您的当前位置:首页 >艾莉婕 >AI 愈幫愈忙?最新研究顯示 AI 幫忙寫程式,反而效率下降的驚人真相 正文
时间:2025-09-14 02:51:44 来源:网络整理编辑:艾莉婕
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這幾年,各種 AI 工具如雨後春筍般出現,不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」,就能快速寫好一份完美的程式碼。但你知道嗎?一份 2025 年最新研究,卻讓這個幻想出現大反轉。
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者,使用最先進的AI工具(像是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7)完成實際的程式任務。
結果發現,使用AI的開發者,任務平均竟比不用AI的慢了整整19%!而且無論是參與者還是AI專家,原先都預測會快兩成以上,最後卻完全相反。這讓我們不得不思考:AI寫程式,真有這麼神嗎?還是我們對它期望過高?
這次研究特別找來對自己專案極為熟悉的資深開發者,他們幾乎是專案的骨幹人物,熟知程式架構與所有細節。照理說,AI應該能在這樣的環境中事半功倍才對吧?但結果卻剛好相反。
原因其實不難理解:當一位開發者對專案已經瞭若指掌,AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。研究中發現,這些開發者在使用AI時,常常花時間修改AI產出的程式碼,或者因為AI不了解專案內部「潛規則」,導致建議的程式碼與實際需求不符。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程,結果反而添亂。研究也提到一個概念叫「隱性知識」(tacit knowledge),意思是很多專案細節是沒有寫下來、AI學不到的,這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。這也說明了,為什麼愈資深、愈熟悉的人,用AI反而愈不順手。
你可能會問,既然AI沒幫上忙,那到底工程師把時間花在哪裡了?研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料,標記出工程師在使用AI時的行為模式。
結果發現,使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」,而不是直接寫程式。實際統計數據顯示,AI生成的建議中,只有不到44%被接受,其他不是被刪掉就是被改寫。這種低命中率也代表,AI工具目前還不夠可靠,甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。從時間分配的角度來看,AI雖然幫得上忙,但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」,但這個轉變目前似乎還不夠順暢。
聽到這裡,很多人可能會開始懷疑:難道AI幫不上忙嗎?其實,這份研究並沒有完全否定AI的價值。研究團隊也發現,在一些開發者不熟悉的領域,例如新的資料格式、第一次寫的測試程式,AI確實發揮了很大作用。
AI真正的價值,是在我們知識不足的時候當個補位幫手,而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。目前的AI雖然厲害,但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷,因此還做不到真正「全面接手」。未來真正高效率的工作方式,可能不是「AI替你寫完所有程式」,而是「你知道什麼該交給AI,什麼要自己處理」。
與AI共事的過程,就像帶新人:一開始效率可能會下降,但只要學會如何分工、如何引導,未來仍大有可為。這份研究最大的貢獻,正是讓我們看清「AI實際應用」的現實面:實驗室裡的驚人成績,不一定代表現實世界的高效產出。
研究團隊也提醒,這並不代表AI永遠沒用,而是目前的工具還有許多進步空間,包括更好的模型調整、更快的回應速度、甚至專案特製化的訓練方式。換句話說,AI要真正成為職場的得力助手,我們除了要讓技術更成熟,也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。畢竟,AI再強,也是工具;真正主導未來的,仍然是會用工具的人。
這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果,但它更像是一面鏡子,反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。科技從來不會一蹴可幾,正如當年電腦剛問世時,也曾讓許多人手忙腳亂。AI現在正處於這樣的「磨合期」,需要時間、經驗,還有智慧去找出最適合它的舞台。
未來最搶手的開發者,不是寫程式最快的那個,而是能精準判斷、有效協調AI與人力合作的那個。讓AI為你加分,而不是加班,才是我們邁向高效工作的下一步。
(首圖來源:shutterstock)
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