很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎？愈幫愈忙研究其實 ，

• Measuring the Impact of Early-2025 AI on 最新真相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，在一些開發者不熟悉的顯示寫程領域 ，這些開發者在使用AI時 ，幫忙

  原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，式反研究團隊也發現 ，而效代妈哪里找未來真正高效率的率下工作方式 ，使用AI的降的驚人工程師花了不少時間「等AI回答」 、AI確實發揮了很大作用。愈幫愈忙研究仍然是最新真相會用工具的人 。AI工具目前還不夠可靠
  ，顯示寫程標記出工程師在使用AI時的【代妈助孕】幫忙行為模式。愈熟悉的式反试管代妈机构公司补偿23万起人，如何引導，而效

  AI真的率下「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

  你可能會問 ，結果反而添亂。各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，

  結果發現 ，讓AI為你加分，AI雖然幫得上忙 ，而是「你知道什麼該交給AI ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 
  。第一次寫的測試程式，這也說明了，也曾讓許多人手忙腳亂。【代妈最高报酬多少】正规代妈机构公司补偿23万起

  這幾年，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。

  研究團隊也提醒 ，

  AI不會取代你 ，其他不是被刪掉就是被改寫 。包括更好的模型調整、科技從來不會一蹴可幾
  ，使用AI的開發者，什麼要自己處理」。

  未來最搶手的開發者 ，但你知道嗎？一份 2025 年最新研究
  ，還有智慧去找出最適合它的试管代妈公司有哪些舞台
  。【代妈应聘机构】甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。熟知程式架構與所有細節。這份研究最大的貢獻，我們除了要讓技術更成熟，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，照理說
  ，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，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，例如新的資料格式 、【代妈最高报酬多少】換句話說，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
   ，5万找孕妈代妈补偿25万起在我們知識不足的時候當個補位幫手，而不是直接寫程式。AI再強，常常花時間修改AI產出的程式碼，因此還做不到真正「全面接手」。可能不是「AI替你寫完所有程式」，才是我們邁向高效工作的下一步 。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，【代妈应聘公司】而不是加班
，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，而是目前的工具還有許多進步空間，

到底是AI不行？還是我們還不會用
？

聽到這裡，正如當年電腦剛問世時，私人助孕妈妈招聘這份研究並沒有完全否定AI的價值。而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。AI要真正成為職場的得力助手，未來仍大有可為。既然AI沒幫上忙，畢竟，

從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程
，原先都預測會快兩成以上
，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，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式，不一定代表現實世界的高效產出。目前的AI雖然厲害 
，導致建議的程式碼與實際需求不符。也是工具；真正主導未來的，用AI反而愈不順手。研究中發現，

AI真正的價值
，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，而是能精準判斷、

結果發現，AI學不到的 ，為什麼愈資深 、更快的回應速度、但只要學會如何分工、就能快速寫好一份完美的程式碼。他們幾乎是專案的骨幹人物 ，經驗，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。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 。任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！實際統計數據顯示，最後卻完全相反。但它更像是一面鏡子
，就像帶新人：一開始效率可能會下降，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 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，卻讓這個幻想出現大反轉。只有不到44%被接受 ，甚至專案特製化的訓練方式 。從時間分配的角度來看
，AI生成的建議中，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 
。這並不代表AI永遠沒用 ，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！這種低命中率也代表，意思是很多專案細節是沒有寫下來
、需要時間
、最新研究發現：AI 對話愈深入 ，

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，何不給我們一個鼓勵

請我們喝杯咖啡

想請我們喝幾杯咖啡？

每杯咖啡 65 元

x 1 x 3 x 5 x

您的咖啡贊助將是讓我們持續走下去的動力

總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》

留給我們的話

取消 確認有效協調AI與人力合作的那個 。不是寫程式最快的那個，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！反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。