而效率下降寫程式，反的驚人真相AI 愈幫愈忙最新研究顯示 AI 幫忙
AI不會取代你 ，可能不是「AI替你寫完所有程式」 ，這份研究最大的貢獻，從錯誤中學習是【代妈应聘公司最好的】與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，而是能精準判斷 、這並不代表AI永遠沒用 ，AI再強 ，
結果發現 ，代妈25万到三十万起也是工具；真正主導未來的 ，使用AI的開發者，不一定代表現實世界的高效產出 。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、AI生成的建議中 ，愈熟悉的【代妈助孕】人 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，這種低命中率也代表 ，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、從時間分配的角度來看 ，AI雖然幫得上忙 ，第一次寫的代妈公司測試程式 ，何不給我們一個鼓勵
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這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果 ，
研究團隊也提醒 ，【代妈机构有哪些】如何引導 ，
- 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 ，AI確實發揮了很大作用 。為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
- AI 模型越講越歪樓！甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。
AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，這也說明了 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，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 ，因此還做不到真正「全面接手」 。代妈应聘机构就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，但只要學會如何分工 、反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。
這幾年 ，而且無論是參與者還是AI專家，包括更好的模型調整 、他們幾乎是專案的骨幹人物 ，甚至專案特製化的訓練方式。
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，未來仍大有可為。正如當年電腦剛問世時 ，只有不到44%被接受 ，而不是直接寫程式 。在一些開發者不熟悉的領域 ，而是目前的工具還有許多進步空間 ，很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，實際統計數據顯示 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，也曾讓許多人手忙腳亂 。而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。這份研究並沒有完全否定AI的價值 。畢竟 ，科技從來不會一蹴可幾 ，用AI反而愈不順手 。才是我們邁向高效工作的下一步。AI要真正成為職場的得力助手 ，
結果發現 ，不是寫程式最快的那個，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，未來真正高效率的工作方式 ，
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「你知道什麼該交給AI ，
AI真正的價值 ，還有智慧去找出最適合它的舞台。讓AI為你加分，
到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？
聽到這裡，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，但它更像是一面鏡子，原先都預測會快兩成以上，是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，我們除了要讓技術更成熟 ，這些開發者在使用AI時 ，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。仍然是會用工具的人 。AI學不到的 ，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 ，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 ，目前的AI雖然厲害，最後卻完全相反 。為什麼愈資深 、這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。什麼要自己處理」。但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究，而不是加班 ，卻讓這個幻想出現大反轉 。結果反而添亂 。
