AI寫程式能做到的，是依提示產生程式片段、解釋既有程式碼、提出除錯方向與整理技術文件，協助工程師查資料與打草稿；做不到的，是替企業釐清需求、設計整體架構，並為資安、授權與日後維護負責。GitHub 的官方說明就提醒，Copilot 產生的程式碼可能看似有效，實際上語法或語意並不正確，使用者要承擔安全漏洞、錯誤與侵權的相關風險。因此企業可以先把 AI 用在內部小工具與原型；牽涉客戶資料、金流或對外服務的系統，仍要由工程團隊審查、測試後才上線。
用AI寫程式能幫上忙的工作
Google 說明 Gemini Code Assist 的定位，是在整個軟體開發生命週期中協助團隊建構、部署與操作應用程式；GitHub Copilot 則會在撰寫程式時自動提供行內建議。實務上適合交給 AI 起草的工作包括：
- 程式片段與樣板：依註解或描述產生函式、資料表欄位定義、表單驗證等重複性高的程式。
- 解釋既有程式碼：接手舊專案時，請 AI 說明某段程式在做什麼，作為理解的起點，但結論仍要回頭對照程式碼確認。
- 除錯方向：貼上錯誤訊息與相關程式，讓 AI 列出可能原因與檢查順序。
- 測試與文件草稿：產生測試案例、安裝說明與 API 說明的初稿。
- 資料整理腳本：試算表格式轉換、批次改檔名這類一次性的小工具。
這些工作的共同點是產出容易檢查，錯了也能及早發現；交給 AI 的是打草稿，判斷對錯的仍然是人。
做不到或風險較高的部分
- 需求釐清：AI 不知道公司的作業例外，例如部分出貨、退貨後點數怎麼算。需求沒寫清楚，產生的程式只會把錯誤的假設寫得很完整。
- 系統架構：資料表怎麼切、權限怎麼分、日後怎麼擴充，要依整體業務判斷，不是單段程式能決定的。
- 正確性：Google 的負責任 AI 說明指出，模型可能產生看似合理、實際上違反事實的內容，對高度專業或技術性的主題也可能缺乏深入知識。
- 資安：GitHub 提醒，使用不當時可能暴露敏感資訊或產生漏洞，建議遵循安全的程式撰寫做法與程式碼審查流程。
- 授權：GitHub 說明 Copilot 有機率產生與訓練資料相符的程式碼；Google 也表示，生成程式碼若直接完整引述開放原始碼等其他來源，會註明來源，並可能註明適用的開放原始碼授權。
- 維護責任：程式上線後的錯誤修正、版本升級與交接，需要有人看得懂、願意負責。
程式碼與營業秘密：哪些內容不要貼給AI
營業秘密法第二條所稱的營業秘密，涵蓋方法、技術、製程、配方、程式、設計等可用於生產、銷售或經營的資訊，並要同時符合三個要件：非一般涉及該類資訊之人所知、因其秘密性而具有實際或潛在之經濟價值，以及所有人已採取合理之保密措施。公司的原始碼可能屬於這類資訊，訂出哪些內容不可輸入外部工具，也是保密措施的一環。
實務上，個人帳號不要處理公司程式碼；金鑰、密碼、客戶資料與設定檔不要貼進提示。改用企業方案時，先確認資料用途：Google 說明 Gemini for Google Cloud 不會使用提示詞或生成內容訓練或微調基礎模型；GitHub Copilot 的 Business 與 Enterprise 方案提供內容排除功能，可設定讓 Copilot 忽略指定檔案。整體的工具選擇與使用規範，可參考企業導入AI的步驟與資安把關。
內部自建小工具與委外工程團隊的分界
| 判斷面向 | 內部用 AI 自建 | 交給工程團隊 |
|---|---|---|
| 使用者 | 少數同事、自己部門使用 | 客戶、會員或跨部門多人使用 |
| 處理的資料 | 不含個資的內部資料 | 個資、訂單、金流或合約資料 |
| 出錯的影響 | 人工可以補救 | 影響營收、客戶權益或法規遵循 |
| 系統串接 | 單一試算表或單一系統 | 多個系統之間的 API 串接 |
| 維護方式 | 寫的人自己能改 | 需要長期維運、交接與資安更新 |
左欄的工具也要指定負責人、留下簡單說明，避免寫的人離職後沒人敢動。項目跨到右欄時，先把需求寫成文件再找團隊開發，寫法可參考需求規格書的章節架構與驗收條件。
導入時的審查流程：程式碼審查、測試與權限
- 指定工具與帳號：統一使用企業方案，由管理員控管成員，並設定不可讀取的檔案範圍。
- 程式碼審查：AI 產生的程式和人寫的程式一樣，要經過另一位工程師審查才能合併。GitHub 也提到，人為監督是使用 AI 應用時的重要防護。
- 測試：正常情境、錯誤輸入與權限不足的情境都要測，涉及金額與個資的功能要逐項驗證。
- 權限：開發與測試只用具備必要權限的帳號與測試資料，不直接連正式資料庫。
- 授權檢查：開啟工具的公開程式碼比對或來源引用功能，比對到時依授權條件處理或改寫。
想建立完整的開發規範，可以參考美國國家標準與技術研究院（NIST）的安全軟體開發框架（SSDF），它把安全開發實務分成準備組織、保護軟體、產出安全的軟體與回應弱點四組。
委外開發時，怎麼約定AI的使用
委外廠商是否使用 AI 工具，重點在事先寫進合約。依著作權法第十二條，出資聘請他人完成的著作，除受雇人的情形外，以受聘人為著作人，但契約可約定以出資人為著作人；著作財產權依契約約定，未約定的歸受聘人享有，出資人仍可利用該著作。因此合約要寫明原始碼的著作財產權歸屬，並請廠商說明：是否使用 AI 工具、用哪一種方案、公司提供的程式碼與資料會不會輸入外部服務，以及交付時附上使用的開放原始碼套件清單與授權。驗收、保固與錯誤修正責任則照一般開發案約定，不因程式由 AI 協助產生而不同。法規適用細節請以主管機關公告或專業意見為準。
常見問題
不會寫程式的人，可以用AI寫出能用的系統嗎？
可以做出試算表公式、資料整理腳本或簡單的內部表單，但看不懂程式碼，就難以判斷錯誤與安全問題。牽涉客戶資料或多人使用的系統，建議仍由懂程式的人審查與維護。
AI 產生的程式碼可以直接商用嗎？
先確認工具的服務條款，以及產出是否和公開程式碼相符。部分工具會在比對到公開程式碼時阻擋建議或附上來源與授權資訊，採用前依授權條件處理，必要時諮詢法律意見。
寫程式 AI 工具要選個人版還是企業版？
處理公司程式碼時建議用企業方案，並確認資料是否用於訓練、管理員能否控管成員與排除檔案。個人版的條款與管理功能不同，不適合放入公司的原始碼。
用AI寫程式之後，還需要工程師嗎？
需要。AI 可以協助起草程式，但需求拆解、架構設計、程式碼審查、測試與上線後的維護都要有人負責，工程師的時間可以更多放在審查與整合上。
AI 產生的程式出錯，責任誰負？
以 GitHub 的說明為例，使用者要承擔產生程式碼的相關風險。委外開發時，應在合約中約定驗收標準、保固範圍與錯誤修正責任，不因程式由 AI 協助產生而有不同。
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下一步
建議先盤點公司想交給 AI 協助的程式工作，區分可以內部自建的小工具，以及需要正式開發的系統。京采的網頁設計服務可以協助需求釐清，規劃並開發需要正式上線的後台、會員或 API 串接，交付前完成程式碼審查與測試；歡迎與我們聯繫討論。
