一个Bug改通宵, 用AI写超50%代码, 只有32%资深开发者敢这么干
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AI真能提升编程生产力？还是只会为你挖坑加活？
Fastly针对美国开发者，做了一项有关AI生产力的调研，发现高级开发者使用AI交付的代码量是初学者的2.5倍。调研也揭示了AI编码的「隐形成本」——识别和修正AI错误的成本。有时一个小bug，就可能改通宵，效率不增反降。
AI写代码，真的能提升10倍生产力吗？
上手飞快，看起来似乎很爽。
但速度与激情背后，AI也会为你挖坑。
有时，一个不易察觉的小bug，会让你调试半天。
飞速背后，是惊悚的「隐性成本」。
你交付的代码有多少是AI写的？
在Fastly针对美国开发者的一项调研中，发现高级开发者（10年以上经验），使用AI交付的代码量，是初级开发者（0–2年经验）的2.5倍。
约有1/3的高级开发者表示，他们交付的代码中，AI生成的占到了50%以上，是初级开发者的2.5倍，后者这一比例为13%。
该调查由Fastly于2025年7月10日至14日开展，共收集了791名职业开发者的反馈
一位高级开发者结合自己的编程经历，称AI可以在代码测试、找出错误、无缝修复方面比人类更快。
但一位初级开发者却对此表示困惑，他们的问题是不知道如何在编程中驾驭AI，达到预期效果：
「AI总是以为我在做某件事，但事实并不是这样，结果我得自己回头重写。」
有59%的高级开发者仍认为AI工具总体上帮助他们更快交付代码，相比之下初级开发者只有49%。
结果显示，高级开发者对AI编程的看法更加乐观。
有超过50%的初级开发者表示，AI仅仅让他们「稍微快了一些」，但只有39%的高级开发者这么认为。
相比之下，高级开发者更加认同AI让他们的工作加速明显的说法：
26%的人表示AI让他们「快得多」，是初级开发者（13%）的两倍。
而造成这一差距的主要原因，应当在于开发经验上：
通常，高级开发者的经验，让他们更能识别并修正AI的错误。
他们更能识别出「看起来没问题」的代码中是否有坑。
这让他们在使用AI的过程中更自信也更高效，甚至敢在一些关键业务代码使用AI。
但初级开发者因为缺乏经验，不能有效识别AI代码中的错误，因此更加谨慎，他们甚至会避免在生产环境中使用AI。
实际调研数据，也印证了这一点：
只有13%的初级开发者使用AI交付的代码超过50%，而高级开发者中这一比例是32%。
这说明：越是有经验的开发者，在工作中会更加积极使用AI，同时也更信任它们在生产环境中的表现。
考虑到「氛围编程」（vibe coding，即过度依赖 AI 随意写代码）可能带来的漏洞，这一发现让更多人意识到：经验在AI编程应用上的重要性。
提速，还是降速？小心「假性进度」陷阱
虽然，高级开发者更倾向于使用AI交付代码，但他们之中也有近30%称在修改AI输出上多花费的时间，抵消了大部分节省的时间，而初级开发者中这一比例是17%。
只有14%的开发者，表示他们很少需要改动。
尽管如此：仍有超过一半的开发者觉得使用Copilot、Gemini或Claude等AI工具让他们整体更快。
Fastly的这项调研，并非唯一有关「AI提升生产力」的研究。
还有一些针对资深开发者的随机对照实验（RCT），甚至发现：
当开发者使用AI工具时，他们完成任务的时间反而增加了19%。
这种反差背后，可能和心理感觉有关。
用AI写代码，一开始可能会觉得很爽，只用敲几下，代码就可以补全。
这很容易让人掉入这种「假性进度」的陷阱：
虽然开始速度飞快，但随后频繁的修改、测试和返工常把这些优势消耗掉。
Fastly与开发者的一些交流，以及调查反馈的评论，都反映了这种情况。
一位受访者表示，「虽然像GitHub Copilot这样的AI工具能建议代码片段甚至完整函数，对我帮助很大，但有一次用它生成了一个看似正确的复杂算法，结果一个暗藏的细微bug，让我调试了好几个小时。」
也有受访者表示，AI虽然能够省下写样板代码的时间，但也会带来一些效率低下的问题，需要手动修复，最后速度就被拉回来了。
AI可能会省事，但也可能给你「加活」，从而抵消了它效率提升的一面。
调研发现，除了提效之外，AI的另一项作用是提供「情绪价值」，可以增加开发工作的乐趣。
有将近80%的开发者表示AI工具让编程变得更享受：
有人觉得可以跳过枯燥的重复劳动，有人则喜欢那种即时生成代码带来的满足感。
还有的受访者表示，AI可以帮忙突破被卡住的任务，帮自己找到完成任务所需的答案。
虽然快乐不等于效率，但AI带来的这种积极的情绪价值，还是十分必要的。
注意AI编码的「隐性成本」
Fastly还调研了开发者对绿色编码（green coding，即节能软件编写方式）以及AI工具能耗的认知。
调研表明，开发者随着经验增长，绿色编码的实践率也在明显提高：
超过56%的初级开发者说他们会主动考虑能耗，而中高级开发者中这一比例接近80%。
开发者们对于AI工具的环境成本，也有清楚的认识：
大约三分之二的开发者，表示他们知道这些工具会带来可观的碳排放；即使在初级开发者中，只有8%表示完全不了解。
这说明，绿色编程的理念，已逐渐成为开发者文化的一部分。
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