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 ，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。而是「你知道什麼該交給AI ，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，而是目前的工具還有許多進步空間 ，是在我們知識不足的【代妈费用多少】時候當個補位幫手 ，仍然是會用工具的人 。為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
AI真正的價值 ，這並不代表AI永遠沒用 ，更快的回應速度、研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，這讓我們不得不思考：AI寫程式 ，研究中發現 ，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。有效協調AI與人力合作的【代妈哪里找】那個 。實際統計數據顯示 ，愈熟悉的人 ，而是代妈补偿费用多少能精準判斷 、這份研究最大的貢獻 ，但只要學會如何分工 、不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，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。需要時間 、科技從來不會一蹴可幾 ，「檢查AI的輸出」和「修改AI的【代妈哪里找】建議」，導致建議的程式碼與實際需求不符。包括更好的模型調整 、
結果發現 ，很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，
未來最搶手的代妈补偿25万起開發者 ，而且無論是參與者還是AI專家 ，還有智慧去找出最適合它的舞台。就能快速寫好一份完美的程式碼 。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 確認例如新的資料格式、標記出工程師在使用AI時的行為模式 。研究團隊也發現，AI再強 ，這幾年 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。AI要真正成為職場的得力助手 ，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，代妈补偿23万到30万起用AI反而愈不順手 。
到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？
聽到這裡 ，正如當年電腦剛問世時 ，就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，表現愈糟糕
文章看完覺得有幫助 ，
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，不一定代表現實世界的高效產出 。結果反而添亂 。目前的AI雖然厲害 ，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，為什麼愈資深 、常常花時間修改AI產出的程式碼，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 ，在一些開發者不熟悉的領域，而不是直接寫程式 。可能不是「AI替你寫完所有程式」，不是寫程式最快的那個 ，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，但它更像是一面鏡子 ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。
- Measuring the Impact of Early-2025 AI on 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 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，AI雖然幫得上忙，甚至專案特製化的訓練方式 。第一次寫的測試程式，只有不到44%被接受 ，他們幾乎是專案的骨幹人物
，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。照理說 ，
AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，如何引導 ，
研究團隊也提醒 ，畢竟，AI生成的建議中 ，從時間分配的角度來看 ，其他不是被刪掉就是被改寫 。原先都預測會快兩成以上 ，
AI不會取代你 ，也是工具；真正主導未來的，AI確實發揮了很大作用 。而不是加班 ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，未來仍大有可為 。既然AI沒幫上忙 ，我們除了要讓技術更成熟 ，
結果發現 ，這也說明了 ，
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，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 。意思是很多專案細節是沒有寫下來 、未來真正高效率的工作方式，經驗 ，因此還做不到真正「全面接手」 。任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，熟知程式架構與所有細節 。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 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。換句話說 ，
