AI 寫的程式碼最危險的地方不是寫錯，是看起來完全沒問題

AI 寫的程式碼能編譯也通過測試，但一個 SQLite 重寫慢了兩萬倍。原因是少了 4 行檢查。研究還發現用 AI 的開發者實際慢了 19%，自己卻覺得快了 20%。先定義什麼是正確的。 ⭐ 文章深度讀：拆解了兩萬倍效能差距背後少掉的那 4 行程式碼 → https://heymaibao.com/ai-code-plausible-not-correct/ 📝 懶人包 ∙ AI 生成的 SQLite 重寫有 57 萬行程式碼，能編譯也通過測試，但主鍵查詢慢了兩萬倍。根本原因是查詢規劃器少了一個 4 行的檢查函式，導致每個查詢都走最慢的路徑。 ∙ METR 對 16 位資深開源開發者的隨機對照研究發現，用 AI 寫程式實際慢了 19%，但開發者自己覺得快了 20%。感知和現實完全反轉。 ∙ 作者的結論不是「別用 AI」，而是「先定義什麼是正確的，然後量測」。能看出缺陷的人用 AI 省時間，看不出的人連自己錯了都不知道。 ∙ 我的觀點：這篇文章最讓我在意的不是兩萬倍的數字，而是那個 82,000 行的磁碟清理工具。一行排程指令就能解決的問題，AI 生成了 8 萬行程式碼加貝氏評分引擎。這不是 AI 寫錯了，是 AI 忠實地產出了你描述的東西，而不是你需要的東西。 📚 參考資料 Your LLM Doesn't Write Correct Code. It Writes Plausible Code. → https://blog.katanaquant.com/p/your-llm-doesnt-write-correct-code