作者 stpiknow (H)
標題 [新聞] 誰真正從 AI 寫程式中受益?生成式 AI 在
時間 Wed Jan 28 11:51:06 2026


標題:誰真正從 AI 寫程式中受益?生成式 AI 在軟體開發中的擴散與分化

來源:iknow科技產業資訊室

原文網址:https://pse.is/8n4wu6
策略評析 : 誰真正從 AI 寫程式中受益?生成式 AI 在軟體開發中的擴散與分化 - 科技產業資訊室(iKnow) 圖、誰真正從 AI 寫程式中受益?生成式 AI 在軟體開發中的擴散與分化
近年來,生成式人工智慧(Generative AI, GenAI)的快速發展,持續衝擊各行各業,其中對軟體開發工作的影響尤為顯著。從「AI 是否會取代工程師」到「究竟誰能真正從 AI 中受益」,相關討論不斷升溫。2026 ...

 

原文:
近年來,生成式人工智慧(Generative AI, GenAI)的快速發展,持續衝擊各行各業,其
中對軟體開發工作的影響尤為顯著。從「AI 是否會取代工程師」到「究竟誰能真正從
AI 中受益」,相關討論不斷升溫。2026 年,Daniotti 等人於《Science》期刊發表一項
關於全球生成式 AI 擴散與影響的研究,為此一議題提供了重要的實證基礎。

該研究並未採用傳統的問卷調查方法,而是透過訓練神經網絡分類器,分析 2019 至
2024 年間超過 3,000 萬筆 GitHub 程式碼提交紀錄,精準辨識由 AI 生成的 Python 程
式碼,藉此描繪生成式 AI 的全球採用趨勢,並檢視其對不同資歷開發者所帶來的深層影
響。


研究結果顯示,隨著 GitHub Copilot、ChatGPT 與 GPT-4 等工具陸續推出,AI 生成程
式碼的比例在全球快速攀升,顯示生成式 AI 已由早期的實驗性工具,逐步轉變為軟體開
發流程中的常態化輔助技術。


從全球擴散的角度來看,美國在 AI 程式碼生成的採用上取得了早期且持續的領先地位。
至 2024 年底,美國開發者提交的 Python 程式碼中,約有 29% 為 AI 生成。歐洲國家
如德國與法國緊追在後,採用率分別為 23% 與 24%;印度雖然起步較晚,但成長迅速,
也已達到 20%。相較之下,中國與俄羅斯則因使用限制(如 OpenAI 的存取封鎖)以及在
地平台使用習慣差異,整體採用率相對滯後。此一結果顯示,儘管生成式 AI 被視為通用
技術,其擴散速度仍深受地理條件與地緣政治因素影響。


在開發者的人口特徵分析中,研究並未發現性別在 AI 使用比例上的顯著差異。然而,真
正的分歧則出現在「開發經驗」上。研究指出,資歷較淺的開發者反而更頻繁使用 AI 工
具。剛加入 GitHub 的初階開發者,其程式碼中平均有 37% 來自 AI;相較之下,資深開
發者的比例則約為 27%。這顯示,生成式 AI 已成為新手開發者快速上手的重要輔助工具


然而,當研究進一步分析 AI 對生產力的實際影響時,結果卻呈現出明顯的「強者恆強」
現象。整體而言,隨著 AI 採用率提升,開發者的生產力平均增加 3.6%;但進一步拆解
後發現,這些增益幾乎完全集中於資深開發者,其生產力提升幅度達 6.2%。相對地,最
積極使用 AI 的初階開發者,卻未觀察到具統計顯著性的生產力成長。


究其原因,資深開發者通常具備較強的「審核直覺」與程式碼審查能力,能迅速辨識並修
正 AI 產出的錯誤,將其轉化為實質且高品質的成果,從而實踐真正的人機協作。他們得
以將節省下來的時間,從繁瑣的協調與除錯工作中釋放,轉而投入更具價值的核心編碼任
務。反觀初階開發者,因缺乏足夠的判斷與整合能力,往往只能被動接受 AI 生成的程式
碼,甚至可能因修補 AI 所留下的錯誤而抵銷自動化帶來的效率提升。這顯示,在生成

式 AI 時代,紮實的基礎知識非但未被取代,反而成為跨越生產力門檻的關鍵要素。

除了產量提升之外,生成式 AI 亦改變了軟體開發的工作型態,並對創新行為產生影響。
研究發現,使用 GenAI 的開發者更傾向於引入新的程式庫及其組合,顯示 AI 有助於協
助開發者跨越既有技術邊界,探索不熟悉的軟體領域。然而,這類探索效益同樣主要集中
於資深開發者身上,初階者並未展現出相近程度的創新擴展能力。從經濟角度估算,僅

以 2024 年底的採用水準計算,生成式 AI 每年即可為美國的程式編碼活動創造約 230
億至 380 億美元的額外價值,但這項龐大效益的分配卻呈現高度不均。

整體而言,生成式 AI 雖有助於提升整體效率與經濟價值,卻也可能同時擴大技能累積與
職涯發展上的不平等。當資深開發者透過 AI 持續強化競爭優勢,而初階開發者卻陷入高
度依賴、難以累積核心能力的困境時,原本仰賴經驗逐步累積的「技能階梯」恐將面臨斷
裂風險。此一研究結果為軟體產業的未來敲響警鐘,提醒企業、教育體系與政策制定者:
在生成式 AI 時代,關鍵不在於是否導入 AI,而在於如何透過培訓模式與制度設計,引
導人才理解並駕馭 AI,而非僅止於使用 AI,以確保其在 AI 輔助環境中,仍能持續累積
關鍵的核心能力,避免技術進步最終轉化為結構性不平等。


心得:
根據這篇研究,AI 雖然降低了寫 code 的門檻,但審核與除錯的能力反而成為區分生產
力的關鍵。資深者能利用 AI 釋放冗餘工作、提升原本不熟悉的工具使用度,但初階者若
過度依賴生成結果,可能因缺乏基礎判斷力,導致生產力原地踏步甚至後退,對於依賴AI
就想轉行的工程師值得思考基礎知識的增強才行。


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※ 作者: stpiknow 2026-01-28 11:51:06
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TKB5566: 原來如此 總之就是要知道如何跟ai討論
邏輯愈嚴密 討論效果就越好
ai提供的解是錯誤的 我的經驗是很多時候提問者的前提就錯了 所以邏輯嚴密到知道每一行在幹什麼 有沒有其他寫法  為什麼不用其他寫法 這樣才能問出真正的問題
對方才能回應40F 49.216.188.116 台灣 01/29 08:35
peter98: help me build the project by mvn cleaninstall, and fix any errors47F 73.150.0.123 美國 01/29 08:42
douge: 你們現在在討論的所謂的要懂如何使用AI
其實在很短的時間內就又不重要了49F 140.112.175.204 台灣 01/29 09:37
jasperhai: 別擔心 很快AI就能取代debug工作
但品質嘛…懂的就懂51F 150.116.26.185 台灣 01/29 13:37
douge: 那你加油了53F 140.112.175.204 台灣 01/29 13:47

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