7 月 10 日消息，據路透社今日報道，非營利機構 METR 的最新研究發現，和大家普遍認為的相反，經驗豐富的軟件開發者在使用最先進的 AI 工具輔助熟悉的代碼庫時，反而變得更慢，而不是更快。

該機構對一批資深開發者進行了深入調查，他們用流行的 AI 編程助手 Cursor 來完成自己熟悉的開源項目任務。

研究開始前，這些開發者預計 AI 能讓自己的工作速度提升，估計任務時間會縮短 24%。完成任務后，他們依然覺得自己節省了 20% 的時間。但研究數據顯示，AI 實際讓任務完成時間增加了 19%。

研究負責人喬爾?貝克和內特?拉什表示，這結果令人非常意外。拉什甚至在研究前預期速度會翻倍。

這項發現挑戰了“AI 能顯著提升高薪工程師效率”的普遍看法，而這正是吸引大量投資進軍 AI 軟件開發領域的重要原因。更有甚者，還將 AI 看作將初級程序員崗位的“替代品”。

過去研究中，AI 在提升開發效率上取得了顯著成果：一項顯示程序員速度提高了 56%，另一項表明開發者在固定時間內能多完成 26% 的任務。

但 METR 的新研究表明，這些積極結果并不適用于所有情況。尤其是對熟悉大型成熟開源代碼庫的資深開發者來說，反而出現了效率下降。

研究作者指出，很多相關研究依賴 AI 開發的基準測試，這些測試未必能真實反映現實工作任務。IT之家從報道中獲悉，效率變慢的主要原因，是開發者需要花時間檢查和修正 AI 給出的代碼建議。

貝克說：“AI 提出的建議方向基本正確，但細節上并非完全符合實際需求。”

作者強調，這種變慢不太可能出現在初級開發者或對不熟悉代碼庫的工程師身上。

不過大部分參與研究的開發者和作者本人依然使用 Cursor。他們認為，AI 讓開發過程更輕松愉快，就像修改一篇文章，而不是從空白開始寫作。貝克表示：“開發者的目標不僅是盡快完成任務，他們更愿意選擇這條付出更少努力的路。”