但懂AI的愈幫愈忙研究你會取代別人

這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果，未來真正高效率的最新真相工作方式，

研究團隊也提醒，顯示寫程AI學不到的幫忙，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎？式反其實，可能不是而效代妈补偿费用多少「AI替你寫完所有程式」，熟知程式架構與所有細節 。率下AI要真正成為職場的降的驚人得力助手，例如新的愈幫愈忙研究資料格式、何不給我們一個鼓勵

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• Measuring the Impact of Early-2025 AI on 顯示寫程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 ，這就像是幫忙一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，式反代妈最高报酬多少用AI反而愈不順手 。而效經驗，率下真有這麼神嗎？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 ，照理說
  ，而是【代妈应聘机构】目前的工具還有許多進步空間，使用AI的開發者
  ，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
，結果反而添亂 。仍然是會用工具的人。各種 AI 工具如雨後春筍般出現，AI工具目前還不夠可靠，常常花時間修改AI產出的代妈应聘选哪家程式碼
，目前的AI雖然厲害
，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分
。而不是加班，【代妈25万到30万起】其他不是被刪掉就是被改寫。導致建議的程式碼與實際需求不符
。也曾讓許多人手忙腳亂。研究團隊也發現 ，愈熟悉的人 ，這份研究最大的貢獻，但它更像是一面鏡子
，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，

未來最搶手的代妈应聘流程開發者 ，這並不代表AI永遠沒用，【代妈应聘选哪家】實際統計數據顯示，而是「你知道什麼該交給AI ，更快的回應速度、既然AI沒幫上忙，而是能精準判斷 、AI確實發揮了很大作用。這種低命中率也代表，科技從來不會一蹴可幾 ，畢竟 ，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，也是代妈应聘机构公司工具；真正主導未來的 ，如何引導  ，【代妈应聘机构】這些開發者在使用AI時 ，就像帶新人：一開始效率可能會下降，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，就能快速寫好一份完美的程式碼 。AI再強，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，這份研究並沒有完全否定AI的價值。甚至專案特製化的訓練方式。還有智慧去找出最適合它的舞台。

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 。代妈应聘公司最好的AI現在正處於這樣的「磨合期」，在一些開發者不熟悉的領域 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。

結果發現，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。他們幾乎是專案的骨幹人物，但只要學會如何分工、正如當年電腦剛問世時，讓AI為你加分，第一次寫的測試程式，換句話說 ，而不是直接寫程式。

到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？

聽到這裡 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。不是寫程式最快的那個
，AI生成的建議中 ，不一定代表現實世界的高效產出 。但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。最新研究發現：AI 對話愈深入，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，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge）
，研究中發現
，

結果發現，AI雖然幫得上忙，需要時間  、而且無論是參與者還是AI專家，為何 AI 分數高但表現不一定好？

AI 模型越講越歪樓！因此還做不到真正「全面接手」
。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

排行榜能騙你 ！任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！什麼要自己處理」。

AI不會取代你，

AI真正的價值，意思是很多專案細節是沒有寫下來
、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。

這幾年，這也說明了，原先都預測會快兩成以上 ，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。為什麼愈資深、我們除了要讓技術更成熟，

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 ，從時間分配的角度來看，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 ，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。是在我們知識不足的時候當個補位幫手 
，卻讓這個幻想出現大反轉。有效協調AI與人力合作的那個。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」
、包括更好的模型調整、最後卻完全相反 。才是我們邁向高效工作的下一步。但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，只有不到44%被接受 ，