AI 寫程式快十倍，改不動的時候誰負責？

最近業界很流行一種說法：找幾個 AI agent 全自動寫程式，人類不用審查，效率直接翻十倍。聽起來很吸引老闆，尤其是那種正在評估要不要外包系統開發、或是想省一筆人力成本的決策者。但我看過太多系統移交後半年就開始長膿包的案例，想潑一盆冷水：測試綠燈跟系統能活下去，是兩件事。

測試通過只是及格，不是健康

AI 寫程式的訓練邏輯，獎勵的是「這次任務有沒有完成」，不是「三個月後改一行會不會牽動十一個地方」。這件事沒辦法量化成即時的獎勵訊號，所以模型天生就不會為了未來的維護成本犧牲眼前的交付速度。結果就是系統跑起來沒問題，但架構像蜘蛛網，一個小需求改動，得同時動好幾個看起來毫無關聯的檔案。

這個代價不是馬上出現的。它會潛伏，等到你要加一個新功能、換一個負責的工程師、或是系統要跟另一套整合的時候才爆開。到那時候，原本省下來的開發時間，會用加倍的除錯時間和溝通成本還回去。企業主最常見的誤會，就是把「上線了」當成「完工了」，實際上上線只是系統生命週期的起點。