AI 時代下, 架構師的變與不變
從多維思考到人機協作, 探索人工智能如何重塑架構師的角色與技能
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❏ 引言
隨著 AI 逐漸融入生活之中，各種對於 生產力 以及 AI 是否取代某些角色 的討論方興未艾，經常能看到像是 "AI 將如何改變/取代 XXX (某種職業角色)" 的討論與研究 (例如: How close is AI to replacing product managers?)。
上週和客戶聊 AI 的時候，對方有感而發：「AI 是我們可以善用的工具，讓我們空出雙手去從事更有價值的創造。以設計工作為例，AI 可以快速生成影像，但是創意的發想主要還是由設計師驅動。AI 取代的是那些空出雙手後，發現自己無事可做的人。」
這番話不禁讓我對自己提問：我空出雙手後，有從事哪些更有價值的創造嗎？在未來 AI 漸漸走進職場，我的角色會受到怎樣的影響，我又應該做出怎樣的準備呢？
今天就來聊聊，(軟體)架構師 在這股 AI 浪潮之中應該如何自處，看看當中的變與不變，以及應該對未來做出什麼準備：
❏ 技術架構本質
✔ 架構師讓其他人更聰明
✔ 架構師看到更多維度
✔ 架構師跨層連結
❏ AI 對架構工作的影響
✔ AI 如何改變 架構的實務操作
✔ AI 如何改變 我們所設計的架構內容
❏ AI 時代的重要技能
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❏ 技術架構本質
優秀的架構師不一定有"架構師"的頭銜，而那些擁有這個頭銜的人也不一定都很優秀。
”架構” 更多是一種 思考方式 和 生活方式。[1]
「架構更多是一種思考方式和生活方式」這句話直指核心，經常在被問到是從事什麼工作的時候，在嘴巴說出 “架構師” 之前，心裡總有一種不踏實感，彷彿能預期對方臉上將出現的困惑表情。
關於這個角色的產出，很難找到一致且具象名詞來描述。在看到這句話之前，我能想到最貼近內心想法的描述大概是：「做選擇：在各種利弊得失下，做出選擇 (並給出原因，說服別人認同你的選擇)」。現在我明白了，架構的本質更貼近一種精神，一種思考的精神、一種生活的精神，人人都可以具備架構思維。
後端工程師依照不同資料存儲的需求選擇合適的資料庫、前端工程師依照不同的使用者體驗選擇合適的 UI 元件、產品經理依照不同的專案需求選擇合適的管理工具 …，這些都是架構思維的展現。那麼，架構師具體指涉怎樣的架構思維？少了主詞 (後端/前端/產品經理)，架構師這個名詞又變得隱晦。
最近看到 Gregor Hohpe 在 2024 QCon 倫敦上發表的一篇 Thinking Like an Architect [1]，解開了這層迷霧：
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✔ 架構師讓其他人更聰明
架構師不應該是房間裡最聰明的人。
他們的角色是幫助其他人做出更好的決策：例如從不同的角度看待問題、更好地理解權衡或考慮其他選擇。他們讓其他人變得更聰明。[1]
架構師經常需要面對的是沒有明確答案的問題，有時候甚至連問題的輪廓都很模糊，需要透過訪談溝通與調查研究，逐步勾勒出來。 因此，沒有主詞是架構師的家常便飯，他們需要對各行業、各場景有普遍的認識，產業與技術的橫向覆蓋要廣。
橫向覆蓋要廣，自然沒有辦法做到深入，需要仰賴與各領域的專才協作。好的架構師並不意味著你需要成為最聰明的人，而在於如何讓其他人變得更聰明，讓他們的專才可以在問題上有所發揮！
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✔ 架構師看到更多維度
多維思維 → 簡化&抽象 → 使用隱喻 → 銷售取捨
架構師經常遇到複雜的問題，這些問題通常沒有明確的答案，像是：
我想在公司導入客服聊天機器人，我應該怎麼做?
公司各個部門各自開始使用生成式 AI 的解決方案，我應該如何進行資安管控與稽核?
團隊想對整個應用系統進行容器化，我應該用 Serverless 嗎? 還是 K8S?
這類的問題有個共通之處，或者說架構師有個萬用的回答，就是：「It depends」。這個回答如果就此打住，那跟 “I don’t know” 其實沒有差別，架構師需要提問以了解更多上下文，就上下文提出相應的解決方案，吸引客戶繼續對談推進合作的意願。
整合 [1] 當中提到的要點，架構師在面對複雜問題時候的思維歷程 (多維思維 → 簡化&抽象 → 使用隱喻 → 銷售取捨) 需要具備環環相扣的能力：
💡 多維思維
架構師通過擴展問題和解決方案空間，使他人能夠更結構性地處理問題。
將一維思維轉變為多維思維，例如在標準化和創新之間尋找平衡。
💡 簡化&抽象
最強大的模型往往是最簡單的。好的模型應該簡化和抽象，提供清晰而非混淆。
不同的問題需要不同的模型，就像地球的不同地圖 (地形圖、街景圖，等等…)，服務於不同目的。
💡 使用隱喻
隱喻是架構師的強大工具，能夠將複雜的技術概念轉化為易於理解的形式。
通過使用與行業相關的隱喻 (講對方的行話)，可以邀請對方參與決策過程，而不僅僅是尋求批准。
💡 銷售取捨
技術架構經常在協調性和靈活性之間做取捨 (個體越靈活，群體就越難協調)，以實現創新和標準化。
像是容器編排技術 Kubernetes，犧牲個體(容器) 的彈性，以達成容器編排的協調。
不確定性越大，取捨的價值就越高，架構師的價值越得以展現。
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✔ 架構師跨層連結
架構師統一組織中不同層面的理解，而不是呈現不同的故事 [1]
前文 “技術人也該懂點銷售” 提到：「不管技術或銷售，都是透過解決問題來達成商業目標」。
人，通常是最大的問題之一。除了對橫向硬實力(場景和技術)的寬廣覆蓋，縱向的跨層連結能力，也是架構師必須配備的思維能力之一。
架構師需具備多方溝通的能力：
對內：在實作層面能與工程師/外部合作夥伴溝通專案細節，在業務推進上能與決策層傳達清晰的目標和進度。
對外：與客戶的技術單位達成技術共識，與客戶的決策層達成目標共識。
Gregor Hohpe 提出架構師電梯的概念，描述了執行與策略脫節的危險，因為專案與策略目標不一致，而戰略也脫離了現實。最有價值的架構師是那些能夠弭平這一差距的人。
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❏ AI 對架構工作的影響
軟體架構並不僅僅是撰寫程式碼，也不只是繪製類別圖。
它的核心在於深入理解問題及其產生的背景脈絡。架構師需要洞悉環境對解決方案所帶來的各種限制，並在理想、可行性和經濟效益之間做出全面的權衡取捨。[2]
回到一開始提到的話題 "AI 將如何改變/取代 XXX (某種職業角色)"，對架構師來說 AI 的出現又意味著什麼呢？他可以讓架構師空出雙手，去從事更具有創造性的事務嗎？
剛好，我又遇到了另一篇 O’reilly 整理的 Software Architecture in an AI World [2]，面對這個問題，我們可以分成 流程 (AI 如何改變 架構的實務操作) 和 產出 (AI 如何改變 我們所設計的架構內容) 來討論：
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✔ AI 如何改變 架構的實務操作
架構的基本原則仍然不變：讓別人更聰明、看到更多維度、促進跨層連結。
AI 為商業場景帶來新的可能，對架構提出新的挑戰 (模型幻覺、決策責任、等等…)
架構的基本原則仍然不變：
理解客戶需求並設計滿足這些需求的系統。
重點在於發現和理解問題的背景上下文，而非直接回答問題。
新的商業場景帶來新的挑戰：
架構師需要面對新的約束、要求和能力 (例：確定性的 I/O 在 AI 應用當中不再適用，需要額外引入護欄 Guardrail 技術)。
需要處理大量複雜的問題，這些問題通常沒有明確的答案 (原本架構就已經沒有明確的答案了，模型的幻覺又讓這個不明確加劇 XD)。
AI 可以提供技術建議，但無法做出關鍵的判斷決策。
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✔ AI 如何改變 我們所設計的架構內容
實作面的產出可以透過 AI 加速 (程式碼、類別圖、等…)，
空出的雙手可以更多投入在理解問題和背景，更好地與實作連結起來
架構師的角色演變 (與人的溝通變得更為重要)：
尋找"最不糟糕的解決方案"，而非完美方案。
重點從編碼轉向理解問題和背景，並將其與實施連接起來。
需要設計新的組件來應對AI的隨機性，如護欄和評估系統。
新的架構模式和挑戰：
新的架構模式，如RAG、Judge、專家選擇等。
安全性、數據保護和用戶體驗等問題。
設計能夠代表用戶做出決策和採取行動的應用程序。
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❏ AI 時代的重要技能
從 Deloitte 的報告中 [4] 可以看到 (如上圖)，”Human-centered skills” 在 AI 時代下的重要性大幅提升，Technology-centered skills 在資料分析和信息篩選上有所提升，Coding 和手動內容的產出則下降許多。
以架構師這個角色來說，我也有同樣感受。AI 工具加速了資料查找、信息組織、統計分析、圖表/報告產出、等等…，以往要花很多時間的 paper work 瞬間被 AI 做掉了。
雖然，AI 的產出並非總是可靠 (大部分可靠，但有時候太機器感了些)，架構師仍需要做最後交付的把關 (其實人才是副駕駛吧 (╯－＿－)╯╧╧)，不過已經足以讓我將更多的注意力深入地投入到架構本質當中。這無疑是對於每個熱愛深度思考的工作者，一個更美好的時代。
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❏ 結語
生成式 AI 的出現，讓一切都有所改變 — 但本質上又似乎一切如常。[2]
架構師的核心價值並沒有被動搖。那種讓別人更聰明、看到更多維度的能力，AI 目前還學不會！反而是那些繁瑣的 paper work，AI 幫我們搞定了，讓我們有更多時間來發揮創意。
空出的雙手，架構師們不會無處安放：
磨練我們的"本質"：多維思考、簡化抽象、用隱喻來解釋複雜概念，還有在各種選擇中找到最佳平衡。這些技能會讓我們在面對更複雜的問題時，依然能夠游刃有餘。
加強我們的"溝通"：要能夠和工程師聊得來，也要能跟老闆講明白。這種上下溝通的能力，會讓我們成為組織中不可或缺的橋樑。
擁抱 AI 工具：別抗拒，試著用它們來加速我們的工作。這樣我們就能騰出更多時間來思考那些真正重要的問題。
保持好奇心：新的架構模式、新的挑戰總是層出不窮。RAG、護欄技術...這些新概念，我們得跟上節奏！
別忘了"軟實力"：同理心、創造力、批判性思維...這些看似"軟綿綿"的技能，在 AI 時代反而變得更 Hardcore 了。
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你也是架構師嗎，在你的工作當中開始使用了哪些 AI 工具來輔助你呢？你覺得未來架構師這個職能的樣貌會是怎麼樣呢？我發現我在書寫 informal writing 電子報的時候，也帶著架構師的心，希望文章能讓你變得更聰明、也讓我自己看見每個議題更多面向的維度。
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🔖 參考資料
[1] Thinking Like an Architect - https://www.infoq.com/articles/thinking-like-architect/
[2] Software Architecture in an AI World - https://www.oreilly.com/radar/software-architecture-in-an-ai-world/
[3] What we talk about when we talk about System Design - https://maheshba.bitbucket.io/blog/2023/07/12/Design.html
[4] Now decides next: Getting real about Generative AI - https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-state-of-gen-ai-report-q2.pdf