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一个Bug改通宵, 用AI写超50%代码, 只有32%资深开发者敢这么干

一个Bug改通宵, 用AI写超50%代码, 只有32%资深开发者敢这么干

更新时间: 浏览次数: 258

AI真能提升编程生产力?还是只会为你挖坑加活?

Fastly针对美国开发者,做了一项有关AI生产力的调研,发现高级开发者使用AI交付的代码量是初学者的2.5倍。调研也揭示了AI编码的「隐形成本」——识别和修正AI错误的成本。有时一个小bug,就可能改通宵,效率不增反降。

AI写代码,真的能提升10倍生产力吗?

上手飞快,看起来似乎很爽。

但速度与激情背后,AI也会为你挖坑。

有时,一个不易察觉的小bug,会让你调试半天。

飞速背后,是惊悚的「隐性成本」。

你交付的代码有多少是AI写的?

在Fastly针对美国开发者的一项调研中,发现高级开发者(10年以上经验),使用AI交付的代码量,是初级开发者(0–2年经验)的2.5倍。

约有1/3的高级开发者表示,他们交付的代码中,AI生成的占到了50%以上,是初级开发者的2.5倍,后者这一比例为13%。

该调查由Fastly于2025年7月10日至14日开展,共收集了791名职业开发者的反馈

一位高级开发者结合自己的编程经历,称AI可以在代码测试、找出错误、无缝修复方面比人类更快。

但一位初级开发者却对此表示困惑,他们的问题是不知道如何在编程中驾驭AI,达到预期效果:

「AI总是以为我在做某件事,但事实并不是这样,结果我得自己回头重写。」

有59%的高级开发者仍认为AI工具总体上帮助他们更快交付代码,相比之下初级开发者只有49%。

结果显示,高级开发者对AI编程的看法更加乐观。

有超过50%的初级开发者表示,AI仅仅让他们「稍微快了一些」,但只有39%的高级开发者这么认为。

相比之下,高级开发者更加认同AI让他们的工作加速明显的说法:

26%的人表示AI让他们「快得多」,是初级开发者(13%)的两倍。

而造成这一差距的主要原因,应当在于开发经验上:

通常,高级开发者的经验,让他们更能识别并修正AI的错误。

他们更能识别出「看起来没问题」的代码中是否有坑。

这让他们在使用AI的过程中更自信也更高效,甚至敢在一些关键业务代码使用AI。

但初级开发者因为缺乏经验,不能有效识别AI代码中的错误,因此更加谨慎,他们甚至会避免在生产环境中使用AI。

实际调研数据,也印证了这一点:

只有13%的初级开发者使用AI交付的代码超过50%,而高级开发者中这一比例是32%。

这说明:越是有经验的开发者,在工作中会更加积极使用AI,同时也更信任它们在生产环境中的表现。

考虑到「氛围编程」(vibe coding,即过度依赖 AI 随意写代码)可能带来的漏洞,这一发现让更多人意识到:经验在AI编程应用上的重要性。

提速,还是降速?小心「假性进度」陷阱

虽然,高级开发者更倾向于使用AI交付代码,但他们之中也有近30%称在修改AI输出上多花费的时间,抵消了大部分节省的时间,而初级开发者中这一比例是17%。

只有14%的开发者,表示他们很少需要改动。

尽管如此:仍有超过一半的开发者觉得使用Copilot、Gemini或Claude等AI工具让他们整体更快。

Fastly的这项调研,并非唯一有关「AI提升生产力」的研究。

还有一些针对资深开发者的随机对照实验(RCT),甚至发现:

当开发者使用AI工具时,他们完成任务的时间反而增加了19%。

这种反差背后,可能和心理感觉有关。

用AI写代码,一开始可能会觉得很爽,只用敲几下,代码就可以补全。

这很容易让人掉入这种「假性进度」的陷阱:

虽然开始速度飞快,但随后频繁的修改、测试和返工常把这些优势消耗掉。

Fastly与开发者的一些交流,以及调查反馈的评论,都反映了这种情况。

一位受访者表示,「虽然像GitHub Copilot这样的AI工具能建议代码片段甚至完整函数,对我帮助很大,但有一次用它生成了一个看似正确的复杂算法,结果一个暗藏的细微bug,让我调试了好几个小时。」

也有受访者表示,AI虽然能够省下写样板代码的时间,但也会带来一些效率低下的问题,需要手动修复,最后速度就被拉回来了。

AI可能会省事,但也可能给你「加活」,从而抵消了它效率提升的一面。

调研发现,除了提效之外,AI的另一项作用是提供「情绪价值」,可以增加开发工作的乐趣。

有将近80%的开发者表示AI工具让编程变得更享受:

有人觉得可以跳过枯燥的重复劳动,有人则喜欢那种即时生成代码带来的满足感。

还有的受访者表示,AI可以帮忙突破被卡住的任务,帮自己找到完成任务所需的答案。

虽然快乐不等于效率,但AI带来的这种积极的情绪价值,还是十分必要的。

注意AI编码的「隐性成本」

Fastly还调研了开发者对绿色编码(green coding,即节能软件编写方式)以及AI工具能耗的认知。

调研表明,开发者随着经验增长,绿色编码的实践率也在明显提高:

超过56%的初级开发者说他们会主动考虑能耗,而中高级开发者中这一比例接近80%。

开发者们对于AI工具的环境成本,也有清楚的认识:

大约三分之二的开发者,表示他们知道这些工具会带来可观的碳排放;即使在初级开发者中,只有8%表示完全不了解。

这说明,绿色编程的理念,已逐渐成为开发者文化的一部分。

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发布于:北京市
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