研究发现，人工智能会减慢一些有经验的软件开发人员的速度

快速阅读: 《亚洲新闻台》消息，旧金山一项新研究发现，资深开发者使用AI工具Cursor反而使效率降低19%，而非提升。他们原以为能节省20%时间，但实际任务时间增加。研究挑战了AI普遍提升生产力的观点。

旧金山：一项新研究发现，与普遍看法相反，使用尖端人工智能工具反而让经验丰富的软件开发人员在处理他们熟悉的代码库时效率降低，而非提升他们的工作效率。非营利人工智能研究机构METR今年早些时候对一群资深开发人员进行了深入研究，当时他们使用Cursor这一流行的AI编程助手，帮助他们在熟悉的开源项目中完成任务。在研究之前，开源开发人员认为使用AI会加快他们的工作速度，预估可以将任务完成时间减少24%。即便完成任务后，开发人员仍认为他们节省了20%的时间。但研究发现，使用AI的结果正好相反：任务完成时间反而增加了19%。该研究的主要作者乔尔·贝克和内特·拉什表示，他们对结果感到震惊：在研究之前，拉什曾写下他预计“会提高两倍的速度，显然这是理所当然的。”订阅我们的主编周报我们的主编每周六分享本周最重要的新闻分析与精选内容。本服务不适用于居住在欧盟的用户。点击订阅，即表示您同意接收Mediacorp及其合作伙伴的新闻更新和推广信息。加载中这些发现挑战了人们普遍认为人工智能总能大幅提升人类工程师生产力的观点，这也成为吸引大量投资进入人工智能产品公司的重要因素。人工智能也被认为将取代初级编码岗位。最近，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪在接受Axios采访时表示，人工智能可能在接下来的1至5年内淘汰一半的初级白领岗位。此前的研究表明，人工智能在提升生产力方面取得了显著成效：一项研究显示，使用AI使程序员的工作效率提升了56%，另一项研究则发现开发者在相同时间内能完成26%更多的任务。但METR的新研究显示，这些收益并非适用于所有软件开发场景。特别是，这项研究显示，那些对大型成熟开源代码库的细节和要求非常熟悉的资深开发人员反而出现了效率下降。研究作者指出，其他研究往往依赖于人工智能的软件开发基准，而这些基准有时并不能真实反映实际任务。效率下降的原因在于开发人员需要花费时间检查并修正AI模型的建议。“当我们观看视频时，发现AI提出了许多建议，这些建议方向正确，但并不完全符合实际需求。”贝克说道。作者警告称，他们并不认为这种效率下降会出现在其他场景中，比如初级工程师或在不熟悉代码库中工作的工程师。尽管如此，大多数研究参与者以及研究作者至今仍在使用Cursor。作者认为，这是因为AI让开发体验变得更轻松、更愉快，就像修改一篇论文，而不是面对一张白纸。“开发人员的目标不仅仅是尽快完成任务。”贝克说，“因此，他们选择了这条更轻松的路径。”

(以上内容均由Ai生成)