AI程式輔助工具被廣泛視為提升軟體開發效率的利器，但最新研究卻顯示，AI實際上可能讓開發者效率變慢。由非營利研究機構「模型評估與威脅研究組織（METR）」進行的一項隨機對照實驗發現，使用AI輔助程式撰寫的開發者，實際工作時間反而增加了19%，與原先預期大相逕庭，而這些資深工程師仍誤以為效率提高了。記者李琦瑋／編譯

AI程式輔助工具被廣泛視為提升軟體開發效率的利器，但最新研究卻顯示，AI實際上可能讓開發者效率變慢。由非營利研究機構「模型評估與威脅研究組織（METR）」進行的一項隨機對照實驗發現，使用AI輔助程式撰寫的開發者，實際工作時間反而增加了19%，與原先預期大相逕庭，而這些資深工程師仍誤以為效率提高了。

[caption id="attachment_71945" align="alignnone" width="1200"] 研究顯示，AI輔助寫程式反而拖慢進度19%，但資深工程師仍誤以為變快了。（圖／123RF）[/caption]

研究團隊邀請了16位具有多年大型開源專案經驗的資深工程師，進行總計246項任務（如修復bug、開發新功能等），並讓系統隨機指定是否使用AI工具（主要是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7 Sonnet）來完成。整體研究於2025年2月至6月間進行。

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令人訝異的是，參與者事後仍普遍認為AI有助提升效率，估算任務完成時間縮短了20%。但實際上，AI輔助組花費的時間比未使用AI的對照組多出約19%，代表AI工具反而減慢了開發人員的速度。

研究指出5項可能導致效率降低的原因，包括開發者對AI效能過於樂觀；測試對象對原始碼庫高度熟悉，AI難以提供額外幫助；大型程式碼庫（超過100萬行）導致AI推理效率下降；AI建議的接受率低（不到44%），反而花費更多時間審查與修正；AI無法充分理解隱含的專案背景與語境。

此外，AI回應延遲與輸入上下文不足等問題，也可能加劇效率拖慢的現象。

報告中也附上時間分配圖示，顯示開發者使用AI後，實際撰寫程式與查找資料的時間減少，轉而花更多時間在與AI互動、等待AI生成內容與審查其輸出，甚至出現閒置。

雖然研究結果顯示目前AI工具未如預期提升效率，但研究作者也強調，這項實驗為特定時間點、特定工具與高熟悉度情境下的結果，未必適用於所有開發環境。

研究作者最後補充，這並不代表AI工具毫無助益，或未來不會更強，「AI技術仍有很大潛力，特別是在新專案、較小型的程式碼庫，或新手工程師的情境下，可能展現不同的生產力表現。」

資料來源：The Register

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