AI能做許多工作，在寫程式這塊AI也明確能代勞了，用自然語言就能寫程式，為什麼純文科生還是要有工程師思維呢？尤其是與AI協作熟稔基礎的程式語言，我認為有以下三個理由：
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理由一：對內容強勁需求的時代趨勢
只要人類社會存在的一天，每個時代都有源源不絕的內容需求。從古早狩獵-採集的神話，農耕聚落的詩歌傳說到當代每天都有新的YouTube影片、串流影音上架，人類一旦能滿足基本的生存底線，便需要源源不絕的「內容」，無論是娛樂、教育、自我滿足、行銷、商業目的等等理由都是。無論什麼年代，能源源不絕地持續產生有價值內容的人絕對不會沒飯吃。工程師debug思維對文案企劃的幫助非常關鍵，也是理解AI背後運作的道理，非常推薦能實際敲打程式碼，現在能與AI協作已經跨越文理的界限了，知道AI運作的原理，也更能下出精準的prompt，內容能產生更頻繁更有效率又兼顧品質。
理由二：習慣用結構來理解事物
純文科生很容易陷入過往經驗總結，太依賴靈感作事而非透過第一性原理拆解出基本元素，找出變數順著事情的結構來思考，不太喜歡用抽象結構或運用公式思維推導事情。經由架構，分治（divide and conquer）及修正的過程思維推論，能有效迭代出更多更好的內容版本。台灣義務教育在自然語言的運用上沒有強迫訓練西方的形式邏輯（當然台灣不少的國文老師毫無邏輯可言），導致問問題和陳述事實是完全沒有邏輯結構的。然而與AI協作一步步敲出程式碼可以強迫純文科生們用M.E.C.E.的角度窮盡可能並有條理地對機器下指令，畢竟邏輯不對成果就出不來一翻兩瞪眼。AI時代問出對的問題是迫在眉睫的事情，精準提問就跟工程師思維類似，只有正確推導才能問出真正對的問題，而不是狂打稻草人議題，這在內容產業的提案企劃都是關鍵。
沒有工程邏輯與流程管理迭代，單靠所謂的靈感，內容不可能產得又快又好。
理由三：逐步切換成多模型思維
多模型思維是指在思考問題或尋求解決方案時，採用多種理論、方法或模型的過程。在許多領域，尤其是工程領域，多模型思維是極其重要的，特別是增加解決問題的能力，每種模型或框架都有其特定的視角和限制。使用多種模型可以幫助我們從不同的角度看問題，增加我們解決問題的可能性和效率。更重要的是避免確認偏誤，當我們只用一種思維模型時，可能會落入確認偏誤的陷阱，只看到與我們現有信念相符的信息。多模型思維可以幫助我們檢視不同的觀點避免這種偏誤。
總而言之，與AI協作源源不絕地持續產生有價值的內容而言，我們需要了解事情的結構才有辦法詠唱精確的prompt，這包含理解和應用語言學、心理學、社會學等多種學科的知識，才能創作出吸引人的、具有深度的內容。此外，我們還需要根據目標受眾的特性和需求，選擇合適的格式和風格，並在創作過程中不斷調整和優化。因此，工程師思維及其延伸出切換多模型思維是產生有價值內容的關鍵。