GitHub Copilot 的效益與風險：AI 開發輔助工具的雙面刃
GitHub Copilot 是近年來最受矚目的 AI 開發輔助工具之一，其在網路上的討論熱度以及相關課程的數量均顯示出其受歡迎程度。有許多課程開課教學如何使用 GitHub Copilot 來提升開發效率或是怎樣使用GitHub Copilot，吸引了大量開發者上課。不可否認，GitHub Copilot 確實為開發人員提供了強大的幫助，尤其是即將推出的 GitHub Copilot Agent，更進一步讓開發更加簡便與自動化，讓我們只需撰寫需求的Prompt，就可以透過Agent 協助生成程式碼或是AI幫你寫程式。
什麼是 GitHub Copilot？
GitHub Copilot 是一款由 AI 驅動的程式開發助手，專為提升開發效率而設計。它透過分析大量的程式碼庫，提供即時的程式碼建議。這項工具支援多種程式語言，並能無縫整合至主流的開發環境中。GitHub Copilot 能有效簡化開發流程，減少重複性工作，同時提升團隊的整體生產力。
然而，從組織的角度來看，這項技術是否真能帶來足夠的價值或是實際的幫助？是否如課程或是網路講得這樣美好，是需要探討。此外，值得注意的是，GitHub Copilot 並非完全免費（雖然提供基本的免費版，但功能有限），因此採用此工具對企業而言是一項成本支出。雖然，很多人會認為單一授權的費用並不高，但若公司有一定的規模，這樣，整體成本將相當可觀。這使得組織在決策時必須仔細評估投資的成本效益，確保其能夠帶來足夠的效益或是審慎判斷是否人人需要
因此，在網路上也看到有這方面研究的文獻
Transforming Software Development: Evaluating the Efficiency and Challenges of GitHub Copilot in Real-World Projects
我們先來探討，AI工具是否真的能為每位開發者在各種開發任務中提供幫助？GitHub Copilot確實有潛力帶來生產力的革命性提升，但並非所有人都能從中平等受益。當兩位開發者使用相同工具時，其中一人可能效率顯著提升，而另一人卻可能效率下降。
從下圖可以了解，通常在實施生成式 AI 工具後，經驗豐富的開發者在處理低複雜度的開發需求或問題時，生產力可能會有邊際下降，甚至速度變慢的ˊ狀況。原因很簡單，經驗豐富且技術能力強的開發者通常能快速理解並解決簡單問題，畢竟，現在的透過模型生成的程式碼是可能存在一些錯誤，並且經常忽略一些重要特性，例如執行緒安全性、安全性或效能優化，當我們使用這類工具時，通常需要多次詢問或是調教才能設計出接近需求的提示，進而產生對的程式碼，隨後還需對生成的程式碼進行審查、完善，甚至修正。
雖然，表面上採用生成式 AI工具可以減少創建程式碼所需的精力，但這種減少的精力往往被創建提示、驗證程式碼，以及修復或調試生成程式碼所需的額外工作所取代，有時甚至可能耗費更多精力。
相對而言，對於經驗較少的開發者，當面對高複雜度的問題時，AI 工具可能略微提升其工作效率。然而，這種增幅通常不明顯，且因為經驗不足，有可能完全相信產生的程式碼，進而伴隨著AI 帶來的不確定性風險，例如:無法分辨產生的程式碼是否有錯誤或不是業務要求
舉一個實際案例來說：一位資歷較淺的軟體開發人員，在未充分理解程式碼基礎或缺乏背景知識的情況下使用 GitHub Copilot，可能會生成存在根本缺陷的程式碼。而由於經驗不足，他們可能無法察覺這些問題，最終導致整體企業的生產力下降，甚至影響系統品質。
因此，深入了解 GitHub Copilot 對生產力的不同影響，對於開發者能否充分發揮其工具效益是重要。畢竟，這項工具可能為少數員工帶來顯著效益，但同時也可能降低其他員工的績效。
就個人經驗來說，當我需要進行 POC來驗證架構或是雲端服務時候，就需要臨時撰寫一個系統來測試和驗證，這時候，我通常會採用它的Agent 模式，利用 GitHub Copilot自動化的生成系統，才能快速驗證架構與服務的可行性。同樣地，當遇到不熟悉的程式語言並需要進行開發或是驗證邏輯時時，也會透過 GitHub Copilot協助生成程式碼，快速完成驗證與測試。
然而，若是自己要開發企業內的正式系統，大多數情況下我仍會選擇自行開發。當對自己撰寫的部分有疑問或是想要優化時，才會使用 GitHub Copilot ，看看是否有更好的解法或是建議。最終，所有程式碼仍需經過自己的判斷與確認，才能放入正式系統中，同時，也要加以測試，是否這樣在邏輯與效能上是否沒問題
使用 GitHub Copilot前應用的認知
AI 的發展無疑充滿吸引力，但我認為它更像是一把雙面刃。在許多販售課程或商業宣傳中，往往只強調其美好的一面，卻忽略了背後可能隱藏的問題。不切實際的行銷宣傳，加上多數管理層對軟體工程師角色的認知不足，使得 使用AI工具能讓開發變成快速或是不需要多餘開發人員， 成為一個充滿爭議的話題。也因此，如果缺乏足夠的認知基礎，AI 的應用可能帶來另一種災難，而這種災難往往不易被察覺。所以，首先我們必須將...
詳細文章可以參閱對組織使用Github Copilot 投資的效益與風險
