有經驗嘅軟件工程師本以為AI會幫佢哋慳時間，但實驗結果反而做嘢慢咗20%
最近有項由非牟利科技研究機構Model Evaluation and Threat Research（METR）做嘅研究發現，當16位有經驗嘅軟件開發者使用AI工具完成工作任務時，所需時間比唔用AI反而多咗19%。呢個結果同一般人以為AI會提升工作效率嘅想法完全相反，似乎打破咗AI一定帶來生產力提升嘅主流觀念。
呢個實驗就好似改寫咗《龜兔賽跑》故事，呢班經驗豐富嘅開發者本來以為用AI就似兔仔咁快，但結果發現反而慢過唔用AI嘅烏龜做法。16位平均有五年經驗嘅軟件開發者一共完成咗246個任務，當中一半用AI工具（主要係Cursor Pro或者Claude 3.5/3.7 Sonnet），另一半則完全靠自己完成。儘管佢哋預計使用AI可以減少24%完成時間，但實際上用了AI後，任務完成時間反而增加咗19%。
其中一位參與者Philipp Burckhardt就坦言，佢原本以為用AI會幫助佢提升效率，但可能事與願違，甚至可能令工作變得更加困難。
點解AI會拖慢部分工作者嘅腳步？
問題出喺呢班有經驗嘅開發者對自己項目嘅理解同背景知識豐富，AI工具冇呢啲上下文，令佢哋要花時間將自己嘅工作思路套用喺AI產出嘅結果上，仲要花好多時間去debug同修正AI生成嘅代碼。研究作者Nate Rush表示，雖然AI產出嘅部分代碼有用，但要用得上仲需要大量清理同調整。
有啲開發者仲要耗時寫提示語同等待AI回應，呢啲都拖慢咗工作速度。
此結果同外界普遍對AI嘅高期望有落差，好似有研究預計AI會喺2035年推動美國GDP增長15%，甚至令生產力提升25%。不過Rush同Becker都唔敢以呢次研究結果就斷言AI未來嘅發展，因為研究樣本細，受試者對AI工具都係新手，亦未必反映將來AI工具嘅真實效益。
研究主要係想提醒大家，喺未有更多數據支持前，唔好過份急促將AI廣泛應用喺工作場景，要有更深入嘅評估同審慎嘅決策。
Rush強調：「我哋作出有關AI系統開發同部署嘅決定，影響好大，如果要咁做，就唔好淨係聽表面答案，要有高質素嘅數據支持。」
AI對生產力嘅更大影響
經濟學家指出，METR嘅研究結果同整體AI對生產力嘅影響趨勢一致。雖然AI開始令基層職位嘅工作被取代，但對有經驗技術人才如軟件工程師，AI帶來嘅增益可能有限。
芝加哥大學布斯商學院助理教授Anders Humlum表示，對經驗豐富嘅員工而言，唔一定係佢哋嘅核心工作任務需要用AI工具，如果佢哋原本工作流程已經順暢，就唔應該強迫佢哋用。
Humlum早前亦做過研究，發現丹麥約2.5萬名使用AI工具嘅員工生產力平均只提升3%，反映AI對生產力嘅提升並非一蹴而就。
MIT經濟學家、諾貝爾獎得主Daron Acemoglu亦認為，市場普遍高估咗AI帶嚟嘅生產力提升，佢指出美國經濟中只有約4.6%嘅工作任務能透過AI變得更有效率。
佢曾寫道：「企業急於自動化所有流程，甚至係唔應該自動化嘅部分，最終會浪費時間同精力，得唔到預期嘅生產力提升。要真正提升生產力，需要組織調整、投資配套同員工技能提升。」
Humlum認為，呢次軟件開發者生產力下降嘅案例，提醒大家要謹慎思考喺邊啲情況下用AI工具。現實工作中，唔係淨係打幾句指令就可以完成任務，專家嘅經驗同知識係非常寶貴，唔應輕易放棄。
佢建議：「呢個研究係好好嘅提醒，叫我哋喺使用AI工具時要非常謹慎。」
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編者評論：
呢篇報道提供咗一個非常重要嘅視角，挑戰咗外界對AI提升工作效率嘅樂觀預期。特別喺技術行業，AI往往被視為救星，但實際上，經驗豐富嘅專業人士未必能夠即刻從AI工具中獲益，反而可能因為要融合AI產出同自身專業知識而拖慢進度。
這提醒我們，AI並非萬能，推行AI技術需要細緻考慮工作流程、員工培訓同組織結構調整。盲目追求數字化轉型或者AI自動化，可能適得其反，甚至帶來效率倒退。
同時，研究中提到嘅「修正AI代碼」時間成本，反映出AI工具目前仍有不少局限，尤其在需要高度定制化、複雜判斷嘅專業工作中。未來AI要真正發揮效益，技術開發者必須改善AI嘅準確性、上下文理解能力，並降低用戶嘅調整負擔。
最後，經濟學家嘅觀點亦值得關注：AI帶來嘅生產力提升唔係一蹴而就，而係需要整體生態系統嘅升級，包括員工技能培訓、管理層策略調整同科技配套完善。香港企業同政策制定者都應該吸收呢啲教訓，避免盲目跟風AI熱潮，而係根據實際情況逐步推進，確保勞動力轉型同技術融合能夠真正提升競爭力。
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。
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