EP49 | 華爾街即將邁入 AI 時代？高盛 Goldman Sachs 首度部署虛擬工程師！Devin自主式 AI 程式員到底多強？

Macro Lab | 總經實驗室
EP49 | 華爾街即將邁入 AI 時代？高盛 Goldman Sachs 首度部署虛擬工程師！Devin自主式 AI 程式員到底多強？
本集《Macro Lab 總經實驗室》帶你直擊華爾街 AI 前線─高盛（Goldman Sachs）攜手新創 Cognition Labs，推出全球首個自主式軟體工程師 “Devin”，從多步驟開發自動化到未來「混合勞動力」願景，我們用最完整的案例與數據，拆解這場金融業 AI 革命帶來的機會與挑戰！
Chin 帶你拆解三大核心議題：當 AI 不再只是輔助工具，而是真正的「代理人」，金融機構與工程師的角色將如何重塑？

1️⃣ 高盛 × Cognition Labs：Devin 自主式軟體工程師試點 [0:50]

• 部署規模：與高盛現有約 1.2 萬名人類開發者並肩，初期數百個 AI 實例，未來可擴充至數千。
• 核心功能：自動從需求分析、程式撰寫、測試到 CI/CD 部署，全流程多步驟任務自動化；專攻繁瑣、重複的程式碼維護與升級。
• 監督與迭代：人類工程師可隨時介入審查與回饋，確保程式碼品質、安全與合規。

2️⃣ 代理式 AI（Agentic AI）解構 [3:30]

• 定義差異：超越單一步驟的認知助理（Cognitive Assistant），具備「自主規劃任務與行動」的代理人能力。
• 強化學習機制：透過試錯與獎勵迴圈，學習最佳開發策略，類似教小朋友搭積木，逐步提升程式碼品質。
• 優勢場景：適合標準化、勞力密集型工作，如語言升級、重構與自動化測試，釋放人類工程師投入高階架構設計與創新。

3️⃣ 華爾街 AI 採用進程與混合勞動力願景 [17:00]

• 全域趨勢：微軟、Alphabet 表示約 30% 以上程式碼由 AI 生成，Salesforce CEO 稱內部工作量高達 50% 由 AI 承擔。
• 生產力與風險：Devin 預估可提升 3–4 倍開發效率，但也帶來資安、合規與人力結構重整的挑戰。
• Hybrid Workforce：未來 3–5 年銀行業或將調整逾 20 萬職位，從「編碼工蜂」轉型為 AI 提示設計師與監督專家，企業須投入再培訓與倫理合規架構。

🎯 為何一定要聽？

• 前沿洞察：掌握金融業首例自主式 AI 工程師實戰案例，了解 Agentic AI 的核心價值與運作機制。
• 風險解讀：深度剖析生產力倍增背後的資安與合規挑戰，並預測人力結構調整趨勢。
• 實務對策：學會如何為團隊設計監督回饋流程、強化 AI 治理與再培訓策略，做好「人機協作」時代準備。

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Macro Lab: Macroeconomics decoded for builders and doers—because the big picture drives better business.
（對本集內容有興趣的聽眾，歡迎閱讀 CNBC、路透社、TechCrunch 等原始報導！）
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