AI编程反直觉调研引300万围观! 开发者坚信提速20%, 实测反慢19%
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机器之心报道
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 经验与复杂项目测试同样是糟糕的设置。
「应该调研普通人（非开发者）使用 AI 编写软件的速度快了多少」，也有人提出了这样的建议。
研究动机
虽然编码 / 智能体基准测试已被证明有助于理解 AI 能力，但它们通常为了规模和效率而牺牲了真实性 —— 这些任务自成一体，不需要理解先前的上下文，并且使用算法评估，无法捕捉许多重要的能力。这些特性可能导致基准测试高估了 AI 的能力。
另一方面，由于基准测试是在没有真人实时交互的情况下运行的，模型可能尽管取得了实质性进展却未能完成任务，比如一些在真实场景中人类会轻松修复的小瓶颈。总的来说，直接将基准测试分数转化为现实世界的影响是困难的。
METR 表示，评估 AI 对软件开发人员生产力的影响，可以为基准测试提供补充证据，有助于了解 AI 对 AI 研发加速的整体影响。
方法、结果与原因分析
为了直接测量 AI 工具在软件开发中的现实影响力，METR 招募了 16 位经验丰富的开发者，他们来自大型开源仓库（平均拥有 22k+star 和 100 万 + 行代码），并已贡献多年。
这些开发者提供了他们认为对仓库有价值的真实问题列表（总计 246 个）—— 即通常属于他们日常工作范畴的 bug 修复、功能开发和重构任务。
接下来，METR 随机分配每个问题，允许或禁止开发者在处理该问题时使用 AI。当允许使用 AI 时，开发者可以选择他们喜欢的任何工具（研究期间主要使用 Cursor Pro 搭配 Claude 3.5/3.7 Sonnet）。
当禁止使用时，他们则在没有生成式 AI 辅助的情况下工作。开发者在完成任务（平均每个耗时约两小时）时录屏，并自行报告完成所需的全部时间。
当然，METR 按每小时 150 美元（约合人民币 1080 元 / 小时）的标准向开发者支付参与研究的报酬。
结果显示：当开发者被允许使用 AI 工具时，他们解决问题所需的时间反而增加了 19%—— 这一显著的效率下降与专家预测以及开发者的感知背道而驰。
这种感知与现实之间的差距令人震惊：开发者预期 AI 能将其速度提升 24%，即使在经历了效率下降之后，他们仍然相信 AI 可以为他们提速 20%。
下文展示了开发者预测的平均时间和实际观察到的实现时间。我们可以清晰地看到，当开发者被允许使用 AI 工具时，他们花费的时间明显更长。
当允许使用 AI 时，开发者在主动编码和查找信息上的时间减少了，取而代之的是花更多时间撰写提示词、等待或审查 AI 输出，以及处于空闲状态。METR 发现，开发进度的放缓并不是单一原因，而是由多种因素共同导致的。
为了更好地理解这些因素，METR 考察了实验环境中的 20 项属性，发现其中有 5 项很可能是造成开发速度放缓的原因，另外有 8 项则表现出混合或不明确的影响。
过程中，METR 排除了许多实验干扰因素，比如开发者使用了前沿模型、遵守了处理分配规则、没有选择性地放弃问题（例如放弃困难的不使用 AI 任务从而降低不使用 AI 组的平均难度），并且在使用和不使用 AI 的情况下都提交了质量相近的 PR（Pull Request）。
结果发现：无论是采用不同的结果指标、估计方法，还是对数据进行各种子集 / 子分析，开发速度的放缓现象依然存在。
更详细的调研结果请参考原论文：
论文标题：Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity
局限性与未来展望
此次调研得出了两个重要结论，分别是：
在某些重要场景下，近期的 AI 工具有可能并未提升生产力，甚至可能导致效率下降。
关于效率提升的自我报告并不可靠 —— 要真正理解 AI 对生产力的影响，我们需要真实环境中的实验数据。
不过，METR 也表示，他们的设置并没有代表所有（甚至可能是大多数）软件工程，同时声明当前的模型也能更有效地利用起来，未来的模型可能会变得更好。
当然，没有哪种测量方法是完美的 —— 人们希望 AI 系统完成的任务是多样、复杂且难以严格研究的。各种方法之间存在有意义的权衡，继续开发和使用多样化的评估方法以更全面地描绘 AI 的现状和未来发展方向，将至关重要。
未来，METR 期待运行类似的 AI 调研，以追踪 AI 带来的加速（或减速）趋势，这类评估方法可能比基准测试更难被「玩弄」。
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