9 月 8 日消息，一項(xiàng)新調(diào)查深入剖析了生成式人工智能（GenAI）對(duì)軟件開(kāi)發(fā)者日常工作的變革作用。結(jié)果顯示，不同資歷的工程師呈現(xiàn)出明顯分化：資深工程師更傾向于大量使用 AI 生成代碼，主動(dòng)承擔(dān)代碼修正工作，且認(rèn)為 AI 能節(jié)省時(shí)間；相比之下，初級(jí)開(kāi)發(fā)者則更為謹(jǐn)慎，接受 AI 工具的速度較慢，也表示從中獲得的效率提升更少。

云平臺(tái) Fastly 開(kāi)展的這項(xiàng)調(diào)查顯示，越來(lái)越多資深開(kāi)發(fā)者不僅會(huì)借助 AI 工具生成大量代碼，將這些代碼部署到生產(chǎn)環(huán)境的比例也遠(yuǎn)高于資歷較淺的工程師。

該調(diào)查涵蓋 791 名專業(yè)開(kāi)發(fā)者，在從業(yè) 10 年及以上的資深工程師中，近三分之一表示，他們交付的代碼有超半數(shù)由 AI 生成；而在從業(yè) 2 年及以下的初級(jí)開(kāi)發(fā)者中，這一比例僅為 13%，不足資深工程師的一半。

這些數(shù)據(jù)不僅表明資深工程師使用 AI 的頻率更高，也反映出他們對(duì) AI 生成代碼投入生產(chǎn)的信任度更強(qiáng)。

調(diào)查還揭示了“感知速度”與“實(shí)際修改情況”之間的差距。28% 的開(kāi)發(fā)者表示，他們常常花費(fèi)大量時(shí)間修復(fù)或重寫 AI 生成的代碼，導(dǎo)致 AI 本應(yīng)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)幾乎被抵消；另有 14% 的開(kāi)發(fā)者則稱，他們很少需要對(duì) AI 代碼進(jìn)行大幅修改。

盡管如此，超半數(shù)受訪者表示，包括 GitHub Copilot、谷歌 Gemini、Anthropic Claude 在內(nèi)的 AI 工具幫助他們提升了工作速度。其中資深工程師的積極性更高，59% 認(rèn)為 AI 加快了工作進(jìn)度，而持這一觀點(diǎn)的初級(jí)開(kāi)發(fā)者僅占 49%。

值得注意的是，即便資深工程師承認(rèn)需要投入更多精力修正 AI 錯(cuò)誤，他們中認(rèn)為 AI 能大幅節(jié)省時(shí)間的比例仍是初級(jí)開(kāi)發(fā)者的兩倍。

資深與初級(jí)開(kāi)發(fā)者的差異，或許并非源于對(duì) AI 的熱情程度，而是專業(yè)能力的差距。超過(guò)半數(shù)的初級(jí)開(kāi)發(fā)者認(rèn)為 AI 輔助僅能讓自己“小幅提速”，而持相同觀點(diǎn)的資深工程師僅占 39%；相反，25% 的資深開(kāi)發(fā)者表示 AI 讓自己“大幅提速”，這一比例約為初級(jí)開(kāi)發(fā)者的兩倍。

Fastly 提出了一種合理解釋：資深開(kāi)發(fā)者更擅長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)代碼中的細(xì)微缺陷。憑借豐富經(jīng)驗(yàn)，他們能識(shí)別出 AI 生成代碼“表面正確但實(shí)際運(yùn)行異常”的情況，從而在修正錯(cuò)誤時(shí)更高效，避免工作節(jié)奏被打斷。

調(diào)查還凸顯了 AI 工具普遍存在的一個(gè)矛盾：許多開(kāi)發(fā)者認(rèn)為 AI 讓自己感覺(jué)工作更快，但外部研究卻得出了相反結(jié)論。Fastly 的調(diào)查結(jié)果發(fā)布前，今年初夏曾有一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)顯示，資深開(kāi)源開(kāi)發(fā)者使用代碼輔助工具時(shí)，完成任務(wù)的時(shí)間反而增加了 19%。Fastly 認(rèn)為，這種差異可能源于心理因素 ——AI 的快速自動(dòng)補(bǔ)全功能會(huì)讓人在初期產(chǎn)生“進(jìn)度順利”的錯(cuò)覺(jué)，但后續(xù)需要大量修改，最終會(huì)抵消部分前期優(yōu)勢(shì)。

盡管 AI 帶來(lái)的效率提升參差不齊，但其對(duì)工作滿意度的積極影響卻十分明確。無(wú)論資歷深淺，約 80% 的開(kāi)發(fā)者表示，使用 AI 編寫代碼時(shí)，會(huì)感覺(jué)工作更有趣。

對(duì)部分開(kāi)發(fā)者而言，AI 的吸引力在于減少重復(fù)性工作；對(duì)另一些人來(lái)說(shuō)，則是“按需生成可用代碼”的新鮮感。在這個(gè)飽受職業(yè)倦怠和任務(wù)積壓困擾的行業(yè)，即便生產(chǎn)力提升尚不明確，這種工作積極性的提振或許也具有重要價(jià)值。

可持續(xù)性是調(diào)查揭示的另一核心議題。數(shù)據(jù)顯示，開(kāi)發(fā)者對(duì) AI 的環(huán)境成本日益關(guān)注，包括其龐大的碳足跡。三分之二的受訪者承認(rèn) AI 存在較高能耗需求，且多數(shù)人表示已在工作中采用綠色編程實(shí)踐。隨著資歷提升，采用這一實(shí)踐的比例也隨之上升：初級(jí)開(kāi)發(fā)者中這一比例剛過(guò)半數(shù)，而中高級(jí)工程師則接近 80%。