超三成资深工程师依赖AI生成代码，调查揭示使用差异

IT之家9月8日消息，一项新调查深入剖析了生成式人工智能（GenAI）对软件开发者日常工作的变革作用。结果显示，资深工程师更倾向于大量使用AI生成代码，并认为AI能节省时间；相比之下，初级开发者则更为谨慎，接受AI工具的速度较慢，效率提升也相对较少。

这项由云平台Fastly开展的调查显示，越来越多的资深开发者不仅使用AI工具生成大量代码，还将这些代码部署到生产环境的比例远高于资历较浅的工程师。调查涵盖了791名专业开发者，其中近三分之一的资深工程师表示，他们交付的代码有超半数由AI生成；而在从业2年及以下的初级开发者中，这一比例仅为13%，不足资深工程师的一半。

资深与初级开发者的使用差异

这些数据不仅表明资深工程师使用AI的频率更高，也反映出他们对AI生成代码投入生产的信任度更强。调查还揭示了“感知速度”与“实际修改情况”之间的差距。28%的开发者表示，他们常常花费大量时间修复或重写AI生成的代码，导致AI本应带来的优势几乎被抵消；另有14%的开发者则称，他们很少需要对AI代码进行大幅修改。

尽管如此，超半数受访者表示，包括GitHub Copilot、谷歌Gemini、Anthropic Claude在内的AI工具帮助他们提升了工作速度。其中资深工程师的积极性更高，59%认为AI加快了工作进度，而持这一观点的初级开发者仅占49%。

专业能力与AI使用效率

值得注意的是，即便资深工程师承认需要投入更多精力修正AI错误，他们中认为AI能大幅节省时间的比例仍是初级开发者的两倍。资深与初级开发者的差异，或许并非源于对AI的热情程度，而是专业能力的差距。

超过半数的初级开发者认为AI辅助仅能让自己“小幅提速”，而持相同观点的资深工程师仅占39%；相反，25%的资深开发者表示AI让自己“大幅提速”，这一比例约为初级开发者的两倍。Fastly提出了一种合理解释：资深开发者更擅长发现代码中的细微缺陷。凭借丰富经验，他们能识别出AI生成代码“表面正确但实际运行异常”的情况，从而在修正错误时更高效，避免工作节奏被打断。

AI对工作满意度的影响

调查还凸显了AI工具普遍存在的一个矛盾：许多开发者认为AI让自己感觉工作更快，但外部研究却得出了相反结论。今年初夏的一项随机对照试验显示，资深开源开发者使用代码辅助工具时，完成任务的时间反而增加了19%。Fastly认为，这种差异可能源于心理因素——AI的快速自动补全功能会让人在初期产生“进度顺利”的错觉，但后续需要大量修改，最终会抵消部分前期优势。

尽管AI带来的效率提升参差不齐，但其对工作满意度的积极影响却十分明确。无论资历深浅，约80%的开发者表示，使用AI编写代码时，会感觉工作更有趣。对部分开发者而言，AI的吸引力在于减少重复性工作；对另一些人来说，则是“按需生成可用代码”的新鲜感。在这个饱受职业倦怠和任务积压困扰的行业，即便生产力提升尚不明确，这种工作积极性的提振或许也具有重要价值。