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非营利性人工智能研究机构METR的最新研究报告引发行业震动：在熟悉的开源代码库中，经验丰富的软件开发人员使用AI工具后，任务完成时间平均延长了19%。
该研究于今年早些时候展开，参与者为一群资深开发者，主要使用Cursor作为AI辅助工具，测试其在真实项目中的表现。实验前，多数开发者预计效率将提升24%，但最终结果恰恰相反。
令人意外的是，即便在使用AI完成任务后，参与者仍错误地认为自身效率提升了20%。这种认知偏差表明，人们对AI的依赖可能掩盖了实际生产力的下降。
研究作者乔尔·贝克尔（Joel Becker）和内特·拉什（Nate Rush）坦言，他们原本预测效率将提升两倍，结果却出现负向影响。这一发现挑战了当前主流观点——即人工智能能普遍提升工程师生产力。
研究指出，效率下降的主要原因在于开发者需要花费额外时间验证和修正AI生成代码的准确性。尤其是在大型成熟开源项目中，上下文理解复杂，模型容易产生误导性建议，导致返工增加。
此外，现有许多基准测试依赖理想化场景，未能反映真实开发环境中的干扰因素，因此可能高估了AI的实际价值。
尽管存在效率损失，大多数研究参与者及作者本人仍继续使用Cursor。原因在于，AI降低了开发过程中的挫败感，使编码体验更顺畅，尤其在面对复杂逻辑或重复性任务时更具优势。
这反映出一个关键趋势：技术从业者更倾向于将AI视为协作伙伴，而非纯粹的效率放大器。
随着人工智能在代码生成领域的渗透，多家科技巨头已启动大规模裁员。微软近期解雇约9,000人，其中40%为软件工程师，官方称部分岗位由AI工具替代。
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这些举措虽以“优化结构”为名，但背后核心驱动力正是对自动化与智能工具的依赖增强。
尽管当前尚无证据表明所有被裁员工直接因AI替代，但不可否认的是，编程工作正经历深刻变革。未来一到五年内，入门级编程岗位或将面临结构性调整。
然而，对于资深开发者而言，人工智能尚未构成直接威胁，反而在特定场景下成为辅助工具。真正的挑战在于如何平衡工具使用与工作效率之间的关系。
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