当前位置: 首页 » 资讯 » 新科技 » 正文

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

IP属地 中国·北京 编辑:郑浩 新智元 时间:2025-09-01 18:05:17

编辑:元宇

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。

标签: 开发者 代码 工具 编程 成本 时间 编码 错误 经验 任务 绿色 假性 陷阱 速度 问题 比例 差距 数据 感觉 结果 情绪 原因 实际 心理 算法 价值 资深 受访者 元宇 效率 环境 无缝 方面

免责声明:本网信息来自于互联网,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点。其内容真实性、完整性不作任何保证或承诺。如若本网有任何内容侵犯您的权益,请及时联系我们,本站将会在24小时内处理完毕。