强制推行 AI Coding 正在将开发者逼到崩溃边缘
强制推行 AI Coding 正在将开发者逼到崩溃边缘
在拥抱 AI 的压力下，开发者们对被误导的强制措施感到沮丧，并被迫清理对他们代码库造成的任何附带损害。
作者：Sage Lazzaro
2025年4月8日
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接收每周的工程见解，以提升您的领导力方法。 电子邮件地址(必填) 评论 此字段用于验证目的，应保持不变。 预计阅读时间：7 分钟 最近的一项调查显示，近一半的 C-suite 高管表示，由于领导层和采用这些工具的员工之间出现裂痕，AI 的采用正在“撕裂他们的公司”。 虽然 75% 的公司领导者认为他们在过去 12 个月内推出的 AI 是成功的，但只有 45% 的员工表示同意。
Axios 记者 Megan Morrone 在谈到调查结果时写道：“即使是那些认为他们的 AI 集成进展顺利的 C-suite 领导者，也在向下属传递让他们比自己更沮丧的政策和工具。”
具体到软件开发者而言，他们担心 AI coding 工具会给他们的代码引入错误，在很多任务上失败，并加剧技术债务。但他们也认为，被误导的强制措施正在阻碍 AI 工具的成功采用。虽然 AI coding 助手可能很有用，但很明显，领导者如何对待和支持工程团队至关重要。
FOMO 驱动采用
对于商业领袖来说，这些工具 最具吸引力的方面是它们能够自动化重复性的编码任务，从而提高团队的效率，帮助他们更快地交付产品并增加收入。
更深层的含义是，可以减少雇佣昂贵的开发者，这一点 Meta 的 Mark Zuckerberg、Salesforce CEO Marc Benioff 和 AWS 负责人 Matt Garman 都乐于公开表示。
这些工具的创建者正在发布各种数据，吹嘘它们如何提高开发者的生产力，许多开发者也对此表示赞同。在 Stack Overflow 2024 年度调查 中，在 65,000 名开发者中，58% 的人认为效率提高是最大的好处，81% 的人认为生产力有所提高。
还有一种强烈的观点认为，公司需要采用这些工具，否则就有被抛在后面的风险，这是企业软件公司常用的说法。 Microsoft 在其第四季度财报中报告，自 2021 年 10 月发布以来，GitHub Copilot 已被 77,000 个组织采用。这仅仅是一个例子。Y Combinator 的执行合伙人 Jared Friedman 表示，加速器当前队列中四分之一的初创公司的代码库几乎完全由 AI 生成。
“AI 可以帮助我们，也可以帮助我们的竞争对手，对吧？因此，如果我们不利用它，我们就无法与竞争对手站在同一起跑线上，”ChargeLab 的工程经理 Simon Lau 说。ChargeLab 是一家专注于电动汽车充电器的软件公司。
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代码越多，错误越多
随着时间的推移，开发者对 AI coding 工具的信心迅速下降。在 2024 年的 Stack Overflow 报告中，72% 的受访者表示他们对这些工具持积极或非常积极的态度，低于 2023 年的 77%。
总的来说，开发者描述了与 AI coding 工具相关的一系列技术问题和麻烦，从它们经常建议不正确的代码甚至删除现有代码，到它们在部署中引起的许多问题。
在 Harness 对 500 名工程领导者和从业者进行的一项调查中，59% 的受访者表示，在使用 AI coding 工具时，他们至少有一半的时间会遇到部署问题，67% 的人表示，他们花费在调试 AI 生成的代码上的时间比以前更多。许多人还表示，AI 工具的使用正在导致事件增加，Harness 68% 的受访者表示，与使用 AI coding 工具之前相比，他们现在花费更多的时间来解决与 AI 相关的安全漏洞。
“[我尝试了一段时间的 GitHub Copilot，虽然它的某些部分令人印象深刻，但充其量它只是一种不必要的便利，只能节省几秒钟的实际工作。而且它出错的次数和它正确的次数一样多。我花在纠正其错误代码上的时间本可以用来自己编写正确的代码，”一位开发者说，他在 Reddit 上讨论了公司规定开发者如何使用 AI 工具的强制措施。
虽然 AI 工具当然可以提高代码交付到生产环境的速度和数量，但更多的代码并不一定总是好事，尤其是在糟糕的代码会 产生技术债务 的情况下。
这些工具也有局限性，而且通常在更复杂的编码任务上表现不佳——至少现在是这样。“我认为 AI 非常擅长为原型级别的或低复杂性的功能生成代码，但是当您谈论生产系统时，所有这些小事情实际上都会失败。而且，人们需要花费大量时间来审查他们实际上没有完全编写和理解的东西，”自动化公司 Caddi 的联合创始人兼首席执行官 Alejandro Castellano 说。
管理层误判期望
虽然开发者已经学会了深思熟虑地使用 AI 工具，但公司领导者并不总是采取同样的意图。
开发者对 AI 强制措施的挫败感通常源于公司领导者没有密切关注工程工作流程。 开发者描述 了管理层制定 OKR 并跟踪 AI 使用情况，而不管它是否真的有帮助，更不用说它可能在哪里使事情变得更糟。
代码接受率（开发者接受 AI 工具提出的代码建议的频率）是一种流行的采用指标，但一些人认为这是一个很差的衡量标准，因为它会计算人们接受可能存在问题的建议的次数。有时，只是不断推动使用“更多”AI 或“提高效率”，而没有任何关于这实际上意味着什么或应该是什么样子的意图。“这是一场不断的战斗，要让高管们回到现实中，了解他们对 Gen AI 的期望，”一位 Reddit 评论员写道。
更糟糕的是，有些人甚至描述说，他们的公司已经开始公开 开发者个人使用 AI 生成的代码量，目的是通过每周报告或公共排行榜来推动每个人使用这些工具输出更多。
赋能开发者的力量
AI coding 工具仍然是新的，弄清楚如何有效地使用它们需要共同努力。虽然本质上归结为“现在需要更多 AI”的策略会滋生不满情绪并可能阻碍采用工作，但当领导者从理解开发者的日常工作并信任他们知道什么最适合他们的工作时，他们可以培养热情并找到积极的结果。
软件工程咨询公司 Digiterre 的 CTO Rajesh Jethwa 说：“不应该由象牙塔或玻璃屋里的人来说，‘这些是最适合这个人的工具’”。他不仅领导工程团队，而且还深入了解各种公司正在处理的工程挑战。“最接近问题的人拥有所有背景信息，而背景信息对于 AI 工具来说至关重要。”
伦敦 • 2025 年 6 月 16 日和 17 日
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赋能工程师一直是 ChargeLab 的运作方式，该公司目前 40 名工程师中的每一个人都在日常工作中使用 AI coding 工具，并报告了好处。据 CTO Ehsan Mokhtari 称，一项内部调查 显示，工程团队的生产力提高了约 40%。但这并不是一开始就这样的：Lau 说，“最初，我们的开发者有一些抵触情绪。”
Lau 将团队对 AI coding 工具的拥抱归功于公司更灵活的方法，他们授权每个人使用他们想要的任何工具，以他们认为合适的任何方式使用。
“我们不强迫开发者使用一种或另一种工具。我们为他们提供了探索最适合他们的工具的资源，”他说，并解释了 ChargeLab 如何向其开发者提供各种工具，包括 Windsurf, Cursor, Copilot, ChatGPT, 和 Claude。
Mokhtari 还通过亲身实践这些工具来完成工作，从而赢得了信任，避免了来自没有实际经验的人的自上而下的指示的常见挫折感。高层还有一个明确而透明的任务，即今年通过使用 AI 在全公司节省 100 万美元，Mokhtari 认为这表明 AI 是公司的优先事项，同时保持实验的灵活性，并且只追求有效的方法。像 Lau 的团队这样的特定团队可能对跟踪 AI 工具的采用情况有更细化的指标，但它们是由直接了解每个开发者特定任务和工作流程的经理制定的。
AI 技术的加速发展和 AI coding 工具的激增是工程世界的一个主要转折点。公司领导者很清楚，他们需要拥抱它才能保持竞争力，但采用并不自动等于成功。在变革时期，协作、赋能员工和培养创新文化比以往任何时候都更加重要。
“你不能真正地推动人们前进，让他们变得有创新精神，”Mokhtari 说。“你必须培养文化。” 2025年4月8日
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Sage Lazzaro
Sage Lazzaro 是一位技术作家和编辑，专注于新兴技术、数字文化以及技术对我们的社会和文化的影响。 * Sage Lazzaro * sagelazzaro.com
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