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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>別(bie)再(zai)用(yong)「代(dai)碼(ma)量(liang)」衡(heng)量產(chan)出(chu)了(le)！GitHub發(fa)布(bu)調(tiao)研(yan)報(bao)告(gao)：92%開(kai)发者(zhe)都(dou)在(zai)用AI工(gong)具(ju)寫(xie)代码

新(xin)智(zhi)元(yuan)报道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】用AI工具輔(fu)助(zhu)编程(cheng)已(yi)是(shi)未(wei)來(lai)趨(qu)勢(shi)。

编程不(bu)僅(jin)仅是编写和(he)发布代码，還(hai)需(xu)要(yao)熟(shu)練(lian)使(shi)用諸(zhu)多(duo)开发工具来進(jin)行(xing)版(ban)本(ben)控(kong)制(zhi)、團(tuan)隊(dui)協(xie)作(zuo)、配(pei)置(zhi)環(huan)境(jing)等(deng)。

而(er)隨(sui)著(zhe)GitHub Copilot和ChatGPT類(lei)大(da)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)的(de)发布，编程這(zhe)件(jian)事(shi)究(jiu)竟(jing)是變(bian)難(nan)了（需要學(xue)習(xi)壹(yi)個(ge)新AI工具），还是变簡(jian)單(dan)了（讓(rang)AI辅助编程）？

最(zui)近(jin)，GiHub展(zhan)开了一項(xiang)關(guan)於(yu)「AI對(dui)开发者體(ti)驗(yan)影(ying)響(xiang)」的调查(zha)，有(you)500名(ming)美(mei)國(guo)企(qi)業(ye)开发人(ren)員(yuan)參(can)與(yu)了调研报告，主(zhu)要关註(zhu)AI工具在生(sheng)产力(li)、团队协作，以(yi)及(ji)如(ru)何(he)在工作环境中(zhong)发揮(hui)最大作用等方(fang)面(mian)的影响。

调查結(jie)果(guo)发現(xian)：

1. 92%的美国开发人员在工作內(nei)和工作外(wai)都會(hui)使用AI编程工具，並(bing)且(qie)70%的程序(xu)员認(ren)為(wei)人工智能(neng)可(ke)以帶(dai)来效(xiao)率(lv)的提(ti)升(sheng)。

2. 構(gou)建(jian)和測(ce)試(shi)中的等待(dai)問(wen)題(ti)仍(reng)然(ran)嚴(yan)重(zhong)。

盡(jin)管(guan)在DevOps上(shang)，全(quan)行业都在積(ji)極(ji)投(tou)資(zi)和开发，不過(guo)开发人员仍然表(biao)示(shi)，除(chu)了编写代码之(zhi)外，在工作中做(zuo)的最耗(hao)時(shi)的事情(qing)是等待构建和测试。

3. 开发者需要更(geng)多的合(he)作。

企业环境中的开发人员平(ping)均(jun)需要与21名工程師(shi)一起(qi)工作，他(ta)們(men)希(xi)望(wang)协作成(cheng)为績(ji)效評(ping)估(gu)的首(shou)要指(zhi)標(biao)。

4. 开发者认为AI会有所(suo)幫(bang)助，超(chao)过五(wu)分(fen)之四(si)的开发人员希望AI编码工具能让开发团队更具协作性(xing)。

5. 开发人员也(ye)看(kan)到(dao)了AI带来的巨(ju)大優(you)势。

70%的受(shou)訪(fang)者表示，希望AI编码工具可以帮助提高(gao)代码質(zhi)量、縮(suo)短(duan)完(wan)成时間(jian)和解(jie)決(jue)事故(gu)。

GitHub首席(xi)产品(pin)官(guan)Inbal Shani表示，「工程領(ling)导者需要思(si)考(kao)， 代码量是否(fou)仍然是衡量生产力和产出的最佳(jia)方式(shi)。」

答(da)案(an)顯(xian)然是否定(ding)的。

Inbal Shani认为，「大規(gui)模的創(chuang)新就(jiu)是通(tong)过提高开发人员的生产力和滿(man)意(yi)度(du)，并使开发者能夠(gou)每(mei)天(tian)都做最好(hao)的工作。」

根(gen)據(ju)调查，开发人员希望提高技(ji)能、設(she)計(ji)解决方案，從(cong)最終(zhong)用戶(hu)那(na)裏(li)獲(huo)得(de)反(fan)饋(kui)，并对团队溝(gou)通技巧(qiao)进行评估。

換(huan)句(ju)話(hua)說(shuo)，用AI生成代码是達(da)到目(mu)的的手(shou)段(duan)，而不是目的本身(shen)。

用AI提升绩效

从调查结果来看，幾(ji)乎(hu)所有（92%）的开发人员都会在工作中使用AI编码工具，大多數(shu)（67%）开发者在工作环境和个人时间中都使用过，不过还有6%的开发人员表示他们只(zhi)在工作之外使用编码辅助工具。

超过70%的开发者表示，AI辅助编程已經(jing)改(gai)变了开发人员處(chu)理(li)日(ri)常(chang)工作的方式，这一趋势也迫(po)使项目领导人不得不采(cai)購(gou)企业級(ji)AI工具以避(bi)免(mian)开发人员使用未经批(pi)準(zhun)的辅助工具。

不过，企业也應(ying)該(gai)建立(li)使用人工智能工具的管理标准，以確(que)保(bao)辅助工具的用途(tu)符(fu)合道德(de)规範(fan)并且高效率。

用AI=高绩效

越(yue)来越多的开发人员开始(shi)在工作中使用AI工具，调查结果表明(ming)，开发者不仅仅只是出于好奇(qi)或(huo)無(wu)聊(liao)的興(xing)趣(qu)，而是认定AI编码工具可以帮助提升效率。

开发人员表示，AI编码工具可以满足(zu)现有的性能标准、提高代码质量、更快(kuai)地(di)輸(shu)出代码，而且生产级事故也会更少(shao)，这些(xie)指标也应该用来衡量代码量以外的绩效。

开发人员普(pu)遍(bian)认为人工智能编码工具將(jiang)融(rong)入(ru)他们现有的工作流(liu)程并带来更高的效率，但(dan)他们不认为人工智能会改变軟(ruan)件的制作方式

大約(yue)三(san)分之一的开发人员报告说，部(bu)門(men)经理目前(qian)会根据编写的代码量来评估绩效，而使用AI可以更快地编写更多的代码，不过需要注意的是，开发者的代码量可能并不一定与其(qi)业務(wu)價(jia)值(zhi)相(xiang)对应。

随着软件开发中使用的人工智能工具的增(zeng)加(jia)，代码量也会飛(fei)速(su)增長(chang)，项目领导者需要思考「代码量」是否仍然是衡量生产率和输出的最佳方法(fa)。

AI促(cu)进团队协作

除了提高个人表现外，超过五分之四（81%）的受访开发人员表示，AI编码工具将有助于提高团队和組(zu)織(zhi)内部的协作。

事實(shi)上，安(an)全審(shen)查、项目规劃(hua)和结对编程都需要开发者之间的协作，也是开发团队期(qi)望并且应该在AI编码工具的帮助下(xia)完成的任(ren)务，调查结果也表明，代码和安全审查仍然很(hen)重要。

值得注意的是，开发人员认为使用AI编码工具可以让他们有更多时间專(zhuan)注于解决方案设计，对于开发团队来说也有益(yi)处，意味(wei)着开发人员会花(hua)更多的时间用AI设计新功(gong)能和产品，而非(fei)编写模版代码。

开发人员已经在使用生成式AI编码工具来自(zi)動(dong)化(hua)他们的部分工作流程，为安全审查、项目规划和结对编程等更多协作项目騰(teng)出了时间。

用AI防(fang)止(zhi)员工倦(juan)怠(dai)

根据调研中开发人员的说法，AI编码工具不仅可以帮助提高整(zheng)体生产力，还可以提供(gong)提升技能的機(ji)会，帮助打(da)造(zao)更聰(cong)明的员工队伍(wu)。

其中57%的开发人员认为AI编程工具可以帮助他们提高编程语言技能，也是最直(zhi)接(jie)、最大的受益點(dian)。

开发人员一直将「学习新技能」列(lie)为让工作更积极的頭(tou)等大事，但也有30%的人表示，学习和开发会对他们的整天工作产生負(fu)面影响，可能会在工作日内增加工作量。

41%的开发者认为AI工具也可以帮助減(jian)少认知(zhi)上的负擔(dan)，因(yin)为人的精(jing)力都是有限(xian)的，更快地完成工作可以减少倦怠感(gan)。

在之前的一份(fen)研究中，高达87%的开发者认为GitHub Copilot可以帮助完成重復(fu)性任务，保留(liu)腦(nao)力，可以专注于解决软件开发中更具挑(tiao)戰(zhan)性和创新性的工作。

AI正(zheng)在全面改善(shan)开发者体验

在调查中，开发人员表示，使用AI编码工具可以更好地满足代码质量、完成时间和事故等标准，这些也是开发人员自认为关鍵(jian)的代码评估指标。

AI编码工具还可以帮助降(jiang)低(di)编码錯(cuo)誤(wu)的可能性并提高代码的准确性，最终为用户带来更可靠(kao)的软件、更高的应用程序性能，以及让开发者取(qu)得更好的绩效指标。

随着人工智能技術(shu)的不斷(duan)进步(bu)，这些编码工具很可能会对开发人员的绩效和技能提升产生更大的影响。

AI编码工具正在分層(ceng)到现有的开发人员工作流程中，并创造更高的效率。

开发人员认为AI编码工具可以提高生产力，但他们并不认为AI工具会从根本上改变软件开发的生命(ming)周(zhou)期。

自动化和人工智能的使用已经成为开发人员工作流程的一部分，目前已经有诸如基(ji)于机器(qi)学习的安全檢(jian)查和CI/CD管道等工具，但这些工具并沒(mei)有改变操(cao)作，而是通过提高效率，为开发者腾出了更多时间专注于开发解决方案。

除了探(tan)索(suo)人工智能工具外，工程和商(shang)业领导者还应该考慮(lv)以下三个要点来改善开发人员体验：

1. 使用工具、流程和实踐(jian)帮助开发者流暢(chang)工作以提高生产力、推(tui)动影响力，并进行创造性和有意義(yi)的工作。

2. 打破(po)组织孤(gu)島(dao)，为开发人员提供有效沟通的机会来增強(qiang)协作。

3. 对人工智能工具进行投资，預(yu)留出給(gei)开发人员提升技能的时间和空(kong)间，可以帮助公(gong)司(si)布局(ju)未来，提前进行实验和技术创新。

参考资料(liao)：

https://www.zdnet.com/article/github-developer-survey-finds-92-of-programmers-using-ai-tools/

https://github.blog/2023-06-13-survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

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