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研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件開發(fā)人員使用人工智能時(shí),工作速度會(huì)降低 19%
首頁 > 業(yè)界 > 區(qū)塊鏈 2025-07-11 06:18
摘要
當(dāng)經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件開發(fā)人員必須在熟悉的代碼庫中使用 AI 工具時(shí),他們完成任務(wù)的速度會(huì)慢 19% 。
幣界網(wǎng)報(bào)道:

非營利性人工智能研究機(jī)構(gòu) METR 最近開展的一項(xiàng)研究引起了廣泛討論,因?yàn)樗沂玖艘粋€(gè)違反直覺的細(xì)節(jié)——當(dāng)經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件開發(fā)人員在熟悉的代碼庫中使用人工智能工具時(shí),他們完成任務(wù)的速度會(huì)慢 19%。

這項(xiàng)研究于今年早些時(shí)候針對(duì)一群擁有多年經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員進(jìn)行。該團(tuán)隊(duì)主要使用 Cursor 作為 AI 工具,幫助他們完成他們熟悉的開源項(xiàng)目中的任務(wù)。

在研究之前,開源開發(fā)人員認(rèn)為使用人工智能可以幫助他們更快地完成工作,許多人估計(jì)這將使任務(wù)完成時(shí)間減少 24%。

即使在使用人工智能完成任務(wù)之后,開發(fā)人員仍然確信他們已經(jīng)將完成所需的時(shí)間減少了 20%。

然而,研究報(bào)告了相反的結(jié)果;與人工智能合作可將任務(wù)完成時(shí)間提高 19%。

關(guān)于人工智能,我們還有很多未知之處

這一結(jié)果讓 X 上的開發(fā)者們大吃一驚,但這項(xiàng)研究的主要作者喬爾·貝克爾 (Joel Becker) 和內(nèi)特·拉什 (Nate Rush) 也對(duì)此感到震驚。拉什原本預(yù)計(jì)“速度會(huì)提升 2 倍,這顯而易見”,并在實(shí)驗(yàn)開始前就記錄了下來。

在此之前,人們普遍認(rèn)為人工智能可以大大提高人類工程師的生產(chǎn)力,并且一些公司根據(jù)這些預(yù)測(cè)對(duì)銷售人工智能產(chǎn)品的公司進(jìn)行了大筆投資,以協(xié)助軟件開發(fā)。

然而,盡管這項(xiàng)研究凸顯了一個(gè)錯(cuò)誤的假設(shè),卻并未改變?nèi)藗儗?duì)人工智能搶走人類工作的普遍擔(dān)憂。事實(shí)上,這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)開始,甚至在編程領(lǐng)域也是如此,預(yù)計(jì)人工智能將取代入門級(jí)的編程職位。

Dario Amodei,首席執(zhí)行官人擇就是持有這種觀點(diǎn)的人之一,他相信這種情況可能會(huì)在未來一到五年內(nèi)發(fā)生。

與之前的研究不同,之前的研究鼓勵(lì)人們相信人工智能會(huì)加速程序員和軟件開發(fā)人員的工作,因?yàn)樗麄儓?bào)告了顯著的進(jìn)步,而 METR 的研究表明,它們并不適用于所有軟件開發(fā)場(chǎng)景。

具體來說,該研究能夠證明,對(duì)大型成熟開源代碼庫的怪癖和要求有深入了解的經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員受到的影響最大。

該研究的作者還指出,其他研究依賴于人工智能的軟件開發(fā)基準(zhǔn),有時(shí)會(huì)歪曲現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)。

至于導(dǎo)致程序員工作速度變慢的原因,有人指出,他們需要花時(shí)間仔細(xì)檢查并糾正人工智能模型的建議。

作者并不認(rèn)為這種減速現(xiàn)象會(huì)在其他場(chǎng)景中出現(xiàn),盡管結(jié)果如此,但大多數(shù)研究參與者以及研究作者今天仍在繼續(xù)使用 Cursor。

為什么?作者認(rèn)為,這是因?yàn)槿斯ぶ悄茏屵@個(gè)過程變得更容易,從而讓它不再感覺像是一件苦差事。

即使最近出現(xiàn)技術(shù)裁員,軟件開發(fā)人員也不擔(dān)心人工智能

鑒于METR 研究作者和研究參與者應(yīng)該原諒克勞德減慢他們的速度,并繼續(xù)使用該工具,很明顯,更多的技術(shù)專業(yè)人士將人工智能視為合作者而不是威脅。

不幸的是,隨著科技行業(yè)繼續(xù)出現(xiàn)與大公司采用人工智能明確相關(guān)的裁員現(xiàn)象,未來可能出現(xiàn)麻煩。

今年,微軟已經(jīng)解雇了多達(dá) 9,000 名員工,據(jù)稱最近 40% 的裁員針對(duì)的是軟件工程師,因?yàn)榇a編寫任務(wù)被外包給了人工智能工具。

該公司創(chuàng)紀(jì)錄的利潤使其市值一直徘徊在 Nvidia 之后、蘋果之前,這證明了裁員的合理性。

谷歌是另一家大型科技公司,在投資人工智能初創(chuàng)公司 Anthropic 后解雇了數(shù)百名員工,但并非所有被解雇的員工都被人工智能所取代。

Salesforce 和英特爾等其他公司也在裁員公告中提到了向人工智能的轉(zhuǎn)變。Salesforce今年已裁員 1,000 人,專注于人工智能領(lǐng)域;英特爾已裁員 15,000 人;IBM 計(jì)劃到 2030 年用人工智能取代 30% 的后臺(tái)職位。

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