AI輔助開發降低軟體開發的門檻。未來，並非只有專業工程師才能參與系統建置，而是有更多不同背景的人，能透過自然語言與簡化工具，將自己的想法轉化為實際可用的應用。
隨著大型語言模型(Large Language Models, LLM)與生成式人工智慧的快速成熟，軟體工程正迎接一場結構性的轉變—AI輔助開發(AI-Augmented Development)。此技術並非以AI取代工程師，而是將AI視為共同開發者(Co-Developer)，在整個軟體生命週期中與人類形成高效率的智慧協作關係。
AI-Augmented Development的核心概念，在於讓AI能夠理解自然語言需求、掌握專案脈絡，並即時參與需求分析、系統設計、程式撰寫、測試驗證、文件生成與系統維運等各階段(圖1)。透過自然語言處理(NLP)、程式生成模型(Code Generation Models)、靜態與動態分析、自動測試生成及知識檢索技術，AI能將過往分散於文件、程式碼與人員經驗中的知識，轉化為可即時調用的團隊智慧。
圖1 AI-Augmented Development軟體生命週期示意圖
在實務上，這類技術常以AI Coding Assistant的形式出現，例如GitHub Copilot、CodeWhisperer、Cursor、ChatGPT-based IDE等，能在工程師撰寫程式的同時即時建議程式碼、補齊邏輯、產生測試案例，甚至解釋既有系統架構。AI不僅能生成程式碼，更能逐步學習團隊風格、專案規範與領域知識，成為具組織記憶特性的智慧助手。
技術重要性與影響
AI-Augmented Development的關鍵影響，在於它從根本改變軟體生產力的結構與分工模式。過去軟體開發中，大量時間耗費於重複性工作，如樣板程式撰寫、除錯、測試、文件補齊與系統理解；而AI的導入，正好能吸收這些高耗時、低創造性的任務。
多項研究顯示，導入AI輔助工具後，開發者在程式撰寫任務上的效率可提升約40%~55%，錯誤率亦顯著下降。對企業而言，整體開發週期可由「以月為單位」縮短至「以週為單位」，平均節省30%~50%的開發時間，同時提升產品交付速度與品質穩定度。
更深層的影響在於角色轉變。工程師不再只是程式碼的生產者，而是成為系統架構師與問題定義者，將更多心力投入於商業邏輯、使用者體驗與跨系統整合。另一方面，AI也降低了技術門檻，促進公民開發(Citizen Development)的興起，使非資訊背景人員能透過自然語言與低程式碼方式參與系統建置。
在產業層面，AI-Augmented Development已成為金融、電信、製造與政府數位轉型的重要基礎能力；在國家層面，這項技術關係到軟體自主性、數位治理與整體數位競爭力，已逐步被納入各國AI與數位政策的核心布局。
應用案例一－以AI協作提升金融軟體研發效率
金融業因高度法遵與系統複雜性，向來被視為導入新開發工具的保守產業。然而，澳洲澳紐銀行(ANZ)在2023年啟動GitHub Copilot試點計畫，成功展現AI-Augmented Development在大型金融機構中的可行性。
ANZ先以小規模工程師團隊進行為期六週的對照實驗，再逐步擴展至超過千名開發人員。結果顯示，使用AI輔助工具的工程師在任務完成速度上平均提升約42%，同時在程式碼可讀性與可維護性上獲得改善。
Copilot主要被用於撰寫樣板程式碼、協助理解既有系統、生成單元測試與初版文件，大幅減少工程師在理解與補齊階段的時間成本。ANZ同時建立完整的資安與法遵指引，限制AI使用範圍與資料來源，確保在合規前提下享受生產力提升。此案例顯示，AI-Augmented Development不僅適用於新創團隊，也能在高度監管環境中穩健落地。
應用案例二－在高安全產業中導入AI輔助開發
歐洲航太與防務科技公司Indra，長期從事導航、交通與關鍵基礎設施系統開發，對程式品質與安全性要求極高。面對系統複雜度不斷提升，Indra導入GitHub Copilot作為輔助工具，並嚴格限定於非機密程式碼庫中使用。
AI人工智慧在此扮演的角色包括自動生成樣板程式、撰寫測試案例、文件化模組設計，以及協助跨語言與舊系統遷移。導入後，新功能開發生產力提升約20%，樣板程式撰寫時間減少30%，工程師得以釋放約20%的時間投入高價值創新任務。
Indra亦依循Copilot Trust Center的合規架構，建立內部治理與審核流程，避免資料外洩與智慧財產風險。此案例證明，即使在高安全與高可靠性要求的產業中，AI-Augmented Development仍能成為提升競爭力的關鍵工具。
AI輔助開發降低軟體開發門檻
整體來看，AI輔助開發正在悄悄改變軟體是怎麼被做出來的。過去，寫程式往往需要花費大量時間處理重複、繁瑣又容易出錯的細節；現在，這些工作可以交由AI協助完成，讓工程師把更多心力放在思考問題本身，以及如何把系統做得更符合使用者的需求。
對一般民眾而言，這樣的改變不一定會直接被看見，但會慢慢反映在生活中：軟體更新速度變快、功能更貼近實際使用情境、系統錯誤減少，新的服務也能更快推出。無論是銀行App、交通系統、醫療平台，或日常使用的各種線上服務，都可能因此變得更穩定、更好用。
同時，AI輔助開發也降低了軟體開發的門檻。未來，並非只有專業工程師才能參與系統建置，而是有更多不同背景的人，能透過自然語言與簡化工具，將自己的想法轉化為實際可用的應用。這讓軟體不再只是少數人的專業，而更貼近社會中各種真實需求。
可以說，AI輔助開發並不是要取代人，而是讓人少做重複的事、多做有判斷力與創意的工作。它帶來的影響不在於科技多麼先進，而在於軟體能否更快、更穩定地服務人們的生活。這樣的改變，正在一步步發生。
(本文作者為資策會副主任)