AI編程真係幫手定拖慢效率？研究揭真相！

AI在程式編寫上的影響：加快還是拖慢開發進度？

人工智能（AI）近年來在程式設計領域掀起一陣熱潮，引發大量討論，例如有些人擔心AI會取代人類程式員，而Google的CEO更曾表示，該公司約有25%的程式碼是由AI生成的。

不過，實際情況可能並非如此理想。根據非牟利組織Model Evaluation and Threat Research（METR）最新的研究顯示，AI輔助工具反而可能令軟件開發效率下降。該研究被《Ars Technica》報導，指出使用AI輔助的程式員反而比不使用AI時慢了19%。

研究中，16名程式員被要求完成約250個編程任務，期間他們或不使用AI輔助，或使用所謂的「2025年初期AI工具」，例如Anthropic的Claude和Cursor Pro。結果顯示，使用AI工具的程式員整體耗時反而增加了近五分之一。

METR團隊進一步分析發現，雖然使用AI時程式員花在寫碼、除錯、研究和測試的時間較少，但他們更多時間用於審核AI生成的內容、與AI互動和等待AI產出。換句話說，AI並未真正減輕工作負擔，反而將時間轉移至其他環節。

此外，AI輔助組別接受工具建議且未作修改的比例不足44%，而他們花費約9%的時間在修正AI生成的錯誤。這現象並不意外，因為不少企業在裁員後用AI代替人手，卻不得不重新聘請合約員工來修補AI錯誤。

儘管結果如此，研究中的程式員起初都相信AI能幫助節省近四分之一的工作時間，事後他們仍然認為AI工具令他們快了約20%。這種期望與現實的落差，部分源自於市場上眾多宣稱AI程式工具能高效生成完美代碼的基準測試，但這些測試多基於「合成、算法可評分」的任務，難以反映真實編程環境的複雜和混亂。

其實，這已非首個研究質疑AI在編程領域的強勢表現。今年早些時候，OpenAI的研究人員發表論文指出，即使是最先進的大型語言模型，也無法解決大多數真實世界的編程問題。

AI的普及還帶來其他意想不到的問題，例如部分沒有受過專業培訓的程式員，嘗試以「vibe coding」（透過向AI描述需求來寫和修正代碼），不但令程式質量下降，更可能引入嚴重的網絡安全風險。

隨著越來越多科技企業裁員、用自動化技術替代人工，這些AI生成的代碼往往比人手編寫的更不準確和不安全，但似乎這些問題並未成為裁員決策者的考慮重點。

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評論與啟示

這項研究提醒我們，AI並非萬能的程式員替代品。表面上，AI能快速生成代碼，但實際運作中，使用AI反而可能拖慢整個開發流程。這反映出目前AI工具仍未能完全理解複雜的程式邏輯和需求，產出的代碼需要大量人工審核和修正。

同時，這也揭示了人們對AI的過度樂觀和誤解。許多程式員和企業高層都相信AI會大幅提升生產力，但現實卻是AI的介入增加了額外工作，甚至帶來安全風險。這種落差提醒我們，在廣泛採用AI技術前，必須更全面地評估其實際效益和風險。

此外，這種「vibe coding」的現象值得警惕。缺乏專業知識的程式員過度依賴AI，容易造成質量和安全上的隱患，長遠來看可能損害企業和用戶的利益。技術發展不應只追求自動化，更要強調人機協作和技能提升。

最後，這反映了現代科技產業在追求效率與成本削減的矛盾。裁員換AI，表面節省成本，實際卻可能因AI錯誤帶來更高的維護和修復成本。企業決策者應更謹慎地評估AI的真正價值，避免為短期利益犧牲長期穩定和安全。

總括而言，AI在程式設計的應用仍處於發展初期，未來需要更多創新和優化，才能真正實現提升效率和質量的目標。人類程式員的經驗和判斷力依然不可或缺，AI應被視為輔助而非取代的工具。

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。