程式師拒絕在沒有 AI 的情況下工作　這可能會讓他們吃虧

在2026年，你無法從開發者手中強行奪走AI程式設計工具，研究人員發現了這一點。雖然AI無疑幫助程式設計師更快地產生程式碼，但其他研究人員警告說，它可能並未產生更優秀的程式碼，這可能會為他們未來帶來問題。具體來說，在2026年2月，受尊敬的AI研究實驗室METR發表了一個驚人發現：大多數開發者即使只在有限的任務上工作，也不再願意沒有AI。METR原本希望更新一些幾個月前在2025年發表的突破性研究，該研究探討了AI對程式設計生產力的影響。在該研究中，研究人員測量了開放源碼開發者手動完成任務與使用AI完成任務所花費的時間。雖然該研究中的開發者表示AI讓他們更具生產力，但他們驚訝地發現實際上AI反而減慢了他們的效率。雖然AI產生程式碼的速度更快，但他們花費額外的時間尋找並修復錯誤、引導AI並等待它完成任務。當METR決定重複這個實驗以測量AI與程式設計師技能的進步時，他們卻無法進行。開發者不願意參與，因為他們「不願在沒有AI的情況下工作」，即使只是為了研究，研究人員承認。相反，METR在5月發表了一項調查，允許技術員工自行報告他們的AI生產力增進。不出所料，他們認為AI讓他們對組織的價值翻倍。然而，近期關於所謂tokenmaxxing費用高昂的頭條新聞，加上一些近期研究，使得這種自我認知變得可疑。Tokenmaxxing，也就是用個人使用的token數量作為使用AI生產力的指標，已經成為2026年的趨勢。而且它可能已經過時。據《金融時報》報導，亞馬遜在員工利用AI代理過度使用、導致成本上升後，關閉了其內部的token追蹤排行榜Kirorank。Uber則在2026年開年四個月內就花光了其AI預算，《資訊》雜誌報導。該公司的首席運營官Andrew Macdonald最近在播客中表示，這樣的開支並未帶來可衡量的專案或生產力提升。AI產生的程式碼也不一定會減少持續的程式碼維護需求，甚至可能增加維護需求，這一點由程式設計師兼作家James Shore在一篇在Hacker News上瘋傳的部落格文章中精闢地指出。他寫道：「現在你寫程式碼的速度快了一倍？最好希望你維護成本減半，否則你會陷入困境。你是在用暫時的速度提升換取永久的奴隸地位。」還有其他證據顯示AI會增加程式碼維護的問題。來自Entelligence AI創辦人兼首席執行官Aiswarya Sankar的一則熱門推文聲稱，企業將44%的token花費在他們AI產生的錯誤修復上。同時，程式碼審查工具公司CodeRabbit表示，他們分析開放源碼的pull requests後發現，AI產生的問題比人類程式碼多出1.7倍。這些數據雖然可能是來自試圖銷售AI程式碼審查工具的公司，但也有獨立研究者發現了這些問題。來自受尊敬的新加坡管理大學的研究人員在4月發表了一份報告，警告說「AI產生的程式碼會將長期的維護成本引入實際的軟體專案中。」既然程式設計師都愛他們的AI助手，那解決方案是什麼呢？那些想要賣給你AI程式設計代理的人說，開發者可以使用AI程式設計代理來快速完成那些讓他們筋疲力盡的程式碼修復工作。這就是Cognition創辦人兼首席執行官Scott Wu——AI程式設計代理Devin的製造者——所建議的。但即使他承認，雖然Devin可以獨立運作，但他目前會根據任務的不同，將其技能評估為介於初級與中級程式設計師之間。這並不是一個交給AI就忘掉的解決方案。新加坡管理大學的研究人員建議採用更人性化的做法。程式設計師應該像他們熟悉自己最愛的程式語言一樣深入了解AI能做與不能做的事情。他們需要設計用於AI的強大品質保證系統，並必須仔細審查AI的工作，就像審查一個初級開發者一樣。同時，研究人員說（而且Wu也同意），人類應該仍然負責大方向的工作，例如軟體架構與安全性設計。