AI能否真正提升編程生產力，還是會帶來額外麻煩？

Fastly針對美國開發(fā)者開展了一項關于AI生產力的調研，發(fā)現(xiàn)高級開發(fā)者借助AI交付的代碼量是初學者的2.5倍。不過，調研也揭示了AI編碼存在的「隱形成本」，即識別和修正AI錯誤的成本。有時候一個小bug，可能就得改通宵，導致效率不升反降。

AI寫代碼真能讓生產力提升10倍嗎？

剛開始使用時，上手快，感覺似乎很爽。

但在這速度背后，AI也會埋下隱患。

有時候，一個不易發(fā)現(xiàn)的小bug，會讓你花費大量時間調試。

看似飛速的背后，實則存在驚悚的「隱性成本」。

你交付的代碼中有多少是AI所寫？

Fastly針對美國開發(fā)者的調研顯示，高級開發(fā)者（有10年以上經驗）使用AI交付的代碼量，是初級開發(fā)者（0 - 2年經驗）的2.5倍。

約三分之一的高級開發(fā)者表示，他們交付的代碼中，AI生成的占比超過50%，而初級開發(fā)者這一比例僅為13%。

該調查于2025年7月10日至14日進行，共收集了791名職業(yè)開發(fā)者的反饋。

一位高級開發(fā)者結合自身編程經歷稱，AI在代碼測試、找出錯誤和無縫修復方面比人類更快。

但一位初級開發(fā)者對此感到困惑，他們不清楚如何在編程中有效運用AI以達到預期效果：

「AI常常誤解我的意圖，結果我還得自己重新編寫。」

59%的高級開發(fā)者認為AI工具總體上幫助他們更快交付代碼，而初級開發(fā)者中這一比例為49%。

這表明高級開發(fā)者對AI編程更為樂觀。

超過50%的初級開發(fā)者表示，AI只是讓他們「稍微快了一些」，而持此觀點的高級開發(fā)者比例為39%。

相比之下，高級開發(fā)者更認同AI讓工作明顯加速的說法：

26%的高級開發(fā)者表示AI讓他們「快得多」，是初級開發(fā)者（13%）的兩倍。

造成這種差距的主要原因在于開發(fā)經驗：

通常，高級開發(fā)者憑借豐富的經驗，更能識別并修正AI的錯誤。

他們能看出「看似沒問題」的代碼中是否存在隱患。

這使他們在使用AI時更自信、更高效，甚至敢于在關鍵業(yè)務代碼中使用AI。

而初級開發(fā)者因經驗不足，難以有效識別AI代碼中的錯誤，所以更為謹慎，甚至會避免在生產環(huán)境中使用AI。

實際調研數(shù)據(jù)也證實了這一點：

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

這說明，經驗越豐富的開發(fā)者，在工作中越積極使用AI，也更信任其在生產環(huán)境中的表現(xiàn)。

考慮到「氛圍編程」（過度依賴AI隨意寫代碼）可能帶來的漏洞，這一發(fā)現(xiàn)讓更多人意識到經驗在AI編程應用中的重要性。

提速還是降速？小心陷入「假性進度」陷阱

盡管高級開發(fā)者更傾向于使用AI交付代碼，但仍有近30%的人表示，修改AI輸出所花費的時間，抵消了大部分節(jié)省的時間，初級開發(fā)者中這一比例為17%。

只有14%的開發(fā)者表示很少需要改動。

即便如此，仍有超過一半的開發(fā)者認為使用Copilot、Gemini或Claude等AI工具讓他們整體工作速度更快。

Fastly的這項調研并非唯一關于「AI提升生產力」的研究。

一些針對資深開發(fā)者的隨機對照實驗（RCT）甚至發(fā)現(xiàn)：

開發(fā)者使用AI工具時，完成任務的時間反而增加了19%。

這種反差可能與心理感受有關。

用AI寫代碼，一開始會覺得很輕松，只需敲幾下，代碼就能補全。

這很容易讓人陷入「假性進度」的陷阱：

雖然開始時速度很快，但隨后頻繁的修改、測試和返工往往會抵消這些優(yōu)勢。

Fastly與開發(fā)者的交流以及調查反饋的評論都反映了這種情況。

一位受訪者表示，「像GitHub Copilot這樣的AI工具能提供代碼片段甚至完整函數(shù)，對我?guī)椭艽?，但有一次用它生成了一個看似正確的復雜算法，結果一個暗藏的細微bug，讓我調試了好幾個小時。」

也有受訪者稱，AI雖能節(jié)省寫樣板代碼的時間，但也會帶來效率低下的問題，需要手動修復，最終速度又降了下來。

AI可能會省事，但也可能增加工作量，從而抵消其提升效率的一面。

調研發(fā)現(xiàn)，除了提高效率，AI還能提供「情緒價值」，增加開發(fā)工作的樂趣。

近80%的開發(fā)者表示AI工具讓編程變得更有趣：

有人覺得可以跳過枯燥的重復勞動，有人則享受即時生成代碼帶來的滿足感。

還有受訪者表示，AI能幫助突破卡住的任務，找到完成任務的答案。

雖然快樂并不等同于效率，但AI帶來的積極情緒價值還是很有必要的。

警惕AI編碼的「隱性成本」

Fastly還調研了開發(fā)者對綠色編碼（節(jié)能軟件編寫方式）以及AI工具能耗的認知。

調研顯示，隨著開發(fā)者經驗的增長，綠色編碼的實踐率明顯提高：

超過56%的初級開發(fā)者表示會主動考慮能耗，而中高級開發(fā)者中這一比例接近80%。

開發(fā)者對AI工具的環(huán)境成本也有清晰的認識：

約三分之二的開發(fā)者表示知道這些工具會產生可觀的碳排放；即使在初級開發(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

本文來自微信公眾號“新智元”，作者：新智元，36氪經授權發(fā)布。

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