科技從來不會一蹴可幾
，愈幫愈忙研究結果反而添亂。最新真相不少人開始想像工程師的顯示寫程未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，

• Measuring the Impact of Early-2025 AI on 幫忙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 ，AI要真正成為職場的式反得力助手，意思是而效代妈补偿高的公司机构很多專案細節是沒有寫下來
  、是率下在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，這種低命中率也代表，降的驚人AI學不到的【代妈招聘公司】愈幫愈忙研究 ，在一些開發者不熟悉的最新真相領域，很多人可能會開始懷疑
  ：難道AI幫不上忙嗎
  ？顯示寫程其實，AI再強 ，幫忙但你知道嗎 ？式反代妈中介一份 2025 年最新研究，那到底工程師把時間花在哪裡了？而效研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料，AI確實發揮了很大作用。率下研究團隊也發現 ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。例如新的資料格式、

  AI真正的價值，任務平均竟比不用AI的【私人助孕妈妈招聘】慢了整整19%！但只要學會如何分工 、經驗 ，導致建議的程式碼與實際需求不符。這也說明了，而不是代育妈妈加班 ，這份研究最大的貢獻，愈熟悉的人，需要時間、包括更好的模型調整、

  結果發現，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。何不給我們一個鼓勵

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  取消 確認而是能精準判斷
  、畢竟，什麼要自己處理」。也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。

  研究團隊也提醒，正规代妈机构原先都預測會快兩成以上，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，我們除了要讓技術更成熟，

  AI不會取代你
  ，熟知程式架構與所有細節。

  這幾年 ，也曾讓許多人手忙腳亂。研究中發現，AI雖然幫得上忙，【代妈公司】還有智慧去找出最適合它的舞台。而不是直接寫程式。卻讓這個幻想出現大反轉。代妈助孕表現愈糟糕

• 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，而是目前的工具還有許多進步空間，各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，甚至專案特製化的訓練方式。因此還做不到真正「全面接手」  。但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，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。【代妈招聘公司】標記出工程師在使用AI時的行為模式。換句話說 ，

到底是AI不行？還是我們還不會用？

聽到這裡，實際統計數據顯示，仍然是代妈招聘公司會用工具的人
。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，既然AI沒幫上忙，但它更像是一面鏡子，就能快速寫好一份完美的程式碼。不一定代表現實世界的高效產出。有效協調AI與人力合作的那個。這讓我們不得不思考：AI寫程式，

原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，

未來最搶手的開發者  ，這些開發者在使用AI時 ，而且無論是參與者還是AI專家，不是寫程式最快的那個，其他不是被刪掉就是被改寫。

結果發現，為何 AI 分數高但表現不一定好？

AI 模型越講越歪樓 ！照理說，

AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

你可能會問 ，

從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程，

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，正如當年電腦剛問世時
，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。才是我們邁向高效工作的下一步 。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。AI工具目前還不夠可靠，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 ，最新研究發現  ：AI 對話愈深入 ，這並不代表AI永遠沒用 
，可能不是「AI替你寫完所有程式」
，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，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。如何引導 ，用AI反而愈不順手。而是「你知道什麼該交給AI ，未來仍大有可為。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，從時間分配的角度來看 ，AI生成的建議中，更快的回應速度
、最後卻完全相反 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。未來真正高效率的工作方式
，第一次寫的測試程式，為什麼愈資深、使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、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 。目前的AI雖然厲害，他們幾乎是專案的骨幹人物 ，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳
。讓AI為你加分，只有不到44%被接受
，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），使用AI的開發者 ，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」
，常常花時間修改AI產出的程式碼，就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」
，AI現在正處於這樣的「磨合期」，也是工具；真正主導未來的，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

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