編輯：元宇

AI真能提升編程生產(chǎn)力？還是只會(huì)為你挖坑加活？Fastly針對(duì)美國(guó)開(kāi)發(fā)者，做了一項(xiàng)有關(guān)AI生產(chǎn)力的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)高級(jí)開(kāi)發(fā)者使用AI交付的代碼量是初學(xué)者的2.5倍。調(diào)研也揭示了AI編碼的「隱形成本」——識(shí)別和修正AI錯(cuò)誤的成本。有時(shí)一個(gè)小bug，就可能改通宵，效率不增反降。

AI寫(xiě)代碼，真的能提升10倍生產(chǎn)力嗎？

上手飛快，看起來(lái)似乎很爽。

但速度與激情背后，AI也會(huì)為你挖坑。

有時(shí)，一個(gè)不易察覺(jué)的小bug，會(huì)讓你調(diào)試半天。

飛速背后，是驚悚的「隱性成本」。

你交付的代碼

有多少是AI寫(xiě)的？

在Fastly針對(duì)美國(guó)開(kāi)發(fā)者的一項(xiàng)調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)高級(jí)開(kāi)發(fā)者（10年以上經(jīng)驗(yàn)），使用AI交付的代碼量，是初級(jí)開(kāi)發(fā)者（0–2年經(jīng)驗(yàn)）的2.5倍。

約有1/3的高級(jí)開(kāi)發(fā)者表示，他們交付的代碼中，AI生成的占到了50%以上，是初級(jí)開(kāi)發(fā)者的2.5倍，后者這一比例為13%。

該調(diào)查由Fastly于2025年7月10日至14日開(kāi)展，共收集了791名職業(yè)開(kāi)發(fā)者的反饋

一位高級(jí)開(kāi)發(fā)者結(jié)合自己的編程經(jīng)歷，稱(chēng)AI可以在代碼測(cè)試、找出錯(cuò)誤、無(wú)縫修復(fù)方面比人類(lèi)更快。

但一位初級(jí)開(kāi)發(fā)者卻對(duì)此表示困惑，他們的問(wèn)題是不知道如何在編程中駕馭AI，達(dá)到預(yù)期效果：

「AI總是以為我在做某件事，但事實(shí)并不是這樣，結(jié)果我得自己回頭重寫(xiě)。」

有59%的高級(jí)開(kāi)發(fā)者仍認(rèn)為AI工具總體上幫助他們更快交付代碼，相比之下初級(jí)開(kāi)發(fā)者只有49%。

結(jié)果顯示，高級(jí)開(kāi)發(fā)者對(duì)AI編程的看法更加樂(lè)觀。

有超過(guò)50%的初級(jí)開(kāi)發(fā)者表示，AI僅僅讓他們「稍微快了一些」，但只有39%的高級(jí)開(kāi)發(fā)者這么認(rèn)為。

相比之下，高級(jí)開(kāi)發(fā)者更加認(rèn)同AI讓他們的工作加速明顯的說(shuō)法：

26%的人表示AI讓他們「快得多」，是初級(jí)開(kāi)發(fā)者（13%）的兩倍。

而造成這一差距的主要原因，應(yīng)當(dāng)在于開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)上：

通常，高級(jí)開(kāi)發(fā)者的經(jīng)驗(yàn)，讓他們更能識(shí)別并修正AI的錯(cuò)誤。

他們更能識(shí)別出「看起來(lái)沒(méi)問(wèn)題」的代碼中是否有坑。

這讓他們?cè)谑褂肁I的過(guò)程中更自信也更高效，甚至敢在一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)代碼使用AI。

但初級(jí)開(kāi)發(fā)者因?yàn)槿狈?jīng)驗(yàn)，不能有效識(shí)別AI代碼中的錯(cuò)誤，因此更加謹(jǐn)慎，他們甚至?xí)苊庠谏a(chǎn)環(huán)境中使用AI。

實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)，也印證了這一點(diǎn)：

只有13%的初級(jí)開(kāi)發(fā)者使用AI交付的代碼超過(guò)50%，而高級(jí)開(kāi)發(fā)者中這一比例是32%。

這說(shuō)明：越是有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)者，在工作中會(huì)更加積極使用AI，同時(shí)也更信任它們?cè)谏a(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)。

考慮到「氛圍編程」（vibe coding，即過(guò)度依賴(lài) AI 隨意寫(xiě)代碼）可能帶來(lái)的漏洞，這一發(fā)現(xiàn)讓更多人意識(shí)到：經(jīng)驗(yàn)在AI編程應(yīng)用上的重要性。

提速，還是降速？

小心「假性進(jìn)度」陷阱

雖然，高級(jí)開(kāi)發(fā)者更傾向于使用AI交付代碼，但他們之中也有近30%稱(chēng)在修改AI輸出上多花費(fèi)的時(shí)間，抵消了大部分節(jié)省的時(shí)間，而初級(jí)開(kāi)發(fā)者中這一比例是17%。

只有14%的開(kāi)發(fā)者，表示他們很少需要改動(dòng)。

盡管如此：仍有超過(guò)一半的開(kāi)發(fā)者覺(jué)得使用Copilot、Gemini或Claude等AI工具讓他們整體更快。

Fastly的這項(xiàng)調(diào)研，并非唯一有關(guān)「AI提升生產(chǎn)力」的研究。

還有一些針對(duì)資深開(kāi)發(fā)者的隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)（RCT），甚至發(fā)現(xiàn)：

當(dāng)開(kāi)發(fā)者使用AI工具時(shí)，他們完成任務(wù)的時(shí)間反而增加了19%。

這種反差背后，可能和心理感覺(jué)有關(guān)。

用AI寫(xiě)代碼，一開(kāi)始可能會(huì)覺(jué)得很爽，只用敲幾下，代碼就可以補(bǔ)全。

這很容易讓人掉入這種「假性進(jìn)度」的陷阱：

雖然開(kāi)始速度飛快，但隨后頻繁的修改、測(cè)試和返工常把這些優(yōu)勢(shì)消耗掉。

Fastly與開(kāi)發(fā)者的一些交流，以及調(diào)查反饋的評(píng)論，都反映了這種情況。

一位受訪者表示，「雖然像GitHub Copilot這樣的AI工具能建議代碼片段甚至完整函數(shù)，對(duì)我?guī)椭艽螅幸淮斡盟闪艘粋€(gè)看似正確的復(fù)雜算法，結(jié)果一個(gè)暗藏的細(xì)微bug，讓我調(diào)試了好幾個(gè)小時(shí)。」

也有受訪者表示，AI雖然能夠省下寫(xiě)樣板代碼的時(shí)間，但也會(huì)帶來(lái)一些效率低下的問(wèn)題，需要手動(dòng)修復(fù)，最后速度就被拉回來(lái)了。

AI可能會(huì)省事，但也可能給你「加活」，從而抵消了它效率提升的一面。

調(diào)研發(fā)現(xiàn)，除了提效之外，AI的另一項(xiàng)作用是提供「情緒價(jià)值」，可以增加開(kāi)發(fā)工作的樂(lè)趣。

有將近80%的開(kāi)發(fā)者表示AI工具讓編程變得更享受：

有人覺(jué)得可以跳過(guò)枯燥的重復(fù)勞動(dòng)，有人則喜歡那種即時(shí)生成代碼帶來(lái)的滿(mǎn)足感。

還有的受訪者表示，AI可以幫忙突破被卡住的任務(wù)，幫自己找到完成任務(wù)所需的答案。

雖然快樂(lè)不等于效率，但AI帶來(lái)的這種積極的情緒價(jià)值，還是十分必要的。

注意AI編碼的「隱性成本」

Fastly還調(diào)研了開(kāi)發(fā)者對(duì)綠色編碼（green coding，即節(jié)能軟件編寫(xiě)方式）以及AI工具能耗的認(rèn)知。

調(diào)研表明，開(kāi)發(fā)者隨著經(jīng)驗(yàn)增長(zhǎng)，綠色編碼的實(shí)踐率也在明顯提高：

超過(guò)56%的初級(jí)開(kāi)發(fā)者說(shuō)他們會(huì)主動(dòng)考慮能耗，而中高級(jí)開(kāi)發(fā)者中這一比例接近80%。

開(kāi)發(fā)者們對(duì)于AI工具的環(huán)境成本，也有清楚的認(rèn)識(shí)：

大約三分之二的開(kāi)發(fā)者，表示他們知道這些工具會(huì)帶來(lái)可觀的碳排放；即使在初級(jí)開(kāi)發(fā)者中，只有8%表示完全不了解。

這說(shuō)明，綠色編程的理念，已逐漸成為開(kāi)發(fā)者文化的一部分。