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一個(gè)Bug改通宵!用AI寫超50%代碼,只有32%資深開發(fā)者敢這么干

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新智元報(bào)道

編輯:元宇

【新智元導(dǎo)讀】AI真能提升編程生產(chǎn)力?還是只會(huì)為你挖坑加活?Fastly針對(duì)美國開發(fā)者,做了一項(xiàng)有關(guān)AI生產(chǎn)力的調(diào)研,發(fā)現(xiàn)高級(jí)開發(fā)者使用AI交付的代碼量是初學(xué)者的2.5倍。調(diào)研也揭示了AI編碼的「隱形成本」——識(shí)別和修正AI錯(cuò)誤的成本。有時(shí)一個(gè)小bug,就可能改通宵,效率不增反降。

AI寫代碼,真的能提升10倍生產(chǎn)力嗎?

上手飛快,看起來似乎很爽。

但速度與激情背后,AI也會(huì)為你挖坑。

有時(shí),一個(gè)不易察覺的小bug,會(huì)讓你調(diào)試半天。

飛速背后,是驚悚的「隱性成本」。

你交付的代碼

有多少是AI寫的?

在Fastly針對(duì)美國開發(fā)者的一項(xiàng)調(diào)研中,發(fā)現(xiàn)高級(jí)開發(fā)者(10年以上經(jīng)驗(yàn)),使用AI交付的代碼量,是初級(jí)開發(fā)者(0–2年經(jīng)驗(yàn))的2.5倍。

約有1/3的高級(jí)開發(fā)者表示,他們交付的代碼中,AI生成的占到了50%以上,是初級(jí)開發(fā)者的2.5倍,后者這一比例為13%。


該調(diào)查由Fastly于2025年7月10日至14日開展,共收集了791名職業(yè)開發(fā)者的反饋

一位高級(jí)開發(fā)者結(jié)合自己的編程經(jīng)歷,稱AI可以在代碼測(cè)試、找出錯(cuò)誤、無縫修復(fù)方面比人類更快。

但一位初級(jí)開發(fā)者卻對(duì)此表示困惑,他們的問題是不知道如何在編程中駕馭AI,達(dá)到預(yù)期效果:

「AI總是以為我在做某件事,但事實(shí)并不是這樣,結(jié)果我得自己回頭重寫?!?/p>

有59%的高級(jí)開發(fā)者仍認(rèn)為AI工具總體上幫助他們更快交付代碼,相比之下初級(jí)開發(fā)者只有49%。

結(jié)果顯示,高級(jí)開發(fā)者對(duì)AI編程的看法更加樂觀。

有超過50%的初級(jí)開發(fā)者表示,AI僅僅讓他們「稍微快了一些」,但只有39%的高級(jí)開發(fā)者這么認(rèn)為。

相比之下,高級(jí)開發(fā)者更加認(rèn)同AI讓他們的工作加速明顯的說法:

26%的人表示AI讓他們「快得多」,是初級(jí)開發(fā)者(13%)的兩倍。

而造成這一差距的主要原因,應(yīng)當(dāng)在于開發(fā)經(jīng)驗(yàn)上:

通常,高級(jí)開發(fā)者的經(jīng)驗(yàn),讓他們更能識(shí)別并修正AI的錯(cuò)誤。

他們更能識(shí)別出「看起來沒問題」的代碼中是否有坑。

這讓他們?cè)谑褂肁I的過程中更自信也更高效,甚至敢在一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)代碼使用AI。

但初級(jí)開發(fā)者因?yàn)槿狈?jīng)驗(yàn),不能有效識(shí)別AI代碼中的錯(cuò)誤,因此更加謹(jǐn)慎,他們甚至?xí)苊庠谏a(chǎn)環(huán)境中使用AI。

實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù),也印證了這一點(diǎn):

只有13%的初級(jí)開發(fā)者使用AI交付的代碼超過50%,而高級(jí)開發(fā)者中這一比例是32%。

這說明:越是有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者,在工作中會(huì)更加積極使用AI,同時(shí)也更信任它們?cè)谏a(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)。

考慮到「氛圍編程」(vibe coding,即過度依賴 AI 隨意寫代碼)可能帶來的漏洞,這一發(fā)現(xiàn)讓更多人意識(shí)到:經(jīng)驗(yàn)在AI編程應(yīng)用上的重要性。

提速,還是降速?

小心「假性進(jìn)度」陷阱

雖然,高級(jí)開發(fā)者更傾向于使用AI交付代碼,但他們之中也有近30%稱在修改AI輸出上多花費(fèi)的時(shí)間,抵消了大部分節(jié)省的時(shí)間,而初級(jí)開發(fā)者中這一比例是17%。

只有14%的開發(fā)者,表示他們很少需要改動(dòng)。

盡管如此:仍有超過一半的開發(fā)者覺得使用Copilot、Gemini或Claude等AI工具讓他們整體更快。


Fastly的這項(xiàng)調(diào)研,并非唯一有關(guān)「AI提升生產(chǎn)力」的研究。

還有一些針對(duì)資深開發(fā)者的隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)(RCT),甚至發(fā)現(xiàn):

這種反差背后,可能和心理感覺有關(guān)。

用AI寫代碼,一開始可能會(huì)覺得很爽,只用敲幾下,代碼就可以補(bǔ)全。

這很容易讓人掉入這種「假性進(jìn)度」的陷阱:

雖然開始速度飛快,但隨后頻繁的修改、測(cè)試和返工常把這些優(yōu)勢(shì)消耗掉。

Fastly與開發(fā)者的一些交流,以及調(diào)查反饋的評(píng)論,都反映了這種情況。

一位受訪者表示,「雖然像GitHub Copilot這樣的AI工具能建議代碼片段甚至完整函數(shù),對(duì)我?guī)椭艽?,但有一次用它生成了一個(gè)看似正確的復(fù)雜算法,結(jié)果一個(gè)暗藏的細(xì)微bug,讓我調(diào)試了好幾個(gè)小時(shí)?!?/p>

也有受訪者表示,AI雖然能夠省下寫樣板代碼的時(shí)間,但也會(huì)帶來一些效率低下的問題,需要手動(dòng)修復(fù),最后速度就被拉回來了。

AI可能會(huì)省事,但也可能給你「加活」,從而抵消了它效率提升的一面。

調(diào)研發(fā)現(xiàn),除了提效之外,AI的另一項(xiàng)作用是提供「情緒價(jià)值」,可以增加開發(fā)工作的樂趣。

有將近80%的開發(fā)者表示AI工具讓編程變得更享受:

有人覺得可以跳過枯燥的重復(fù)勞動(dòng),有人則喜歡那種即時(shí)生成代碼帶來的滿足感。

還有的受訪者表示,AI可以幫忙突破被卡住的任務(wù),幫自己找到完成任務(wù)所需的答案。

雖然快樂不等于效率,但AI帶來的這種積極的情緒價(jià)值,還是十分必要的。

注意AI編碼的「隱性成本」

Fastly還調(diào)研了開發(fā)者對(duì)綠色編碼(green coding,即節(jié)能軟件編寫方式)以及AI工具能耗的認(rèn)知。

調(diào)研表明,開發(fā)者隨著經(jīng)驗(yàn)增長(zhǎng),綠色編碼的實(shí)踐率也在明顯提高:

超過56%的初級(jí)開發(fā)者說他們會(huì)主動(dòng)考慮能耗,而中高級(jí)開發(fā)者中這一比例接近80%。

開發(fā)者們對(duì)于AI工具的環(huán)境成本,也有清楚的認(rèn)識(shí):

大約三分之二的開發(fā)者,表示他們知道這些工具會(huì)帶來可觀的碳排放;即使在初級(jí)開發(fā)者中,只有8%表示完全不了解。

這說明,綠色編程的理念,已逐漸成為開發(fā)者文化的一部分。

參考資料:

https://www.fastly.com/blog/senior-developers-ship-more-ai-code



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