在討論了文字、圖像和音訊之後，今天我們將進入生成式 AI 在軟體工程領域的應用：程式碼生成。程式碼是數字世界的「骨架」，而 AI 正在從根本上改變程式設計師的工作方式，將其從單純的「編寫者」轉變為「架構師」。

1. 核心技術：程式碼生成 LLM

程式碼生成模型本質上也是大型語言模型（LLM）的一種，但它們是在大量的開源程式碼庫和相關文檔上進行了專門訓練。

**如何運作？

它們學會了不同程式語言（如 Python, JavaScript, Java）的語法、設計模式和常見錯誤。當工程師輸入註解或函數名稱時，AI 會預測接下來最可能和最有效的程式碼行。

**代表性工具：

最著名的有 GitHub Copilot（基於 OpenAI 的 Codex 模型，現在也使用 GPT 技術）、Google Gemini 和 Amazon CodeWhisperer 等。

2. 應用層次：從輔助到自主生成

AI 程式碼生成的能力可以分為三個遞進的層次：

**A. 自動補全 (Autocompletion) 與建議
這是最基礎、但使用最頻繁的功能。

應用： 當工程師開始輸入一個變數名或函數名時，AI 會立即彈出接下來一整行或整個程式碼塊的建議。
價值： 大幅減少了重複性、模板化的程式碼編寫工作，特別是對於迴圈、條件語句或 API 調用等。

**B. 函數或程式碼段生成
這是 LLM 展現其理解和生成能力的關鍵點。

應用： 工程師可以輸入一段自然語言的註解，描述想要實現的功能，AI 就能生成一個完整的函數。
範例： 輸入 // 函數：計算一個列表所有元素的平均值，並忽略非數字元素
輸出： 完整的 Python 函數，包含錯誤處理。
價值： 將抽象的「需求」直接轉化為可執行的「程式碼」，顯著加速新功能的開發速度。
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C. 跨語言轉譯與文件生成
AI 也能處理與程式碼相關的輔助任務。

應用： 將一段 Python 程式碼轉譯為 Java 程式碼；或根據一段已完成的程式碼自動生成詳細的 API 文件和使用說明。
價值： 方便團隊在不同技術棧之間遷移，並確保程式碼文檔的即時性和一致性。

3. 挑戰與未來趨勢

挑戰：
程式碼安全與正確性： AI 生成的程式碼雖然高效，但並不總是完美或安全。它有時會包含潛在的漏洞或不是最高效的寫法，因此人類的審核和測試仍然至關重要。

未來趨勢：
AI 代理人開發（AI Agent）： 未來的 AI 將不只生成程式碼片段，而是能夠理解一個複雜的任務需求（例如：「幫我建立一個有用戶登入功能的簡單網站」），然後自主規劃、生成多個程式碼文件、修正錯誤，並最終交付一個可運行的軟體應用。

總體而言，AI 程式碼生成正在將軟體開發變成一場人機協作的遊戲。程式設計師不再是單純的編碼員，而是轉變為 AI 的指揮家和品質控制員。