机器之心报道 编辑：杜伟 随着大模型的崛起，AI编程领域正在发生翻天覆地的变化。 各种编程大模型、编程工具涌现，通过自动补全代码、自动 debug 等实用的功能为开发者的日常工作提供极大便利，并在一定程度上提升了开发效率。 不过，问题来了，AI 编程工具带来的影响真是如此吗？ 近日，一家非营利性 AI 调研机构「METR」进行了一项随机对照实验，旨在了解 AI 编程工具如何加速经验丰富的开源开发者的工作效率。 结果却是非常令人意外： 开发者本来坚信使用使用 AI 工具后速度可以提升 20%，但实际上速度却比没有使用 AI 工具时慢了 19%。 这一结论在社交媒体 X 上爆 了，阅读量几乎要突破 300 万。 如下图所示：与专家预测和开发者本来的直觉相反，2025 年初的 AI 编程工具将减缓经验丰富的开发者的开发速度。在本次随机对照实验中，16 位拥有中等 AI 编 程经验的开发者完成了 246 项大型复杂项目的任务，他们平均拥有 5 年开发经验。 对于这项调研，网友反应不一。有人感同身受，表示赞同。 有人则对 METR 的测量指标产生了质疑，表示「完成任务的时间」不能与「生产力」划等号，并且中等 AI 经验 ...

时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 下面我们来看看，这一与多数人直觉相悖的结果是如何得出的。 用AI，有经验的开发者反倒被拖慢了？ 在一项基于真实开源项目的实验中，研究者发现使用AI工具不仅没有提升开发效率，反而让 任务时间增加19% 。 这简直与人们预测的结果完全相反。 网友也表示，没有AI辅助写代码，痛苦面具真的要出来了。 16位经验开发者实测AI使用效率 为了直接评估AI工具对开发者生产效率的影响，研究者让 16位经验丰富的开发人员 完成 246项任务 ，这些任务都是在知名开源代码仓库中 （平均23000星，1100000行代码）。 每项任务被随机分配是否允许使用AI工具。若需要使用AI工具，主要是使用Cursor Pro搭配Claude 3.5/3.7 Sonnet。 随后，研究团队记录开发者在不同条件下完成任务所花费的时间，并收集他们在工作时的屏幕录像。 在这个实验中，每位开发者都会提供一份自己代码仓库中的真实任务列表，作为本次研究的工作内容。 这些任务通常是错误报告、功能请求或用于协调开发的工作项，内容从简短的问题描述到详细的分析不等，所需时间也从几分钟到数小时不 等。 收集完任 ...