「ChatGPT 說的」太偷懶 （★ 58 分）
在程式碼檢閱或設計文件的討論中，經常看到有人貼上 ChatGPT 生成的文字，卻沒有任何自己的觀點或具體脈絡。作者覺得，這種「ChatGPT 說⋯⋯」的回覆顯得懶惰，也毫無團隊責任感。畢竟 ChatGPT 這款由大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 提供的 AI 工具，既不在開發團隊，也不會了解專案的技術債與商業限制，更不會在系統故障時凌晨被叫醒；真正要承擔風險和後果的，是書寫回饋的你。
直接複製貼上 AI 的建議，往往增加他人負擔：接收者必須先釐清哪些段落適用、哪些屬於通用性建議，還要猜測貼文者究竟同意哪些觀點。有建設性的檢閱回饋，應該像這樣：「這段巢狀迴圈在生產環境資料量增長時會導致 O(n²) 的效能瓶頸，建議改用雜湊表 (hash map) 以降低複雜度」。而不是：「我問了 ChatGPT，它說⋯⋯（以下三段跟專案無關的理論說明）」，讓人摸不著頭緒。
作者並不反對使用 AI 作為思考輔助；關鍵在於不要讓 AI 取代自己真正的思考過程。當 AI 幫你檢測到潛在問題或提供方向時，應先自行驗證，然後用自己的語言重述並說明為何適用於此專案。這樣不僅能展現你對程式碼與團隊動態的掌握，也能讓回饋更具說服力；畢竟你的名字就掛在這段評論底下，必須為內容負責。
在 Hacker News 的討論中，許多開發者將貼 AI 輸出比作「讓我替你 Google(搜尋)」的風格，既輕率又充滿敷衍感。有人指出，AI 回應會隨提示詞而大幅波動，缺乏固定可信度，與經過同行審核的技術文章或專書並不相同。若要引用 AI，其實更應該先行驗證、調整，再附上自己的觀點，否則很容易讓團隊浪費時間去拆解一大段雜亂的建議。
不過，也有開發者認為，當資訊不對稱或需要快速梳理繁複細節時，先用 AI 初步整理仍有助益；關鍵在於建立團隊最佳實踐：容許分享與 AI 的互動截圖或對話內容，但所有具體建議與行動方案，仍須由人為產出，並在檢閱中說明同意或駁回 AI 意見的緣由。如此才能既保有檢閱品質，也能善用 AI 的效率優勢。
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