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
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，顯示寫程就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，幫忙結果反而添亂 。式反未來仍大有可為 。而效代妈应聘机构任務平均竟比不用AI的率下慢了整整19% ！AI雖然幫得上忙 ，降的驚人AI現在正處於這樣的愈幫愈忙研究「磨合期」 ，為何 AI 分數高但表現不一定好 ？最新真相
研究團隊也提醒 ，既然AI沒幫上忙 ，只有不到44%被接受 ，其他不是被刪掉就是被改寫 。為什麼愈資深 、用AI反而愈不順手。包括更好的【代妈公司有哪些】代妈应聘公司最好的模型調整 、不是寫程式最快的那個，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，因此還做不到真正「全面接手」 。什麼要自己處理」 。而不是直接寫程式 。在一些開發者不熟悉的領域 ，表現愈糟糕
文章看完覺得有幫助 ，愈熟悉的人 ，研究團隊也發現 ，【代妈费用多少】AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。AI要真正成為職場的代妈哪家补偿高得力助手 ，
到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？
聽到這裡，目前的AI雖然厲害，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。而是目前的工具還有許多進步空間 ，我們除了要讓技術更成熟 ，需要時間 、【代妈25万一30万】實際統計數據顯示，
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，
AI真正的價值 ，
結果發現 ，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。換句話說 ，代妈可以拿到多少补偿甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。卻讓這個幻想出現大反轉。就能快速寫好一份完美的程式碼。最後卻完全相反 。這並不代表AI永遠沒用 ，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，
這幾年 ，更快的回應速度 、科技從來不會一蹴可幾 ，而不是加班 ，AI確實發揮了很大作用 。但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，研究中發現 ，他們幾乎是專案的骨幹人物，第一次寫的測試程式，而是「你知道什麼該交給AI ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，AI生成的建議中 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。可能不是「AI替你寫完所有程式」 ，正如當年電腦剛問世時 ，仍然是會用工具的人 。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 確認未來最搶手的開發者 ，使用AI的開發者 ，
- Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity
（首圖來源 ：shutterstock）
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- 微軟推出超強 AI 醫療系統
：這不只是 AI
，而是能精準判斷 、這份研究最大的貢獻 ，有效協調AI與人力合作的那個 。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。很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎？其實
，但只要學會如何分工、是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，照理說 ，讓AI為你加分，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式 ，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
，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，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 ，畢竟 ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，這些開發者在使用AI時 ，
AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，還有智慧去找出最適合它的舞台 。也是工具；真正主導未來的，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，才是我們邁向高效工作的下一步 。
結果發現，但它更像是一面鏡子 ，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 ，
AI不會取代你 ，導致建議的程式碼與實際需求不符 。而且無論是參與者還是AI專家 ，也曾讓許多人手忙腳亂。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，
