· 一项针对开发者的调查揭示了人工智能（AI）在编程领域的复杂影响。调查发现，高级开发者比初级开发者更依赖 AI 生成的代码，并对其效率提升更为乐观。然而，一个核心矛盾在于，近三分之一的开发者认为修复 AI 代码的缺陷抵消了大部分节省的时间。尽管如此，AI 依然显著提升了开发者的工作满意度，并引发了行业对“绿色编码”和其环境成本的关注。
高级与初级开发者：AI 使用习惯差异显著
经验丰富的开发者在拥抱 AI 方面表现得更为积极，也更信任 AI 生成的代码。
- 代码采纳率： 约 三分之一的高级开发者（10年以上经验）表示，他们发布的最终产品中超过一半的代码由 AI 生成。相比之下，只有 13% 的初级开发者（0-2年经验）达到了这一比例。
- 效率感知： 59% 的高级开发者认为 AI 工具帮助他们更快地交付产品，而初级开发者中这一比例为 49%。高级开发者也更有可能报告显著的速度提升，26% 的人认为 AI 使他们“快得多”，这一比例是初级开发者的两倍。
- 修复工作： 尽管高级开发者更频繁地使用 AI，但他们也投入更多时间进行修复。近 30% 的高级开发者 承认，编辑 AI 输出的内容抵消了大部分时间优势，而初级开发者中仅有 17%。
一位高级开发者表示：“AI 能比人类更快地对代码进行基准测试并发现错误，然后无缝修复它们。”
一位初级开发者则指出了权衡：“当 AI 臆断我的意图但猜错时，我必须回头自己重做，这总是很麻烦。”
经验差距可能是造成这种差异的原因。高级开发者凭借其专业知识，能更自信地识别和纠正 AI 的“看似正确”的错误，从而更有效地利用这些工具。
生产力悖论：感觉很快，实际更慢？
尽管 AI 编码工具带来了流畅的自动补全体验，但实际的效率提升受到了质疑。
- 现实与感知的脱节： 将近 三分之一（28%）的开发者 表示，他们频繁修复 AI 代码，以至于抵消了大部分时间节省。然而，超过一半的开发者仍然觉得使用 AI 后工作速度变快了。
- 时间成本： 最近的一项研究发现，使用 AI 工具的开发者完成任务的时间反而 延长了 19%。这种现象的原因可能是，虽然初期编码速度很快，但后续的编辑、测试和重构周期却消耗了大量时间。
- 隐蔽的缺陷： AI 生成的代码可能包含难以察觉的细微错误，导致数小时的调试工作。
“AI 编码工具通过建议代码片段甚至整个函数，极大地帮助了我的工作流程。但是，它曾生成一个看似正确但包含一个微妙错误的复杂算法，导致我花了好几个小时进行调试。”
提升工作乐趣，而非效率
尽管对生产力的影响存在争议，但 AI 工具在提升工作满意度方面的作用是明确的。
- 近 80% 的开发者 表示，AI 工具让编码变得更有趣。
- 主要原因包括：
- 减少重复性工作： 帮助开发者跳过枯燥乏味的“体力活”。
- 克服瓶颈： 当开发者遇到难题时，AI 可以提供解决方案或思路。
这种积极的情绪提升，在面临职业倦怠和项目积压的行业中，本身就具有重要价值。
AI 编码的隐藏成本：环境足迹
开发者对 AI 工具的能源消耗和环境影响有着清晰的认识。
- 绿色编码意识： 对“绿色编码”（编写节能软件）的关注度随经验增长而显著提升。近 80% 的中高级工程师 在编码时会考虑能耗问题，而初级开发者中这一比例仅为 56%。
- 碳足迹认知： 大约 三分之二的开发者 了解 AI 工具可能带来巨大的碳足迹。
- 这表明，可持续性正日益成为开发者文化中不可或缺的一部分。