IT之家 5 月 31 日消息，研究人員發(fā)現(xiàn)，2026 年，AI 編程工具已然成為開發(fā)者離不開的幫手。
但另有研究者提醒，盡管 AI 無疑能讓程序員寫代碼的速度變得更快，代碼質(zhì)量卻未必隨之提升，這在未來可能會埋下諸多隱患。
具體來看，知名人工智能研究實驗室 METR 在 2026 年 2 月公布了一項出人意料的結(jié)論：如今絕大多數(shù)開發(fā)者哪怕只是處理少量工作，也離不開 AI 工具。
此前在 2025 年，該機構(gòu)曾發(fā)布過一份極具開創(chuàng)性的研究，聚焦 AI 對編程效率的影響。本次 METR 本打算跟進更新這項研究，對比開源開發(fā)者手動編碼與借助 AI 編碼的耗時差異。
在 2025 年的研究中，開發(fā)者們都表示 AI 提升了自己的工作效率，可最終數(shù)據(jù)結(jié)果卻令所有人意外：AI 實際上拖慢了整體工作進度。AI 生成代碼的速度固然很快，但開發(fā)者要額外花費大量時間排查、修復漏洞，還要不斷引導 AI、等待其完成任務。
當 METR 團隊想要復刻這項實驗，以此評測 AI 技術與程序員能力的進步時，實驗卻無法開展。
研究人員坦言，開發(fā)者們不愿參與實驗，原因是哪怕只是為了完成測試，他們也無法接受脫離 AI 工作。
無奈之下，METR 在同年 5 月轉(zhuǎn)而發(fā)布了一份調(diào)查問卷，由技術從業(yè)者自主反饋 AI 帶來的效率提升。不出所料，受訪者普遍認為，AI 讓自己在公司里的工作價值翻了一倍。
然而，近期頻頻爆出的詞元（token）濫用導致成本激增的相關新聞，再加上多項最新研究，都讓這類主觀自評顯得站不住腳。
IT之家注意到，用詞元使用量衡量 AI 辦公效率（即“詞元量化考核”）是 2026 年以來的行業(yè)風潮，而這股熱潮如今或許已經(jīng)走向落幕。
據(jù)《金融時報》本周報道，亞馬遜關停了內(nèi)部名為“基羅排名”的詞元用量排行榜。原因是員工為沖榜單過度調(diào)用智能體，不僅惡意刷高詞元消耗，還大幅增加了運營成本。這一現(xiàn)象也印證了：使用 AI 并不等同于工作效率提升。
另據(jù)科技媒體《The Information》消息，優(yōu)步僅用四個月就耗盡了 2026 全年的 AI 預算。公司首席運營官安德魯?麥克唐納近日在一檔播客節(jié)目中坦言，高額投入并未帶來項目體量或工作效率的實質(zhì)性增長。
程序員、作家詹姆斯?肖爾在一篇爆紅于 Hacker News 的博客文章中一針見血地指出：AI 生成的代碼也沒能減少后續(xù)的代碼維護工作，反而可能讓維護壓力變得更大。
他寫道：“就算你現(xiàn)在寫代碼的速度快了一倍，也得祈禱維護成本能隨之減半。否則只會陷入困境 —— 你換來的只是一時的速度提升，卻被套上了永久的運維枷鎖。”
還有更多證據(jù)表明，AI 會加劇代碼維護難題。
可靠性工程代理初創(chuàng)公司 Entelligence AI 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官艾斯瓦里亞??？柊l(fā)布的一條推文引發(fā)廣泛轉(zhuǎn)發(fā)，她表示，各大企業(yè)近 44% 的 AI 詞元消耗，都用于修復 AI 自身生成的程序漏洞。與此同時，代碼審核工具廠商 CodeRabbit 分析開源代碼合并請求后發(fā)現(xiàn)，AI 編寫的代碼出現(xiàn)問題的概率，是人工代碼的 1.7 倍。
客觀來說，上述數(shù)據(jù)來自售賣 AI 代碼審核工具的企業(yè)，難免帶有自利傾向。
但獨立研究團隊也得出了相似結(jié)論。新加坡管理大學的研究人員在 4 月發(fā)布報告警示：AI 生成的代碼會給實際軟件項目埋下長期維護隱患。
既然程序員已經(jīng)高度依賴 AI 助手，該如何解決這些問題？
主推 AI 編程智能體的廠商給出的方案是：開發(fā)者可以借助同類工具，快速處理 AI 產(chǎn)出代碼所帶來的繁雜修復工作。知名 AI 編程智能體 Devin 的開發(fā)方 Cognition 公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Scott Wu 便持這一觀點。
不過他也坦言，盡管 Devin 能夠獨立完成工作，但綜合不同任務來看，它目前的能力僅介于初級與中級程序員之間，遠達不到“交付之后就無需過問”的理想狀態(tài)。
新加坡管理大學的研究團隊則提出了更側(cè)重人的解決思路：程序員要像精通常用編程語言一樣，吃透 AI 的能力邊界，清楚它擅長和不擅長的工作；同時搭建專門適配 AI 流程的完善質(zhì)檢體系，并且必須像審核新人代碼一樣，逐一對 AI 產(chǎn)出內(nèi)容進行細致核查。
研究人員還提到（Scott Wu 也對此表示認同），軟件架構(gòu)、安全設計這類頂層核心工作，仍應當由人類程序員主導完成。
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