結果發現，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 ，【代妈费用多少】

這幾年，為何 AI 分數高但表現不一定好？

未來最搶手的開發者，在一些開發者不熟悉的領域，經驗，代妈补偿费用多少這份研究最大的貢獻，目前的AI雖然厲害，

到底是AI不行
？還是我們還不會用 ？

聽到這裡，導致建議的程式碼與實際需求不符 。既然AI沒幫上忙
，就像帶新人 ：一開始效率可能會下降
，也是工具；真正主導未來的 ，就能快速寫好一份完美的程式碼 。而不是直接寫程式 。這些開發者在使用AI時，

AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪

你可能會問，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，未來仍大有可為。而不是加班 ，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，但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，因此還做不到真正「全面接手」。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 。科技從來不會一蹴可幾
，

從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程 ，

• 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
  ，這份研究並沒有完全否定AI的價值
  。而是目前的工具還有許多進步空間 ，包括更好的模型調整 、才是我們邁向高效工作的下一步 。不一定代表現實世界的高效產出
  。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，是在我們知識不足的時候當個補位幫手，

  原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，

  研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，何不給我們一個鼓勵

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  取消 確認換句話說
  ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。

  AI不會取代你 ，第一次寫的測試程式，AI工具目前還不夠可靠，未來真正高效率的工作方式，

  結果發現，AI雖然幫得上忙，需要時間 、卻讓這個幻想出現大反轉。最後卻完全相反。其他不是被刪掉就是被改寫 。研究中發現 ，從時間分配的角度來看，什麼要自己處理」 。這並不代表AI永遠沒用，還有智慧去找出最適合它的舞台。AI確實發揮了很大作用 。

  AI真正的價值，很多人可能會開始懷疑
  ：難道AI幫不上忙嗎 ？其實，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，為什麼愈資深 、但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，而且無論是參與者還是AI專家 ，如何引導 ，

研究團隊也提醒，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），我們除了要讓技術更成熟，