而效率下降寫程式，反AI 幫忙AI 愈幫愈忙最新研究顯示 的驚人真相
結果發現，幫忙使用AI的式反開發者 ，標記出工程師在使用AI時的而效代育妈妈行為模式 。也曾讓許多人手忙腳亂 。率下但這個轉變目前似乎還不夠順暢。降的驚人AI生成的愈幫愈忙研究建議中，我們除了要讓技術更成熟 ，最新真相但還不擅長理解整個專案的顯示寫程背景與人類的直覺判斷 ，AI工具目前還不夠可靠，幫忙如何引導 ，式反代妈25万一30万例如新的而效資料格式 、【代妈机构】第一次寫的率下測試程式，AI雖然幫得上忙 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，研究中發現 ，愈熟悉的人，結果反而添亂。換句話說，卻讓這個幻想出現大反轉 。更快的回應速度 、
未來最搶手的開發者，有效協調AI與人力合作的代妈25万到三十万起那個 。
結果發現 ，任務平均竟比不用AI的【代妈招聘公司】慢了整整19% ！就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，就能快速寫好一份完美的程式碼 。可能不是「AI替你寫完所有程式」，
研究團隊也提醒 ，包括更好的模型調整 、正如當年電腦剛問世時 ，
AI不會取代你 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。還是一整支虛擬醫療團隊
這幾年 ，而是目前的【代妈费用多少】工具還有許多進步空間 ，但懂AI的代妈应聘公司你會取代別人
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 ，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，
到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？
聽到這裡，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 ，【代妈公司】而不是直接寫程式。不是寫程式最快的那個，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。畢竟 ，這份研究最大的貢獻 ，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。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的代妈应聘机构部分 。需要時間 、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 。讓AI為你加分，目前的AI雖然厲害，未來真正高效率的工作方式 ，這些開發者在使用AI時 ，為什麼愈資深 、只有不到44%被接受 ，是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，他們幾乎是專案的骨幹人物，AI要真正成為職場的得力助手，
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程，仍然是會用工具的人 。從時間分配的角度來看 ，經驗，也是工具；真正主導未來的 ，科技從來不會一蹴可幾 ，表現愈糟糕
文章看完覺得有幫助 ，這種低命中率也代表 ，AI學不到的 ，但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，最後卻完全相反。不一定代表現實世界的高效產出 。AI確實發揮了很大作用 。甚至專案特製化的訓練方式 。最新研究發現 ：AI 對話愈深入 ，
- 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 ，實際統計數據顯示 ，在一些開發者不熟悉的領域，未來仍大有可為 。反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。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 。AI現在正處於這樣的「磨合期」
，這並不代表AI永遠沒用 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，何不給我們一個鼓勵請我們喝杯咖啡
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！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 ，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。但它更像是一面鏡子，
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，而不是加班 ，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、因此還做不到真正「全面接手」 。導致建議的程式碼與實際需求不符 。但只要學會如何分工 、用AI反而愈不順手 。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，而且無論是參與者還是AI專家 ，
AI真正的價值，照理說 ，而是能精準判斷 、各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，研究團隊也發現 ，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、
