信任 AI 處理你的程式碼？請先閱讀這篇

我聽到同樣的問題在董事會和工程團隊中被低聲討論。程式碼生成工具真的可以被信任嗎？

當然，演示影片看起來很有希望。哪個團隊不想在短短幾分鐘內製作出一個全棧應用程式呢？但問題依然存在，這一切會不會好得令人難以置信？

我經常提醒人們，如果某事看起來好得令人難以置信，通常就是如此。這種情況也不例外。儘管如此，這些工具的好處是真實的，而且在許多情況下，它們帶來的效益比你預期的還要大。

理論上的情況

程式碼生成工具已經以驚人的方式改變了工程師的工作方式。

McKinsey 報告指出，開發人員使用這些工具完成任務的速度最多提高了兩倍。Stack Overflow 的另一項調查發現，開發人員在使用 AI 輔助時，效率增加了三分之一。

這些工具還降低了非技術貢獻者的障礙。作為一個連接技術和業務的領導者，我對同事們在不編寫一行程式碼的情況下所建立的成果印象深刻。

我團隊中的一位產品經理自己創建了一個可運行的原型，而不需要依賴我們已經很忙的工程師。在董事會會議上，我也注意到那些早期採用這些工具的公司有一種新的創新觀念。

投資者通常將此視為前瞻性進步的信號。

實際情況如何

然而，當涉及到這些工具實際產生的程式碼時，結果並不均衡。

是的，程式碼是可以運行的。但品質從混亂到不穩定不等。

僅使用這些工具構建的原型雖然運作良好，但不應被誤認為是可用於生產環境的系統。

沒有明確規格或強大審查實踐的團隊容易產生薄弱、不可靠的程式碼。沒有紀律，問題會成倍增加而不是得到解決。

何時可以信任程式碼生成

我確實相信這些工具是可以信任的，我鼓勵團隊使用它們。但重要的是要有適當的條件來確保它們成功。

熟練的工程師可以使用它們來加速工作，前提是規格明確、提示經過深思熟慮，且審查徹底。在這些情況下，我發現這些工具始終能節省時間而不損害品質。

信任的來源在於周圍的系統。

執行明確流程和問責制的領導者為這些工具增加價值創造了條件。

領導者需要解決的風險

風險是巨大的，值得認真關注。如果這些工具被用作真正工程的替代品，而不是技能的增強，程式碼品質將會受損。

問題可能一開始被隱藏，但一旦系統承受真正的壓力，它們就會浮現。

延遲峰值、微妙的邏輯錯誤和操作失敗通常會在後期出現，此時修復它們的成本更高。

安全漏洞是另一個主要關注點。史丹佛大學的研究表明，AI 編碼工具經常生成不安全的程式碼。程式碼可以運行，但它悄悄地暴露了使業務面臨風險的弱點。

還有技能侵蝕的風險。過度依賴 AI 可能會削弱開發人員的判斷力。

當工程師停止對程式碼本身進行批判性思考時，組織會隨著時間的推移失去深度和彈性。

脆弱性或加速

有了正確的結構和問責制，程式碼生成可以加速交付。沒有這些護欄，它只會擴大脆弱性。

區別在於領導紀律，而不是工具本身。AI 程式碼生成工具將繼續進步。

它們將產生更乾淨的程式碼，更深入地整合到開發環境中，並減少基本錯誤。但即使是這些改進也不會取代對結構的需求。

獲勝的組織將是那些將工具視為現有實踐加速器的組織。