程序员拒绝在没有AI的情况下工作——这可能会反噬他们

2026年，研究人员发现，你已经无法从开发者手中夺走AI编码工具了。

尽管AI无疑帮助程序员更快地生成代码，但其他研究人员警告说，它可能并没有生成更好的代码。这可能会给程序员带来长远问题。

具体来说，2026年2月，知名AI研究实验室METR公布了一个令人惊讶的发现：大多数开发者即使只是完成有限数量的任务，也不愿意在没有AI的情况下工作。

METR原本希望对2025年发布的一项关于AI编码生产力的开创性研究进行更新。在那项研究中，研究人员测量了开源开发者手动完成任务与使用AI完成任务所需的时间。

虽然该研究中的开发者报告称AI提高了他们的生产力，但当他们得知AI实际上降低了他们的工作效率时感到震惊。确实，AI生成代码更快，但随后他们花费额外时间查找和修复错误、引导AI以及等待AI完成任务。

当METR着手重复实验以衡量AI和程序员熟练度的进步时，他们无法进行下去。

研究人员坦言，开发者不愿意参与"因为他们不希望在没有AI的情况下工作"，哪怕只是为了研究。

相反，METR在5月发布了一项调查，允许技术员工自我报告他们的AI生产力提升。不出所料，他们认为AI使他们对组织的价值翻了一番。

但最近关于所谓"Token最大化"的巨额开支的头条新闻，加上近期的一些研究，使这种自我认知变得可疑。

Token最大化，即使用一个人使用的Token数量作为AI生产力的代理指标，是2026年迄今为止的趋势。而它可能已经结束了。

据《金融时报》本周报道，亚马逊关闭了其内部Token追踪排行榜Kirorank，因为员工过度使用AI智能体来刷榜，导致成本飙升。这些员工证明了AI使用并不会自动转化为生产力提升。

据The Information报道，Uber在2026年前四个月就用完了全年的AI预算。首席运营官Andrew Macdonald最近在播客中表示，这样的支出并没有带来项目或生产力的可衡量增长。

程序员兼作家James Shore在一篇在Hacker News上疯传的博客文章中精辟地指出，AI生成的代码也不一定能减少持续的代码维护需求，甚至可能增加维护负担。

"你现在写代码的速度快了一倍？最好希望你的维护成本也减半了，"他写道。"否则，你就完了。你是在用暂时的速度提升换取永久的束缚。"

还有其他证据表明AI可能增加代码维护困扰。

可靠性工程智能体初创公司Entelligence AI的创始人兼首席执行官Aiswarya Sankar的一条病毒式推文宣称，公司将44%的Token花在修复AI生成的错误上。与此同时，代码审查工具公司Code Rabbit表示，它分析了开源拉取请求，发现AI产生的问题是人类代码的1.7倍。

诚然，这些是那些试图销售AI代码审查工具的公司提供的自利统计数据。

然而，独立研究人员也发现了类似问题。来自新加坡管理大学的研究人员在4月发布的报告中警告说，"AI生成的代码可能会给实际软件项目带来长期维护成本。"

鉴于程序员热爱他们的AI助手，解决方案是什么？

那些想向你销售AI编码智能体的人说，开发者可以使用AI编码智能体来完成修复AI快速生成代码的繁重任务。这是Cognition创始人兼首席执行官Scott Wu——AI编码智能体Devin的制造商——的建议。

但即使他也承认，虽然Devin可以独立工作，但他目前会将其技能评级为初级到中级程序员之间，具体取决于任务。这不是一个交付后就可以忘记的解决方案。

新加坡管理大学的研究人员建议采用更人性化的方法。程序员应该像了解他们最喜欢的编码语言一样深入了解AI擅长和不擅长的任务。他们需要为AI设计强大的质量保证系统，并且必须像审查初级开发者的工作一样仔细审查AI的工作。

与此同时，研究人员表示（Wu也同意），人类仍应该负责软件架构和安全设计等宏观工作。

Q&A

Q1：METR在2026年的研究发现了什么？

A：METR在2026年2月发现，大多数开发者即使只是完成有限数量的任务，也不愿意在没有AI的情况下工作。当他们试图重复之前关于AI编码生产力的实验时，无法找到愿意参与的开发者，因为开发者拒绝在没有AI的情况下工作，哪怕只是为了研究。

Q2：AI编码工具真的能提高程序员的生产力吗？

A：虽然开发者普遍认为AI提高了他们的生产力，但研究显示情况可能相反。2025年的研究发现，AI实际上降低了开发者的工作效率。虽然AI生成代码更快，但程序员随后需要花费额外时间查找和修复错误、引导AI以及等待AI完成任务。亚马逊和Uber的案例也显示，大量使用AI并没有带来可衡量的生产力提升。

Q3：AI生成的代码会带来什么问题？

A：AI生成的代码可能会增加长期维护成本。研究显示，公司将44%的Token花在修复AI生成的错误上，AI产生的问题是人类代码的1.7倍。新加坡管理大学的研究人员警告说，AI生成的代码可能给实际软件项目带来长期维护成本。程序员需要像审查初级开发者的工作一样仔细审查AI的工作。