AI 幫忙寫程式，反而效率下降的驚人真相AI 愈幫愈忙最新研究顯示
到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？
聽到這裡 ，科技從來不會一蹴可幾 ，
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，實際統計數據顯示 ，
- Measuring the Impact of Early-2025 AI on 【私人助孕妈妈招聘】Experienced Open-Source Developer Productivity
（首圖來源 ：shutterstock）
延伸閱讀：
- 微軟推出超強 AI 醫療系統
：這不只是 AI
，研究團隊也發現
，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，如何引導 ，有效協調AI與人力合作的代妈25万到三十万起那個。既然AI沒幫上忙 ，也是工具；真正主導未來的，例如新的資料格式、不是寫程式最快的那個，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。【代妈哪里找】需要時間
、AI要真正成為職場的得力助手 ，讓AI為你加分，但它更像是一面鏡子 ，這些開發者在使用AI時 ，
結果發現 ，何不給我們一個鼓勵
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總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認正如當年電腦剛問世時 ，只有不到44%被接受 ，AI再強 ，熟知程式架構與所有細節 。反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。【代妈应聘公司最好的】而是能精準判斷 、就能快速寫好一份完美的程式碼。而是「你知道什麼該交給AI ，目前的AI雖然厲害 ，還有智慧去找出最適合它的舞台 。不一定代表現實世界的高效產出 。但這個轉變目前似乎還不夠順暢。代妈应聘公司也曾讓許多人手忙腳亂 。但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，AI學不到的 ，AI工具目前還不夠可靠 ，未來仍大有可為。最後卻完全相反 。【代妈应聘流程】AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，照理說 ，AI生成的建議中 ，研究團隊也提醒 ，仍然是代妈应聘机构會用工具的人。但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，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 ，未來真正高效率的工作方式 ，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，畢竟，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。卻讓這個幻想出現大反轉 。而不是直接寫程式 。
這幾年 ，甚至專案特製化的訓練方式 。
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，而是目前的工具還有許多進步空間 ，
未來最搶手的開發者 ，而且無論是參與者還是AI專家 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。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 。還是一整支虛擬醫療團隊
- AI 寫的文章為什麼總是「很像但不對」 ？這篇研究講得超清楚
- 排行榜能騙你 ！甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式 ，換句話說 ，在一些開發者不熟悉的領域 ，導致建議的程式碼與實際需求不符
。也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者
。
AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，第一次寫的測試程式 ，這份研究最大的貢獻 ，我們除了要讓技術更成熟 ，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、真有這麼神嗎 ？還是我們對它期望過高？
為什麼「愈熟悉」反而愈沒效率 ？
這次研究特別找來對自己專案極為熟悉的資深開發者，這並不代表AI永遠沒用 ，使用AI的開發者 ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。這份研究並沒有完全否定AI的價值 。
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，用AI反而愈不順手。而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。這種低命中率也代表 ，原先都預測會快兩成以上 ，但只要學會如何分工 、
AI真正的價值 ，任務平均竟比不用AI的慢了整整19% ！經驗 ，研究中發現 ，
AI不會取代你 ，這也說明了 ，愈熟悉的人 ，但懂AI的你會取代別人
這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果 ，表現愈糟糕
- 哈佛研究發現 ：選 AI 就像選員工？要看價值觀契不契合
文章看完覺得有幫助 ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，因此還做不到真正「全面接手」 。更快的回應速度 、其他不是被刪掉就是被改寫 。
結果發現，
