AI為何不擅長找出Bug?微軟研究揭關鍵原因:無法模仿人類工程師的Debug流程
AI為何不擅長找出Bug?微軟研究揭關鍵原因:無法模仿人類工程師的Debug流程

人工智慧成為新世代開發者的重要夥伴已是不爭事實。Google 執行長 Sundar Pichai 就曾表示,如今已有高達四分之一的新程式碼由 AI 生成,Meta 的 Mark Zuckerberg 也高度關注 AI 在開發領域的應用。然而,儘管 AI 在「寫程式」表現搶眼,但在「找 bug」這件事上,卻明顯力有未逮。

根據微軟研究院最新發表的研究,即便是目前業界最強大的生成式 AI 模型,在面對軟體除錯任務時,表現仍不盡理想。研究團隊測試了包含 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 與 OpenAI o3-mini 在內的多款主流 AI 模型,並以 SWE-bench Lite 這套軟體除錯基準集進行 300 項挑戰,結果發現:

  • Claude 3.7 Sonnet 成功率僅為 48.4%
  • OpenAI 模型更低,僅 30.2% 與 22.1%

為什麼 AI 除錯這麼難?關鍵在於「學不到人怎麼做」

研究團隊指出,AI 模型目前最大的瓶頸在於訓練資料本身。現有的語言模型訓練內容多聚焦於程式碼生成與片段補全,但卻缺乏來自真實開發者的除錯紀錄與決策流程。

ai出錯
圖/ t客邦

簡單來說,AI 還無法像人類那樣理解「哪裡出錯、該怎麼判斷、該試哪些工具、怎麼一步步排查」,因為它根本沒看過我們怎麼除錯。

未來若要讓 AI 真正具備除錯能力,就必須蒐集更多「人類除錯歷程」的資料,並進行專門訓練與微調,讓模型學會如何與除錯工具互動、如何思考 bug 形成邏輯。

程式寫得快,但錯也不少?AI 的可靠性仍需觀察

即使現在許多開發者已經習慣使用 Copilot、ChatGPT、CodeWhisperer 等工具輔助寫程式,但許多研究也指出,AI 生成的程式碼中仍潛藏著各種潛在錯誤或安全風險。

例如近期話題工具「Devin」,雖號稱可自主完成軟體專案,但在 20 項基準測試中僅完成了 3 項,顯示其對實際開發場景的理解與應變能力仍遠遠不及人類工程師。

AI 是夥伴不是替代者,開發者仍是不可取代的核心

微軟的研究再次印證,寫程式不只是技術任務,更是一種結合創造力、邏輯推理與經驗判斷的綜合能力。正如比爾・蓋茲所說, 「程式設計是一門藝術,而不是機械複製。」

Replit 執行長 Amjad Masad、IBM 執行長 Arvind Krishna 等多位產業領袖也曾表示,AI 是開發者的工具,而不是取代者。未來的工程師不只要懂寫程式,還得學會善用 AI 幫手,讓效率倍增。

AI 還在學走路,開發者要更學會如何駕馭

AI 在編寫程式方面的確展現出驚人潛力,但在除錯、邏輯判斷與系統性問題解決上,仍有不少路要走。開發者該做的不是擔心會被取代,而是學會如何駕馭這位「新手助手」,讓 AI 幫你省力,而不是添亂。

就像給新手司機裝了自動駕駛一樣——直路行得穩,但遇到彎路和突發狀況,還是得靠真正的人來掌握方向盤。

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本文授權轉載自:T客邦

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從AI基礎建設到先進應用服務,中華電信以AI產品服務助台灣企業創新茁壯
從AI基礎建設到先進應用服務,中華電信以AI產品服務助台灣企業創新茁壯

看好人工智慧技術對產業與世界帶來的改變,中華電信早在2016年即展開相關研究,鎖定客服、聲控、分析、安防、助理與新興應用領域探討人機協作的各種可能性,隨著生成式人工智慧與代理人工智慧技術的出現與逐漸成熟,中華電信不僅與時俱進的以AI優化產品服務能量,更因應產業客戶的不同需求提供可信可控且支援在地客製的智慧服務。

以AI綠能機房滿足客戶的多元運算需求

研究機構IDC預測,全球人工智慧基礎設施(AI Infrastructure)市場規模自2019年以來一直呈現雙位數的成長趨勢,預估將在2028年創下超過2,000億美元的規模,看好該市場,中華電信整合AI綠能機房專業顧問團隊以及20餘年的機房營運經驗,以單一窗口提供涵蓋規劃、設計、施工與專案管理的一站式客製AI綠能機房服務,讓企業客戶可以無後顧之憂地聚焦於核心業務,同時,以高效能、低碳排與永續的機房營運發揮企業AI應用的最大成效。

AI技術的推陳出新不僅改變了運算架構,如AI伺服器與機櫃功耗從3kW、10kW到150kW,冷卻系統、電源管理與備援機制也大不相同,為滿足不同類型的企業客戶需求,中華電信除攜手百餘家產業鏈夥伴,以模組化產品服務滿足客戶需求,如浸沒液冷、直接液冷、水冷背板與風牆等AI綠能機房高電力密度解決方案,更提供資訊科技與通訊科技整合服務,以及在地客製化服務,確保企業客戶可以因應業務彈性需求、敏捷擴展AI綠能機房。

除協助企業客戶打造接軌國際的AI綠能機房,中華電信也很重視產業需求,除推出有助於提升企業營運效率的AI服務,更透過AI賦能的安全防護機制提升營運韌性。

中華電信
因應AI伺服器功耗遽增的散熱挑戰,中華電信攜手百家夥伴,以客製化、模組化的AI綠能機房,助企業彈性擴展運算力 。
圖/ 數位時代

以AI賦能的智慧客服協助超過30家企業優化營運效率並持續擴展應用場域

中華電信的智能客服方案發展得十分成熟,不僅與時俱進的以辨別式AI、生成式AI與代理AI優化與推出新產品功能,如智慧客服機器人(文字/語音/外撥)、機器人後台管理系統、值機應答助理、訂位助理、掛號助理與客戶心聲分析等,協助來自餐飲、旅宿、電商、製造、媒體、金融、物流等超過30家企業客戶優化營運績效,更連續多年獲得國家級大獎殊榮,如第十九屆國家品牌玉山獎最佳產品獎、TCCDA-CSEA最佳智慧客服系統應用獎以及台灣創新技術展覽會專利金/銀獎等。

有別於其他AI智能客服,中華電信不僅掌握核心技術、重視平台開放性與提供客製化服務,更積極深化對數位虛擬人物與多國語言的支持,如提升台語跟越南語的精準度等,藉此擴大智能客服的應用場域,更好協助企業提升客服中心的員工生產力與營運績效。

中華電信
榮獲多項國家大獎肯定 ,中華電信以可客製化、支援多國語言的AI智能客服方案 ,成功協助超過30家企業優化營運績效。
圖/ 數位時代

透過AI技術優化「放心接」隱碼平台與資安防詐,助企業有效控管安全與詐欺風險

面對層出不窮的電話騷擾與冒名詐欺事件,中華電信推出AI賦能的「放心接」隱碼平台服務,運作方式是由系統將雙方實際號碼隱藏、轉以「代表號碼+訂單/識別號碼」的方式讓雙方進行溝通,通話或活動結束後代表號碼即失效,不僅能杜絕個人資料外洩或遭第三方竊取,還可以有效避免事後聯繫、濫用與詐欺風險,十分適合需要密切與消費者聯繫的應用場景,如物流配送、外送平台、線上叫車、房仲與人力派遣等,有利於強化消費者對品牌的信任度。

中華電信
中華電信「放心接」隱碼平台透過臨時代表號碼隱藏雙方真實電話,有效杜絕個資外洩、詐欺與騷擾風險 。
圖/ 數位時代

值得特別注意的是,除透過「放心接」隱碼平台協助企業降低個資外洩與詐欺風險,中華電信更進一步透過系統工具協助企業從源頭降低安全風險,以及透過群策群力的方式偵測與防範釣魚或詐騙網站對企業品牌的影響:

首先是為政府機關與企業打造的,以零信任架構為核心的「xTrust零信任網路系統」,透過連通國家資通安全研究院驗證的方式,以身分識別(生物識別)、設備鑑別與信任推斷的方式,如從使用者登入時間、設備、情境與網路等多元因素相互推斷,強化使用者與設備的認證與授權,並透過AI 行為剖析與異常登入模型即時計算風險分數,在後端系統建立「資訊系統分級表」,落實差異化授權,全面提升企業存取環境的安全性與韌性。目前已有逾20個政府機關導入,接下來,將透過與企業環境跟雲端服務整合等方式強化遠距管理能力,協助更多企業提升安防能力。

其次是透過生成式AI提供個人版與企業版防詐守衛服務,個人版服務的運作方式是中華電信的用戶將可疑網頁的網址輸入,AI Agent會透過白名單、黑名單、短網址偵測還原、網域WHOIS資訊、網站文字OCR、詐欺語意分析、網站SSL憑證可靠度分析、偽冒域名偵測模組、本土化域名偵測等十多項技術來辨識該網頁是否為詐欺或釣魚網站,並回饋給使用者,藉此保護使用者帳戶與資產安全。

中華電信
中華電信以「零信任」架構打造xTrust系統,透過多重因素智慧推斷強化認證,有效為政府與企業阻擋網路攻擊。
圖/ 數位時代

隨著個人版防詐守衛與中華電信的技術與經驗累積,中華電信計畫在2025下半年推出企業版防詐守衛服務,可支援企業品牌與Logo監測及即時警示,協助電信、電商、物流與OTA業者即時管理釣魚與詐欺網站風險、提升消費者對品牌的信任,讓企業可以更安全且高效的方式推行各項業務。

在AI應用日趨普及的今日,企業需要的不僅僅是專業技術,而是可以一同成長的長期夥伴,而中華電信正是企業AI轉型的首選夥伴:以十餘年的AI研發經驗串聯客服、助理、資安與綠能機房等服務,彈性敏捷地提供在地化、客製化、模組化與整合式等多元服務,與客戶、夥伴一起在AI新世代走得更穩且更遠。

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