AI時代的程式員效率更高，但缺乏原創性？
AI 程式編碼工具大幅提升了軟件開發效率，惟隨著效率提高，原創性與質素卻有所下降。
人工智能（AI ）編程助手正改變軟件開發的模式。不論程式編製員及軟件開發人員具備多少經驗，這些工具都能有效地協助他們編寫程式碼。如今，幾乎任何人只要向 AI 聊天機械人輸入指令，便能從零開始建立應用程式或軟件，這種做法被稱為「氛圍編程」（Vibe coding）。
OpenAI 於 2021 年推出的 Codex，是首個功能強大至能單憑簡單文字指令編寫完整程式的 AI 模型。隨後，該公司與供全球開發者儲存程式碼及協同開發平台GitHub 合作，推出自動補全程式碼工具GitHub Copilot。2023 年初，Copilot 升級為 Copilot X，成為一款功能更全面的 AI 編程助手。
如今，Copilot X 已非市場上唯一的選擇。Anthropic 、DeepSeek 等AI 公司，以及 Google 、Amazon 、Meta 等科技巨擘，均推出各自的AI 軟件開發工具。隨著數以百萬計的開發者日漸依賴AI ，這些工具如何改變程式員的工作方式？又是否能提升工作效率？
香港中文大學（中大）商學院決策、營運與科技學系教授金京泰，與同系偉倫商業人工智能學教授張曉泉、博士生李欣羽，以及新里斯本大學商業經濟學院（Nova SBE ）的Francis Joseph Costello合作，探討上述問題。他們在題為《生成式人工智能時代開源軟件開發行為之轉變》的研究中，分析GitHub 上 1,350 名開源軟件開發者在 Copilot X 推出前後的行為變化。
研究發現，Copilot X 對GitHub上原本較不活躍的開發者幫助尤為明顯。這些開發者在使用Copilot X 後，參與的開源專案增加 48%，且更積極嘗試新的程式語言。
而在原本已相當活躍、經驗較豐富的開發者當中，在使用Copilot X 後，更新程式碼的頻率較未使用者高 12%，參與的專案數量亦多6%，可見AI 不僅有助提升開發者工作效率，還讓他們能同時參與更多專案，並更容易地在不同專案之間切換。
開發者參與開源專案，有時即使只是作出微小修改，亦須要先熟悉陌生的程式碼庫（codebase）、了解軟件架構。對於偶爾才參與的人而言，這些門檻足以令他們卻步。
金教授表示：「AI 編程助手能降低這些門檻，讓人更容易踏出第一步。自從對話式 AI 編程助手面世後，開發者更願意探索新的程式語言和不同專案。」
輕鬆編碼背後的代價
然而，分析顯示，AI 編程助手雖有助提升工作效率，但直接複製貼上程式碼的情況亦顯著增加。換言之，專案數量縱然變多，但不代表程式碼更具原創性。金教授道：「AI 技術或許能提升開發者的效率，並讓他們敢於嘗試原本超出自身能力的專案，惟與此同時，亦會出現更多質素較低、欠缺原創性的程式碼。」
「複製程式碼並非一定有害，因為在軟件開發過程中，重複使用部分程式碼本屬常見做法。問題在於，如果開發者沒有充分理解某段程式碼如何與其他部分相互配合，便直接加入其中，或會令專案累積技術負債（technical debt），動搖專案基礎。」
這些逐漸累積的隱藏問題，日後可能令軟件更難維護、除錯或改進，亦可能造成兼容性問題、編碼風格不一致，以及增加後續修改的工作量。對專案管理人員而言，這項發現提醒他們應把 AI 生成的程式碼視為初稿，而非最終成果。
AI 可助事業更上一層樓
開源軟件仰賴開發者的自願投入，他們須利用私人時間參與專案。部分程式員及軟件開發者純粹出於個人興趣而參與，而GitHub 則如同一個公開作品集，讓他們展示近期的開發成果及參與協作的專案。僱主也常參考 GitHub 上的個人檔案，評估軟件開發者的技術能力和經驗。
為進一步了解開發者運用AI 的方式會否影響其事業發展，研究團隊對開發者的 GitHub 紀錄及其LinkedIn 個人檔案進行配對分析，結果發現，開發者開始使用 Copilot X後六至十二個月內，較有可能獲得內部調職或晉升。
由此看來，參與更多開源專案、掌握新技術，有助事業發展。金教授指出：「 開發者在GitHub 上公開可見的成果，亦向僱主展示自己能適應新工具，且能善用這些工具為公司作出更多貢獻。」
「不過，AI 編程工具對事業發展的好處只是短暫。當只有少數開發者真正善用這些工具時，他們的工作效率會明顯高於他人。但當這些工具日趨普及，單靠使用 AI 已不足以令開發者脫穎而出。」
在AI 時代，開發者該如何脫穎而出？
鑑於AI 編程工具帶來的短暫優勢，加上直接複製程式碼愈來愈普遍，金教授提醒開發者，AI 僅應是他們的學習夥伴及助手。即使AI 有助加快軟件開發，惟開發者仍須充分理解及評估整個系統。「應把AI 工具視為導師，而非捷徑。最終的判斷仍須由開發者負責。」
這項建議對初學者尤為重要，因為缺乏經驗的軟件開發者更傾向對 AI 工具提供的程式碼照單全收，即使程式碼質素欠佳或存在錯誤，亦照樣採用。
AI 工具可在確保軟件質素、協助開發者在開發過程中發現關鍵問題方面，發揮重要作用，例如審查可能帶有風險的程式更新，以及識別須加強測試的部分。經驗豐富的開發者則可善用這些工具，驗證AI 生成的程式碼、建立清晰的編碼規範，並將程式碼整合至複雜的系統之中。
金教授認為，長遠而言，更持久的事業優勢很可能來自更高階的能力，例如理解軟件深層的問題、評估AI 生成的內容、設計易於維護的系統，以及協調人與AI 的協作流程。
他總結道：「懂得使用AI 編程工具所帶來的事業優勢並不會消失，而是屬於那些能以更高階、更具策略性且更複雜的方式運用AI 的開發者。」