本篇文章更新時間：2026/01/16
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內容目錄
技術文件不只是輸出物：AI 時代更需要技術寫作者
從《To those who fired or didn’t hire tech writers because of AI》談 AI 與技術寫作的真正關係
編輯前言：這篇文章點出一個 2025、2026 年科技圈中被忽略的重要問題：當大家急著用 AI 自動生成文件時，有沒有想過被取代的其實不是技術寫作者，而是你的產品真實、可靠、可用的未來？
核心觀點 (Key Takeaways)
- 技術文件不是單純「產出」，它是一個需要人類理解、追蹤、同理與判斷的過程。
- AI 生成的文件缺乏使用者痛點的感知，因此容易出現錯誤、缺乏策略、缺乏靈魂。
- 最健康的方向是「增強」（augment），而不是取代；技術寫作者搭配 AI 能帶來更高品質與更高效率。
深入解析
作者一開始就直接對那些因為 AI 而裁撤技術寫作者的人喊話。這種點名式的寫法很直接，但也道破了這幾年產品團隊常見的盲點：
「你以為只要把程式碼貼進 LLM，就能自動生成 docs。」
這句話讓我想到很多團隊的共同心態：文件常被當成附屬品，一個「反正 AI 生成就好了」的任務。但作者強調，這完全忽略了技術文件本質上是「產品真相」。軟體永遠不會是自明的，不會是完成態，因此也永遠需要有人去追蹤、對焦、釐清，並用人類語言傳遞給使用者。
AI 文件為什麼不夠？
作者其實提出三個很關鍵的理由：
- 缺乏策略能力：AI 可以寫句子，但無法制定文件策略、決定資訊架構、或判定什麼不該寫。
- 錯誤的責任問題無法消失：AI 寫錯了，法庭上你不能說「不是我，是模型」。
- 你以為 RAG 是魔法，其實那是技術寫作：所有標註、語義整理、集中知識來源的工作，本質都是技術寫作者的專業。
這段我特別有感。很多團隊以為「AI 不準是 AI 的問題」，但實際上是因為你的知識庫混亂不堪，而那正是技術寫作者的工作內容。
最好的解法從不是取代，而是增強
後半段作者轉為建議：
- 給技術寫作者 AI 工具與資源。
- 和寫作者一起制定 AI 策略，而不是把他們排除在外。
- 讓他們用 AI 擴大產能，而不是用 AI 把他們丟掉。
這裡作者也引用了 AWS CEO Matt Garman 對 augmentation 的支持，顯示這並非技術寫作圈的自我安慰，而是一個成熟企業真正採行的方向。
筆者心得與啟發
讀完這篇文章，我最大的感觸是：技術寫作者之所以不可取代，不是因為他們會寫文字，而是因為他們理解「資訊」與「產品」之間的關係。
AI 可以生成資料，但不能理解產品邏輯，不能體會使用者在凌晨兩點 debug 時的焦慮，也無法判斷「什麼才是那個人真正需要的那一句話」。
在實務上，我反而看到：
- 有技術寫作者的團隊，導入 AI 後效率大幅提升。
- 裁掉技術寫作者的團隊，AI 文件反而越用越錯，越錯越亂。
換句話說，技術寫作者是一個 AI 時代的「放大器」：沒有他們，你沒有乾淨的資料、沒有結構化的知識庫，也沒有能被模型利用的上下文。
所以我認同作者最後的呼籲：
把被裁掉的位置重新開回來。
因為你不是在補一個寫文件的人，而是在補一個讓產品能「說真話」的靈魂。