隨著生成式人工智慧（AI）逐漸導入軟體開發流程，利用AI協助撰寫程式碼已成為不少企業提升開發效率的方式。不過，專家提醒，即使AI產生的程式碼能夠順利編譯、通過測試，看似已具備完整功能，仍可能存在未被發現的邏輯缺陷或架構問題，因此人工審核仍是不可省略的重要環節。
IT研究與顧問機構Info-Tech Research Group研究開發副總裁Ari Glaizel指出，AI生成程式碼可能產生與人類開發者不同類型的錯誤。AI主要依據使用者提供的指令與上下文生成程式碼，但未必能完整掌握企業實際的業務流程、既有系統架構及長期營運需求，因此即使程式表面運作正常，也可能忽略未被寫入指令的重要業務規則或技術限制。
專家認為，真正需要注意的並非AI是否能夠「寫出程式碼」，而是開發團隊是否因過度信任AI產出，而降低原有的品質管理標準。如果團隊習慣將AI生成內容視為正確結果，程式碼審核可能逐漸流於形式，部分問題甚至可能直到系統正式上線或進行後續維護時才被發現，進而累積成更難處理的技術債。
此外，不同開發人員可能採用不同AI模型、工具與提示指令（prompt），產出的程式碼風格、架構與處理方式也可能有所差異。若企業缺乏統一規範，長期下來可能造成程式碼標準不一致，增加後續維護、除錯及團隊協作的成本。因此，即使企業已具備成熟的AI工具及指令設計方式，仍需要保留明確的人工作業與責任機制。
針對AI輔助程式開發的管理，專家建議企業應建立更完整的治理流程，包括記錄哪些程式碼由AI協助產生、辨識需要人工檢查的高風險環節，以及建立一致的AI指令與開發標準。同時，也可在程式碼合併請求（pull request）的審核流程中，加入針對AI生成內容的專門檢查項目。
隨著AI程式開發工具持續進步，其角色可望從單純協助撰寫程式碼，逐步深入軟體開發生命週期。不過，現階段AI仍較適合作為提升開發效率的輔助工具，而非完全取代工程師的判斷。如何在提高開發速度的同時，保留人工驗證、審查與最終問責機制，將成為企業導入AI程式開發時的重要課題。
