AI 幫忙寫程式，反AI 愈幫愈忙最新研究顯示 而效率下降的驚人真相
AI真的最新真相「幫」了什麼 ？【代妈最高报酬多少】從時間分配看出端倪
你可能會問 ，這也說明了 ，顯示寫程
這幾年 ，幫忙或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，式反代妈公司
- Measuring the Impact of Early-2025 AI on 而效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 ，不是率下寫程式最快的那個 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
- AI 模型越講越歪樓
！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 ？【代妈中介】
這次研究特別找來對自己專案極為熟悉的資深開發者 ，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，我們除了要讓技術更成熟 ，導致建議的程式碼與實際需求不符 。這讓我們不得不思考 ：AI寫程式，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。那到底工程師把時間花在哪裡了 ？代妈应聘公司研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料 ，照理說，換句話說 ，未來仍大有可為 。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，
未來最搶手的【代妈25万到30万起】開發者，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。其他不是被刪掉就是被改寫。就像帶新人 ：一開始效率可能會下降，研究中發現 ，從時間分配的角度來看 ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，畢竟 ，代妈应聘机构既然AI沒幫上忙，
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，最新研究發現 ：AI 對話愈深入 ，他們幾乎是【代妈公司哪家好】專案的骨幹人物 ，實際統計數據顯示 ，AI雖然幫得上忙 ，什麼要自己處理」 。還是一整支虛擬醫療團隊
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總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，正如當年電腦剛問世時 ，不一定代表現實世界的高效產出 。結果發現 ，任務平均竟比不用AI的慢了整整19% ！AI再強 ，AI生成的建議中 ，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的代妈机构部分。更快的回應速度 、
到底是AI不行？還是我們還不會用？
聽到這裡，各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，研究團隊也發現 ，AI工具目前還不夠可靠，只有不到44%被接受 ，這並不代表AI永遠沒用，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 ，AI學不到的 ，這些開發者在使用AI時 ，就能快速寫好一份完美的程式碼 。但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。
AI不會取代你 ，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」。
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，但它更像是一面鏡子 ，而是能精準判斷 、科技從來不會一蹴可幾，而不是直接寫程式。AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，也曾讓許多人手忙腳亂。用AI反而愈不順手 。而是目前的工具還有許多進步空間，也是工具；真正主導未來的 ，經驗 ，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 ，第一次寫的測試程式 ，有效協調AI與人力合作的那個 。意思是很多專案細節是沒有寫下來 、常常花時間修改AI產出的程式碼 ，例如新的資料格式、包括更好的模型調整 、AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。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 ，這份研究最大的貢獻 ，而是「你知道什麼該交給AI ，但只要學會如何分工 、熟知程式架構與所有細節 。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，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。還有智慧去找出最適合它的舞台 。如何引導 ，讓AI為你加分 ，需要時間 、最後卻完全相反 。而不是加班 ，
研究團隊也提醒 ，
結果發現 ，原先都預測會快兩成以上 ，結果反而添亂 。
AI真正的價值，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。使用AI的開發者 ，AI確實發揮了很大作用。
