生成式人工智能編碼的隱藏成本
生成式人工智能（Generative AI）工具能夠令開發者生產力提升高達55%，但快速部署同時帶來嚴重的技術債務風險。在已有舊系統（brownfield environment）運作的環境中，AI生成的代碼往往會加劇原有問題，尤其當這些代碼由缺乏經驗的開發者部署時，風險更大。為避免系統失敗帶來高昂成本，企業必須訂立明確指引，將技術債務管理列為優先事項，並培訓開發者負責任地使用AI。
生成式AI在編碼領域的生產力提升潛力巨大，但前提是必須謹慎部署。若使用不當，可能會影響系統擴展性，破壞系統穩定性，令企業處境更加困難。
生成式AI在知識工作，尤其是軟件開發的應用，正迅速增長。OpenAI的GPT-4.1特別強化了編碼能力，向完全自動化邁進。採用這些工具的組織期待獲得重大收益，而初步研究也支持這種樂觀態度：GitHub報告指使用Copilot的程式員生產力提升高達55%，McKinsey亦發現開發者在生成式AI協助下完成任務的速度可達兩倍。
不過，這些研究多在受控環境下進行，開發者主要完成獨立任務，並非在現實中需要依賴複雜舊系統的環境。當AI生成代碼快速推廣，或應用於已有大量遺留系統的環境時，風險更高且難以管理。為此，我們進行了涵蓋保險、網絡寄存、社交媒體、國防、管理顧問及金融科技等多個行業的軟件開發者訪談，對象包括初級開發者、首席軟件工程師及資訊長。結合訪談見解、業界報導及經濟模型分析，我們總結出多項企業在採用生成式AI開發軟件時需要權衡的策略考量。
為何使用AI會令技術債務加速累積？
當企業在現有系統中快速引入新軟件時，往往會無意間產生複雜的依賴關係，從而加劇「技術債務」——即未來需要額外投入的技術工作，來修補開發過程中為求快速完成而留下的漏洞與臨時解決方案。技術債務就像數字科技的隱形負擔，例如銀行系統中運行了超過60年的COBOL程式碼，這些代碼往往缺乏良好文檔或更新。又如千禧年問題（Y2K）就是因為用兩位數標示年份而非四位數，全球為此損失數千億美元。技術債務積累導致開發周期變長、系統複雜度提升及安全漏洞增加，甚至可能引發系統崩潰。
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評論與啟示
生成式AI為軟件開發帶來的生產力革命無可否認，但本文提醒我們切勿被短期效率提升所迷惑。特別是在現有系統基礎上推動AI代碼生成，缺乏嚴謹的技術債務管理策略，可能會讓企業背負更沉重的技術負擔，影響長遠發展。這對於香港企業尤為重要，因為本地許多金融及傳統行業系統依然承載大量遺留代碼，盲目引入AI工具可能加劇系統脆弱性。
香港科技界與企業領袖應從策略層面重視AI帶來的技術債務問題，建立完善的AI使用規範和監控機制，並加強開發團隊對AI生成代碼的審查和維護能力。這不僅是技術問題，更是管理挑戰，涉及跨部門協作和長期規劃。唯有如此，才能真正善用AI的強大潛能，避免重蹈過去技術債務累積的覆轍，實現可持續的技術創新與業務增長。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
