Sundar Pichai的意思是，單用一個百分比，已經難以說清AI如何參與Google的工程工作。2026年10月20日接受 Big Technology Podcast 訪問時，他形容「AI寫咗幾多程式碼」這個數字已變得「無意思」，因為工程師接觸到的工作，幾乎每個部分都深受AI影響。他表示，Google推出Gemini 4 Argon後，會更留意程式碼變更提交量，以及回退（rollback）數字。5

點解計算AI寫碼比例愈來愈難反映實況？

「AI生成程式碼佔幾多」回答的只是其中一條問題：有幾多程式碼由AI產生？但它不會告訴你，團隊有沒有完成更多有用工作、審核修改是否花少了時間，或者交付的軟件是否更可靠。

如果AI不只負責生成程式碼，亦參與更廣泛的工程流程，將工作清楚分成「AI寫」和「人手寫」就愈來愈難，也未必有太大參考價值。Pichai提出的是這項指標的局限，並不等於證明AI已改善每一項工程成果。5

Google過往的百分比，反映採用程度，不等於成效

Google過去公布的數字，曾用來展示AI在程式編寫上的角色愈來愈大：由2024年尾約25%，升至2025年秋季約50%，再到2026年4月的75%。較後一個數字，指由AI生成、並經工程師批准的新程式碼。52425

要留意，這些數字未必完全是同一種計法；75%明確指新程式碼中由AI生成並獲工程師批准的部分。即使AI生成程式碼的比例上升，也只能直接說明採用程度提高，不能單憑這個比例推斷完成工作更多、工程投入減少，或軟件質素改善。

Google稱Argon帶來提交量和回退數變化

Pichai在訪問中表示，Argon推出首四星期，Google的「CL」——程式碼變更提交——增加30%，而回退數則減少約三分之一。5

Google另外表示，透過Antigravity使用Argon的團隊，agentic code submissions（由AI代理參與的程式碼提交）增加逾35%，回退數減少近三分之一。4551 訪問提到的30%與Google公布的逾35%，用詞和指標並不相同。現有報道未交代兩者的定義、統計範圍如何對照，因此不應當成同一組數字。

Google亦舉出Argon協助處理大型程式碼庫工作的例子：Chrome團隊將核心網頁處理程式碼，與一個約600萬行的Chromium舊有功能資料夾分開。這說明Google稱Argon曾協助處理大型工程項目，但不代表模型生成了600萬行新程式碼。51

提交量和回退數較貼近成果，但仍未講晒

程式碼提交量和回退數，比「程式碼由誰寫」更貼近工程結果：前者反映提交了多少修改，後者則反映有多少修改其後需要撤銷。不過，兩項數據仍未能完整計算生產力。

相關數字由Google公布；現有資料未有提供一個全面比較，涵蓋完成的工作量、審核時間、整體工程投入和軟件可靠程度。因此，較準確的理解是Google改了著眼點：舊百分比描述AI生成程式碼的普及程度，新數字則嘗試反映提交和回退的變化。單靠任何一組數字，都不足以證明AI對軟件交付的整體影響。54551

Sundar Pichai的意思是，單用一個百分比，已經難以說清AI如何參與Google的工程工作。2026年10月20日接受 Big Technology Podcast 訪問時，他形容「AI寫咗幾多程式碼」這個數字已變得「無意思」，因為工程師接觸到的工作，幾乎每個部分都深受AI影響。他表示，Google推出Gemini 4 Argon後，會更留意程式碼變更提交量，以及回退（rollback）數字。5

點解計算AI寫碼比例愈來愈難反映實況？

「AI生成程式碼佔幾多」回答的只是其中一條問題：有幾多程式碼由AI產生？但它不會告訴你，團隊有沒有完成更多有用工作、審核修改是否花少了時間，或者交付的軟件是否更可靠。

如果AI不只負責生成程式碼，亦參與更廣泛的工程流程，將工作清楚分成「AI寫」和「人手寫」就愈來愈難，也未必有太大參考價值。Pichai提出的是這項指標的局限，並不等於證明AI已改善每一項工程成果。5

Google過往的百分比，反映採用程度，不等於成效

Google過去公布的數字，曾用來展示AI在程式編寫上的角色愈來愈大：由2024年尾約25%，升至2025年秋季約50%，再到2026年4月的75%。較後一個數字，指由AI生成、並經工程師批准的新程式碼。52425

要留意，這些數字未必完全是同一種計法；75%明確指新程式碼中由AI生成並獲工程師批准的部分。即使AI生成程式碼的比例上升，也只能直接說明採用程度提高，不能單憑這個比例推斷完成工作更多、工程投入減少，或軟件質素改善。

Google稱Argon帶來提交量和回退數變化

Pichai在訪問中表示，Argon推出首四星期，Google的「CL」——程式碼變更提交——增加30%，而回退數則減少約三分之一。5

Google另外表示，透過Antigravity使用Argon的團隊，agentic code submissions（由AI代理參與的程式碼提交）增加逾35%，回退數減少近三分之一。4551 訪問提到的30%與Google公布的逾35%，用詞和指標並不相同。現有報道未交代兩者的定義、統計範圍如何對照，因此不應當成同一組數字。

Google亦舉出Argon協助處理大型程式碼庫工作的例子：Chrome團隊將核心網頁處理程式碼，與一個約600萬行的Chromium舊有功能資料夾分開。這說明Google稱Argon曾協助處理大型工程項目，但不代表模型生成了600萬行新程式碼。51

提交量和回退數較貼近成果，但仍未講晒

程式碼提交量和回退數，比「程式碼由誰寫」更貼近工程結果：前者反映提交了多少修改，後者則反映有多少修改其後需要撤銷。不過，兩項數據仍未能完整計算生產力。

相關數字由Google公布；現有資料未有提供一個全面比較，涵蓋完成的工作量、審核時間、整體工程投入和軟件可靠程度。因此，較準確的理解是Google改了著眼點：舊百分比描述AI生成程式碼的普及程度，新數字則嘗試反映提交和回退的變化。單靠任何一組數字，都不足以證明AI對軟件交付的整體影響。54551