生成式 AI 透過提高開發速度，降低了軟體工程師對系統核心邏輯的理解深度，從而導致「理解深度萎縮」。當開發者依賴 AI 工具快速生成程式碼時，他們可能不再需要深入研究底層的演算法和架構設計，進而減少了對程式碼本質的理解。
文章提到，過去半世紀的技術發展趨勢是試圖以「機械性的修補」來解決「認知層面的複雜度」。例如，C語言、Java/OOP、Agile/Cloud 等技術的出現，雖然在一定程度上提高了開發效率，但也可能使開發者過於依賴工具，而忽略了對程式碼深層原理的理解。
生成式 AI 在軟體工程領域的應用，可能會加劇這種「理解深度萎縮」的現象。由於 AI 能夠自動生成大量程式碼，開發者可能會越來越少地參與到程式碼的設計和實現過程中，長期下來，這可能會對他們的專業能力和對系統的整體把握能力產生負面影響。
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