2026/08/28
圖文引用自：technews.tw
CodeROI 技術長 Anna Meadows 的《富比士》專欄文章指出，工程團隊採用 AI 程式工具後，速度圖表亮眼、Pull Request（PR）規模與數量同步放大，事故通報卻也悄悄攀升。問題不在工具，而是瓶頸轉移了，組織沒跟上。
過去軟體開發最昂貴的環節是寫程式碼，如今最昂貴的是判斷產出的程式是否正確安全，是否值得維護五年。這道工序稱為驗證（verification），多數企業卻仍視為附加流程。AI 讓進入審查的程式量倍增，審查人力卻沒有，審查者只能略讀、核准、信任綠色勾勾。約調查 800 名開發者的研究顯示，使用 AI 程式助理的工程師生產程式錯誤高 41%，整體效率卻未明顯提升。
驗證是系統，不是感覺
Meadows 直言，AI 程式失敗方式與人類不同：它很少顯得草率，反而自信、符合慣例、結構完整，卻可能商業邏輯出現細微偏差，而程式檢查工具（linter）卻抓不到。當審查變成形式，成本只是延後支付，最終以事故、重工與無人理解的程式庫回收。
她提出三項調整。第一，把信任從閱讀轉為檢查，以類型系統、合約測試、屬性測試、靜態分析與政策檢查等確定性關卡承擔前幾輪把關，人類應是最後一道防線，而非唯一。第二，讓測試成為規格，工程師事先撰寫或核可的測試套件才是人類意圖所在。第三，把審查當成稀缺資源分級，相依套件升版與計費邏輯變更不應是同一條路。…
