"所謂技術負債，是指開發人員為了求快，不採用最佳方案，而妥協選用短期內能加速軟體開發的方案，結果對未來的開發工作造成額外負擔。"
近來AI用於輔助程式設計越來越廣泛, 就部分研究結果顯示AI給出的建議程式碼不完全是最佳化的, 甚至有些還帶著一些漏洞, 但利用AI工具來寫程式的人員, 卻傾向於認為利用AI工具所得出的程式碼更可靠. MIT的教授就指出未來由AI生成粗製濫造的程式碼可能堆積如山, 使得程式的維護會相當困難或花費時間和精神.
這情況在機構專業上採用電腦輔助設計 (CAD) 有異曲同工之妙, 通常在專案檢討後有些設計問題須要改正, 工程師為了節省時間或是避免修改的負擔, 常常會採用最快的方式改圖, 而非最佳製圖方式來修圖. 舉例來說, 有些零件可能在設計時多了一些特徵, 在檢討後認為應該取消. 然而取消某個特徵可能牽涉到其他許多關聯特徵, 通常設計人員在為了儘快解決問題的前題下, 會選擇不回頭將所有相關的特徵去進行處理和修改, 而是把要取消的特徵用指令砍掉. 這確實在作圖上是最快的方式, 但這份設計中就會留下一些無用的特徵 (因為被後續的指令砍掉了), 且這些特徵還會在每次重生計算時被運算而耽誤時間. 另外後續接手的人也有其他負擔, 因為在進行理解圖面的設計時, 往往會將設計步驟一步步重新跑一遍, 當看到藏在圖中的無用特徵, 即便最後能理解那些是為了快速修改而隱藏於圖中的垃圾, 但就是會接手人員的造成困擾與時間的浪費.
相信不論是否使用AI工具, 也不管在那個行業, 但只要有任何省力的工具, 多少都可能會產生技術負債的問題, 端看使用者如何去面對, 以及是否要將債留後代了.
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