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) - 廖雅韻 發表於 2026年1月28日
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 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。（1501字；圖1）
參考資料：
Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI. Science, 2026/1/22 (doi: 10.1126/science.adz9311)
AI is already writing almost one-third of new software code, study shows. Techxplore, 2026/1/22
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