AI寫程式神話破滅?Vibe Coding發明者坦言「簡直幫倒忙」,揭三大隱形成本
AI寫程式神話破滅?Vibe Coding發明者坦言「簡直幫倒忙」,揭三大隱形成本

「我試圖使用 claude、codex agents(幫忙寫程式)幾次,但它們的表現完全不夠好,整體而言完全『沒有幫助』。」

這句話,出自發明「Vibe Coding」(氛圍編碼)一詞的 OpenAI 創始成員安德烈 · 卡帕斯(Andrej Karpathy)。

卡帕斯曾是將 AI 輔助 Coding 推向神壇的人。然而,當他著手打造自己最新的開源專案「nanochat」時,「Vibe Coding 神話」卻碎裂一地。他親口承認,AI 反而「幫倒忙」。

延伸閱讀:Vibe Coding是什麼?不寫程式碼也能開發產品!3款好用AI工具+6步驟教學一次看

nanochat 的目標,是讓人們能以低門檻,約 100 美元、花費約 4 小時,就能完成訓練並運行一個功能類似 ChatGPT 的聊天機器人。

這個專案,包含了約 8,000 行程式碼。而卡帕斯放棄了 AI,選擇「親手」一一完成。

為什麼?

神話破滅!Vibe Coding 發明者「親手寫完」8000 行程式碼,背後3大啟示

1. 複雜專案仍仰賴人類思考,僅靠「感覺」(Vibe)只會更麻煩

「nanochat」並非玩票性質、失敗也無妨的周末實驗,這個專案的複雜度,堪比建造一棟摩天大樓的地基,從分詞、預訓練到微調,環環相扣。

在要求極致精確的場景中,「Vibe」成為了最不可靠的變數之一。

背後原因,是因為 AI 工具擅長生成單獨的程式碼片段,卻缺乏對大型、複雜系統的全局理解。比起能獨當一面的「機長」,更像一個強化版的「副駕駛(Copilot)」。

也就是說,對於關鍵任務,人類工程師對系統的全局掌控與親手建構的精確性,依舊無可取代。

2. 速度提升,可能是假象!資深戰將被拖慢 19% 效率、丟失心流狀態

「加速」是 AI 工具最誘人的優勢,但美國智庫模型評估與威脅研究 METR 曾做了一項試驗,招募了 16 位經驗豐富的開源開發者,讓他們在大型程式碼庫上完成真實任務。

儘管開發者預期 AI 工具能讓完成時間減少 24%,但實際結果是,允許使用 AI 工具的人,完成時間反而增加了 19%。

關鍵原因,在於開發者將大量時間耗費在引導 AI(Prompting)、等待回應,以及修復 AI 在複雜程式碼庫中產生的錯誤上。這些隱形成本,完全吃掉了自動生成程式碼所帶來的效益。

AI 不一定能幫助所有人提升生產力,尤其對於早已熟悉複雜系統的資深人才來說,強行導入新工具,可能不僅無法提速,反而會打斷他們原本高效的心流(flow)狀態。在追求效率的同時,領導者也必須審慎評估工具與團隊的適配性。

3. 修復程式碼更花功夫,而老闆往往忽視「隱形成本」與潛在風險

許多企業評估 AI 工具的成本時,只看到了軟體訂閱費,卻忽略了冰山下的巨大支出。

Fastly 一項調查指出,高達 95% 的開發者需要花費額外時間來修復 AI 生成的程式碼;有些人甚至表示,修復的時間比省下的還多。

盲目追逐最新技術,卻沒有評估團隊的學習曲線與 AI 產出的品質修正成本,最終可能只是打亂團隊節奏、效率不升反降。更審慎的作法,是先小規模試點,充分衡量綜合效益後再做決策。

延伸閱讀:Vibe Coding教學|表單收納怎麼做?2步驟搞定麻煩報表!與ChatGPT協作完整對話一次看

此外,當人們選擇順應「感覺」(Vibe)Coding,而非深刻理解 AI 撰寫程式碼的背後邏輯時,留下的將是難以維護的技術債,甚至潛藏著安全漏洞。

領導者,有責任建立嚴格的審查標準。而穩定與安全,遠比短暫的效率與快感更重要。

本文授權轉載自經理人月刊,作者為林柏源

資料來源:TechCrunchMarkTechPostGizmodo

關鍵字: #Vibe Coding
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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