AI 程式碼生成是指利用機器學習模型，依照開發者給的描述自動產生程式碼，GitHub 在這篇文章裡說明這項技術的原理與限制。文章指出，AI 生成的程式碼不一定完美，但通常能給開發者一個可以接著修改的起點，省下從零開始打字的時間。
文章說明 AI 程式碼生成常見有三種使用方式：開發者打字時由 AI 自動完成程式碼、開發者寫一句自然語言的註解讓 AI 生成對應程式碼、或是直接跟 AI 對話描述需求。背後的技術是用大量開源專案程式碼訓練出的大型語言模型，文章舉例 GitHub Copilot 用的就是 OpenAI 的 Codex 模型來理解語言並轉換成程式碼。
文章引用調查數據指出，96% 的開發者表示能更快完成重複性的工作，74% 的開發者則表示因此有更多時間做更有成就感的工作，例如處理比較難的問題，而不是一直重複打類似的程式碼。文章也提醒，AI 生成的程式碼安全性取決於背後模型的訓練品質，開發者仍要自己檢查與測試，不能直接信任生成結果。
這對正在學程式的孩子很直接相關：現在很多寫程式的工具已經內建 AI 自動完成或對話生成程式碼的功能，孩子未來學程式時大概率會用到。但文章也強調 AI 生成的程式碼只是「起點」，需要自己看懂、測試、抓錯，所以學程式的基礎——讀懂程式碼在做什麼——還是不能省略，否則就只是把不會的東西交給看不懂的工具。
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