經驗豐富的軟件開發人員使用AI工具的任務完成時間增加了19％

AI Research非營利性梅爾（Metr）的最新研究揭示了違反直覺的細節後，當經驗豐富的軟件開發人員必須在熟悉的代碼庫工作時使用AI工具時，他們完成了符合人工智能的細節，他們完成了速度慢19％。 

該研究是在今年早些時候對一羣具有多年經驗的開發人員進行的。該小組主要將光標用作AI工具，以幫助他們在他們熟悉的開源項目中完成任務。

在研究之前，開源開發人員認爲與AI合作將幫助他們更快地完成工作，許多估計這將使任務完成時間降低24％。

即使在使用AI完成任務之後，開發人員也確信他們已經減少了完成20％的時間。

但是，該研究報告了相反的結果。與AI的任務完成時間增加了19％。

關於AI，我們仍然不知道很多

結果引起了X上開發人員的驚喜，但是該研究的主要作者喬爾·貝克爾（Joel Becker）和內特·拉什（Nate Rush）對此感到震驚。拉什（Rush）期望“顯然有些速度，有點2倍”，並在實驗開始之前就寫下來。

在此之前，人們普遍認爲，人工智能使人類工程師提高了生產力，而幾家公司已經在銷售AI產品的公司中進行了大量投資，以根據這些預測來幫助軟件開發。

但是，儘管該研究強調了一個錯誤的假設，但它並沒有改變對人工智能竊取人類工作的普遍恐懼。實際上，即使在編程職業中，這種轉變也已經開始，AI預計將替換入門級編碼位置。

人類首席執行官達里奧·阿莫迪（Dario Amodei ）是分享這種觀點的人之一，並認爲這可能在未來一到五年內發生。

與以前的研究鼓勵人們認爲AI會因爲報告的收益巨大而迅速增長編碼器和軟件開發人員的研究，Metr的研究表明，它們不適用於所有軟件開發方案。

特別是，該研究能夠證明，對大型開放源代碼庫的怪癖和要求有深入瞭解的經驗豐富的開發人員受到影響最大。

該研究的作者還指出，衆所周知，其他研究依賴於AI的軟件開發基準，有時他們歪曲了現實世界中的任務。

至於導致編碼人員工作緩慢工作的原因，諸如需要花時間瀏覽並糾正AI模型所建議的內容之類的事情。

作者並不希望這種放緩適用於其他情況，儘管結果，但研究的大多數參與者以及研究的作者今天仍在使用光標。

爲什麼？作者說，這是因爲AI使體驗更容易，這反過來使它感覺不像一件瑣事。

即使最近的技術裁員，軟件開發人員也不擔心AI

梅特研究的多麼熱情，要原諒克勞德（Claude）放慢腳步，並繼續使用該工具，很明顯，越來越多的科技專業人員將AI更加視爲合作者，而不是威脅。

不幸的是，隨着科技行業繼續見證與主要公司AI採用明確相關的裁員，可能會出現問題。

今年，微軟已經駁回了多達9,000名員工，聲稱最近有40％的裁員針對的軟件工程師，因爲代碼編寫任務被外包給AI工具。

該公司以創紀錄的利潤爲裁員證明了裁員是合理的，這使其市值徘徊在NVIDIA的落後並領先於蘋果的領先地位。

Google是另一家主要的科技公司，在對AI創業人類人道的投資後，已經裁員了數百名工人，儘管並非所有被解僱的工人都被AI取代。

其他公司，例如Salesforce和Intel，也在裁員公告中也引用了AI的轉變。 Salesforce今年裁員了1,000個工作崗位，專注於AI角色，英特爾將其勞動力減少了15,000，而IBM計劃到2030年將其替換爲AI的30％的後臺角色。

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