IT之家7月10日消息，據(jù)路透社今日報道，非營利機構(gòu)METR的最新研究發(fā)現(xiàn)，和大家普遍認為的相反，經(jīng)驗豐富的軟件開發(fā)者在使用最先進的AI工具輔助熟悉的代碼庫時，反而變得更慢，而不是更快。
該機構(gòu)對一批資深開發(fā)者進行了深入調(diào)查，他們用流行的AI編程助手Cursor來完成自己熟悉的開源項目任務。
研究開始前，這些開發(fā)者預計AI能讓自己的工作速度提升，估計任務時間會縮短24%。完成任務后，他們依然覺得自己節(jié)省了20%的時間。但研究數(shù)據(jù)顯示，AI實際讓任務完成時間增加了19%。
研究負責人喬爾?貝克和內(nèi)特?拉什表示，這結(jié)果令人非常意外。拉什甚至在研究前預期速度會翻倍。
這項發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了“AI能顯著提升高薪工程師效率”的普遍看法，而這正是吸引大量投資進軍AI軟件開發(fā)領域的重要原因。更有甚者，還將AI看作將初級程序員崗位的“替代品”。
過去研究中，AI在提升開發(fā)效率上取得了顯著成果：一項顯示程序員速度提高了56%，另一項表明開發(fā)者在固定時間內(nèi)能多完成26%的任務。
但METR的新研究表明，這些積極結(jié)果并不適用于所有情況。尤其是對熟悉大型成熟開源代碼庫的資深開發(fā)者來說，反而出現(xiàn)了效率下降。
研究作者指出，很多相關研究依賴AI開發(fā)的基準測試，這些測試未必能真實反映現(xiàn)實工作任務。IT之家從報道中獲悉，效率變慢的主要原因，是開發(fā)者需要花時間檢查和修正AI給出的代碼建議。
貝克說：“AI提出的建議方向基本正確，但細節(jié)上并非完全符合實際需求。”
作者強調(diào)，這種變慢不太可能出現(xiàn)在初級開發(fā)者或?qū)Σ皇煜ごa庫的工程師身上。
不過大部分參與研究的開發(fā)者和作者本人依然使用Cursor。他們認為，AI讓開發(fā)過程更輕松愉快，就像修改一篇文章，而不是從空白開始寫作。貝克表示：“開發(fā)者的目標不僅是盡快完成任務，他們更愿意選擇這條付出更少努力的路。”
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