▲AI 時代資深工程師竟成最大受害者。（圖／CFP）
記者吳立言／綜合報導
「我們不再開發軟體了，而是在幫 AI 收拾殘局。」隨著生成式 AI 大量進入軟體開發流程，科技業近期出現一股反思聲浪。部分資深工程師認為，AI 並未真正減輕工作負擔，反而讓他們花更多時間處理錯誤與技術債，甚至開始質疑自身專業價值。
創投公司 Menlo Ventures 合夥人 Deedy Das 日前在社群平台發文指出，企業大規模導入 AI 開發工具後，工程團隊內部逐漸出現明顯分化。
他認為，一部分開發者大量依賴 AI 產生程式碼，另一部分具備豐富經驗的工程師則必須花費大量時間檢查、修正與維護這些內容。隨著工作重心從開發轉向除錯與品質控管，許多資深工程師開始感受到挫折感。Das 更形容，部分軟體工程師正面臨接近「身分認同危機」的狀態，因為他們原本重視的程式設計技術與工藝精神，正在被快速變化的工作模式所衝擊。
AI 使用量成績效指標
近年來，不少科技企業積極推動員工使用 AI 工具。部分公司甚至將 AI 使用程度納入績效評估，希望藉此提升開發效率與產出速度。與此同時，科技社群也出現所謂「tokenmaxxing」文化，主張盡可能使用 AI 完成工作，並將大量呼叫模型視為提升生產力的象徵。
然而，部分研究與業界觀察指出，過度依賴 AI 可能衍生新的管理問題。當員工直接提交未經充分驗證的 AI 產出內容時，後續往往需要其他同事投入額外時間修正錯誤，形成看似提升效率、實際增加工作負擔的情況。
工作品質與團隊關係面臨挑戰
Das 指出，當 AI 生成程式碼中的錯誤持續流入正式產品環境，負責維護系統穩定性的工程師將承受愈來愈大的壓力。
部分工程師認為，現階段 AI 工具確實能加速開發流程，但仍無法完全取代人類在架構設計、程式品質管理與系統維運方面的判斷能力。若企業過度追求開發速度，可能導致技術債累積與軟體品質下降。
AI 投資效益仍待驗證
除了工程文化變化外，AI 導入成本也受到關注。顧問機構近來陸續警告企業留意「AI 代理 氾濫」現象，也就是組織內部部署過多 AI 代理人，導致管理複雜度與營運成本同步攀升。更有數據指出，部分企業在 AI 模型使用費上的支出已相當驚人，甚至傳出有公司單月在 Anthropic 的 Claude 服務上花費高達 5 億美元。
AI 是否真的提升軟體開發效率，目前仍沒有明確答案。但隨著企業持續加碼導入 AI 工具，工程師與管理層之間對於程式碼品質、生產力與專業價值的認知落差，恐怕將成為科技業下一波必須面對的問題。
