各種作業的方法。

我最早意識到這種可能性，是從接觸伺服器虛擬化技術開始。事實上，一個系統平臺同時執行多臺可裝載、執行應用程式的虛擬機器，並不足為奇，就像一臺電腦可執行多支應用程式，而在Java、.NET等環境可執行多臺虛擬機器。然而，基於虛擬硬體而成的伺服器虛擬化技術，帶給我最大的震撼是：若以存放在電腦或伺服器硬碟的形態而言，這些全虛擬或半虛擬的虛擬機器，本體居然是由多種檔案所組成，像是：虛擬硬碟檔、虛擬機器組態檔、虛擬記憶體檔與快照檔。

因此，如果我們要將一臺臺虛擬機器搬移到另一臺電腦或伺服器，在離線狀況下，只需針對這些檔案進行適當的處理即可，例如可複製所存放的資料夾，透過網路或外接儲存裝置，傳送至所要運行的電腦或伺服器。

容器技術崛起之後，因為幾秒之內就能完成應用系統的組建與部署，而在軟體開發環境大量採用，因而促成多種技術創新，像是微服務、Kubernetes、IaC、組態管理與自動化腳本，也形塑現今IT界經常會討論到的DevOps文化。

在此同時，機器學習技術的發展已取得重大突破，繼電腦視覺重新崛起，許多公司導入、將其用於產品瑕疵檢測，從去年下半開始，大型語言模型（LLM）、多模態AI模型，使得生成式AI、AI生成內容（AIGC）成為當前最被看好的IT應用，但在眾所期待的另一面則是面臨嚴重焦慮，當很多人都看到、親自體驗ChatGPT的具體成效，以及媒體報導的推波助瀾，大家都擔心自己的飯碗不保，因為有許多工作都可能會被AI取代。

然而，時代終究是要進步的，許多我們現在認為獨一無二、非用手動方法親自去處理的工作，其實，在大部分狀況下，並非只有一種解法或出路，而所需要達到的水準與提供的服務等級，也應該有多種配置，而非抱持著「盡己所能（Best Efforts）」這樣的思維與行動模式，實現「以客為尊」並非只有客製化、投入更多人力，更何況AI技術的到來，顯然不僅能提供更具規模的服務能力，也有機會同時提供量身打造的互動體驗，當AI做到質與量兼具，死守傳統模式的我們又該如何自處？

而從眾人對於ChatGPT的表現感到驚艷的狀況來看，雖然有人認為做的不夠好，但有更多人覺得這樣已經很好，認為機器的回應已能符合他們的要求，甚至分不出機器與真人的差異，此舉應該也讓一些人感到挫折，因為多數人並不在乎互動的獨特性與差異，他們只在意自己當下有限的需求是否即時獲得滿足或回應，而作為產品與服務提供方的我們，應該也認清這個殘酷的事實，重新尋找自己的價值。