9月8日最新调查显示，生成式人工智能（GenAI）正在深刻改变软件开发领域的职业实践。研究发现，开发者群体内部呈现出显著的能力分层：经验丰富的资深工程师更积极地将AI融入日常工作中，而初级开发者则表现出更为审慎的态度。
云平台Fastly开展的这项研究覆盖了791名专业开发者。数据显示，从业时间超过十年的资深工程师中，有近三分之一的人表示其交付代码中超过半数是由AI生成；而在经验不足两年的初级开发者群体中，这一比例仅为13%。
这种差异不仅体现在代码生成量上，更反映在对AI工具的信任程度上。资深工程师将AI生成代码投入生产环境的比例显著高于初级开发者，这表明他们对AI技术的可靠性和稳定性具有更强的信心。
值得注意的是，开发者在使用AI工具时还存在感知与实际效率之间的差距。28%的开发者反馈他们经常需要花费大量时间修复或重写AI生成的代码，这削弱了AI工具预期带来的效率提升；但也有14%的人表示很少需要进行大幅修改。
尽管存在上述挑战，大多数开发者仍认为AI工具在提升工作效率方面发挥了积极作用。具体来看，资深工程师对AI的正面评价更为突出：59%的人认为AI显著加快了工作进度，而初级开发者的这一比例仅为49%。
分析发现，资深工程师与初级开发者之间存在明显的技能差异。超过半数的初级开发者认为AI仅能小幅提升工作效率，而持同样观点的资深工程师比例为39%。另一方面，有25%的资深开发者表示AI显著提升了他们的工作效率，这一比例是初级开发者的两倍。
这种差异可以用经验带来的技能优势来解释。资深开发者凭借其丰富的行业经验，能够更敏锐地识别AI生成代码中的潜在问题，并更高效地进行错误修正。Fastly认为，这使得他们在使用AI工具时能更好地平衡效率提升与质量控制。
有趣的是，AI工具的使用效果与开发者对技术的认知之间存在一定的矛盾。尽管多数开发者主观上认为工作速度得到了提升，但独立研究却显示资深开源开发者在使用代码辅助工具时平均耗时增加了19%。Fastly指出，这种差异可能源于心理因素：AI的快速补全功能会产生”进展顺利”的错觉，而后续需要大量修改的工作则会抵消前期优势。
然而，无论效率提升的效果如何，AI工具对开发者工作满意度的积极影响是显而易见的。约80%的开发者表示，在使用AI编写代码时感到工作更加有趣和有吸引力。
对于部分开发者而言，AI的最大吸引力在于减少重复性工作；而对于另一些人来说，则是”按需生成可用代码”的新鲜感。在这样一个普遍面临职业倦怠和任务积压的行业，即使效率提升的效果尚不明确，这种对工作的积极性提振本身就具有重要价值。
最后，可持续性问题也引发了开发者关注。调查发现，67%的受访者意识到AI工具存在较高的能耗需求，并且有更多人开始采用绿色编程实践。值得注意的是，随着资历提升，采用这一环保实践的比例也在显著增加：初级开发者中这一比例为52%，而资深工程师则达到80%。
相关文章
