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老程序员爱用 AI 写代码:调查显示超三成资深工程师一半代码靠 AI 生成

一项新调查揭示了生成式人工智能(GenAI)对软件开发者日常工作的影响。调查显示,资深工程师更倾向于大量使用AI生成代码,并主动承担代码修正工作,认为AI能节省时间。相比之下,初级开发者则更为谨慎,接受AI工具的速度较慢,从中获得的效率提升也较少。

老程序员爱用 AI 写代码:调查显示超三成资深工程师一半代码靠 AI 生成

云平台Fastly进行的这项调查显示,越来越多资深开发者不仅会借助AI工具生成大量代码,还将这些代码部署到生产环境的比例远高于资历较浅的工程师。在从业10年及以上的资深工程师中,近三分之一表示他们交付的代码有超半数由AI生成;而在从业2年及以下的初级开发者中,这一比例仅为13%。

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数据表明,资深工程师不仅使用AI的频率更高,也更信任AI生成的代码。然而,调查还揭示了“感知速度”与“实际修改情况”之间的差距。28%的开发者表示,他们常常花费大量时间修复或重写AI生成的代码,导致AI本应带来的优势几乎被抵消;另有14%的开发者则称很少需要对AI代码进行大幅修改。

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尽管如此,超过半数的受访者表示,包括GitHub Copilot、谷歌Gemini、Anthropic Claude在内的AI工具帮助他们提升了工作速度。其中资深工程师的积极性更高,59%认为AI加快了工作进度,而持这一观点的初级开发者仅占49%。即便资深工程师承认需要投入更多精力修正AI错误,他们中认为AI能大幅节省时间的比例仍是初级开发者的两倍。

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资深与初级开发者的差异可能并非源于对AI的热情程度,而是专业能力的差距。超过半数的初级开发者认为AI辅助仅能让自己“小幅提速”,而持相同观点的资深工程师仅占39%;相反,25%的资深开发者表示AI让他们“大幅提速”,这一比例约为初级开发者的两倍。资深开发者更擅长发现代码中的细微缺陷,凭借丰富经验,他们能识别出AI生成代码“表面正确但实际运行异常”的情况,从而在修正错误时更高效,避免工作节奏被打断。

调查还凸显了AI工具普遍存在的一个矛盾:许多开发者认为AI让自己感觉工作更快,但外部研究却得出了相反结论。今年初夏的一项随机对照试验显示,资深开源开发者使用代码辅助工具时,完成任务的时间反而增加了19%。Fastly认为,这种差异可能源于心理因素——AI的快速自动补全功能会让人在初期产生“进度顺利”的错觉,但后续需要大量修改,最终会抵消部分前期优势。

尽管AI带来的效率提升参差不齐,但其对工作满意度的积极影响却十分明确。无论资历深浅,约80%的开发者表示,使用AI编写代码时,会感觉工作更有趣。对部分开发者而言,AI的吸引力在于减少重复性工作;对另一些人来说,则是“按需生成可用代码”的新鲜感。在这个饱受职业倦怠和任务积压困扰的行业,即使生产力提升尚不明确,这种工作积极性的提振或许也具有重要价值。

可持续性是调查揭示的另一核心议题。数据显示,开发者对AI的环境成本日益关注,包括其庞大的碳足迹。三分之二的受访者承认AI存在较高能耗需求,且多数人表示已在工作中采用绿色编程实践。随着资历提升,采用这一实践的比例也随之上升:初级开发者中这一比例刚过半数,而中高级工程师则接近80%。

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