AI寫程式沒比較快？研究發現：高手用AI反而更慢
記者鄧天心／綜合報導
AI真的會提升編寫程式的效率嗎？一項最新研究可能會推翻這個印象，METR（模型評估與威脅研究）機構調查16名資深開源軟體開發者後發現，當這些經驗豐富的程式設計師使用主流的AI工具時，工作效率不僅沒有提升，反而下降了19%。
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METR的研究團隊請這16名在開源專案上有豐富經驗的軟體開發者，完成246個任務，包括錯誤修復、功能開發和程式碼重構等內容。
一半任務讓開發者用Cursor Pro或Anthropic的Claude等，另一半則不用任何AI工具，實驗開始前，參賽者預期AI工具能讓他們的效率提升24%；即使在完成所有任務後，他們仍然認為AI工具讓自己快了20%，然而，數據顯示使用AI的任務比未使用AI的任務平均慢了19%。
AI工具確實減少了開發者在主動編碼、測試除錯和資訊搜尋方面的時間，但開發者需要花費大量時間審查AI生成的程式碼、向AI系統下達指令、等待AI產生結果，數據顯示，開發者僅接受了不到44%的AI生成程式碼而無需修改，大多數情況下都需要調整AI的輸出，這類審查工作就佔了總時間的9%。
研究參與者報告指出，他們工作的程式碼庫老舊以及複雜是難以提升效率的原因，程式碼庫平均已有10年歷史，包含超過100萬行程式碼，AI工具無法有效利用程式碼跟上下文資訊。
研究人員認為，AI編程工具不太適合應用在標準高的環境，例如需要嚴格遵循文件規範、測試覆蓋率或程式碼格式化標準的專案。
研究還發現56%的參與者此前從未使用過Cursor，而在AI輔助表現最佳的開發者中，有一位擁有超過50小時的Cursor使用經驗，AI輔助開發的學習曲線可能比大多數人預期的更加陡峭，開發人員需要花更多時間學習才能上手。
研究團隊特別提到，目前最新發布的Claude 3.7能夠改善研究中多個程式碼庫的問題，認為新的AI工具可能會改善開發效率，對於擁有複雜、老舊的程式碼庫的組織而言，可能沒辦法期待AI工具能立即帶來效率提升，開發者在導入AI工具以前，應該要仔細評估AI工具的實際效益。
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