【卡城华人网】从神助手到拖累开发，AI 编码助理走下坡恐与训练方式有关

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从神助手到拖累开发，AI 编码助理走下坡恐与训练方式有关

从神助手到拖累开发，AI 编码助理走下坡恐与训练方式有关
【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-01-09 10:44

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【卡城华人网】从神助手到拖累开发，AI 编码助理走下坡恐与训练方式有关

近几个月以来AI 编码助理出现一个令人担忧的现象，背后所支援的大型语言模型品质似乎达到天花板，甚至开始走下坡。

专注金融科技的软体公司Carrington Labs 执行长Jamie Twiss 分享自身观察，原本在AI 协助下可能只要5 个小时、没有AI 协助则要10 个小时的开发任务，现在常常需要花上7、8 个小时甚至更久，这样的状况迫使他回头改用旧版模型。

Jamie Twiss 在Carrington Labs 的工作大量使用模型生成的程式码，团队也有一个沙盒环境，能在没有人工介入的情况下建立、部署并执行AI 生成的程式码，他能用一个独特视角来评估AI 编码助理的实际表现。

AI 编码助理过去常见的问题是语法错误，其次是逻辑缺陷。 AI 生成的程式码常常因为语法错误而无法执行，或错误结构中纠缠不清。对此，解法通常是人工介入、找出程式码错误，最终可以解决问题。

然而，近期推出的模型（例如GPT-5）却有更狡猾、更隐晦的处理方式，经常生成看似可以成功执行、却未如期运作的程式码，表面上避开语法错误。模型可能透过移除安全检查、生成符合开发期望的假输出，或其他避免出错的手段来达成。

Jamie Twiss 以OpenAI 9 种不同版本的ChatGPT 重复试验，主要是GPT-4 系列模型及新的GPT-5 变体，也在Anthropic 的Claude 模型测试，都有类似问题。

Jamie Twiss 推测这与模型针对程式码生成的训练方式有关，旧版模型多以大量看似功能完整的程式码作为训练资料，用来调整模型权重。这种方式并不完美，经常出现语法错误或逻辑缺陷，但至少不会移除安全检查，也不会刻意生成看似合理、实则无用的数据。

然而，当AI 编码助理出现并整合至开发环境中，模型开发商似乎意识到拥有一个强大、明确的训练资料来源，即用于开发的使用者本身。如果AI 编码助理提出的程式码能成功执行，而且使用者接受了，那就代表正向讯号，意味着AI 编码助理做对了；如果使用者拒绝，或者程式码无执行，模型在重新训练时会引导至其他方向。这种观念无疑在一段时间内促成AI 编码助理快速进步，但随着越来越多经验不足的使用者加入，训练资料开始被「污染」了。

因此Jamie Twiss 认为，如果AI 编码助理只追逐短期效益，依赖便宜、充足却品质低劣的训练资料，结果只会继续创造更糟糕的模型。有句话这么说「Garbage in, garbage out」，最终陷入不良循环。模型开发商必须投入高品质的训练资料，甚至砸钱请专家参与其中，才能让模型及其技术变好。

来源：科技新报作者陈冠荣

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