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AI 工具正在彻底改变编程和 IT 工作，但它们是否真的让开发者更高效？一项研究给出了否定的答案。本文将探讨 AI 为何有时会拖慢专家速度并加速错误。
故事的开端，就像许多故事一样，是一个男人和他的 AI。这个男人，像许多男人一样，有点极客，也有点程序员。他还需要理发。AI 是人类数千年进步的结晶，全部用于让这个男人的生活更轻松一些。当然，这个男人就是我。
不幸的是，虽然 AI 可能非常聪明，但它也有撒谎的倾向，误导并犯下令人震惊的愚蠢错误。本文将讨论的正是愚蠢的部分。,
现实世界中的 AI 编码：科学揭示了什么
新工具总是伴随着巨大的承诺。但它们在实际环境中是否兑现了这些承诺？关于编程效率的报道大多基于个人轶事证据：我自己使用 AI 的编程经验。但我是一个人。我投入编程的时间有限，而且像每个程序员一样，我有某些领域会花费大部分编码时间。
然而，最近一个名为 METR（模型评估与威胁研究）的非营利研究组织对 AI 编码生产力进行了更深入的分析。他们的方法似乎合理。他们与 16 位经验丰富的开源开发者合作，这些开发者积极为大型流行仓库做出贡献。METR 分析师为这些开发者提供了 246 个需要修复的仓库问题。编码者被要求独立解决大约一半的问题，另一半则可以使用 AI 辅助。
结果令人震惊且出乎意料。虽然开发者自己估计 AI 辅助使他们的生产力平均提高了 24%，但 METR 的分析显示，AI 辅助实际上使他们的速度平均降低了 19%。
这有点令人费解。METR 列出了可能解释速度减慢的因素，包括对 AI 有用性的过度乐观、开发者对仓库的高度熟悉（以及 AI 知识的不足）、大型仓库的复杂性、AI 缺乏可靠性，以及 AI 拒绝使用“重要的隐性知识或上下文”的持续问题。,
过度自信且信息不足的 AI：危险的组合
我也经历过 AI 完全失控的情况。它给出的建议不仅完全无用，而且表现得像专家一样自信。如果你打算使用 AI 工具来支持你的开发或 IT 工作，这些技巧可能会让你避免麻烦：,
- 如果没有太多公开信息，AI 无法提供帮助。 但 AI 会根据它所知道的少量信息编造内容，而不会承认它缺乏经验。
- 就像我的狗一样，一旦 AI 专注于一件事，它往往拒绝考虑其他选择。 如果 AI 卡在一种方法上，不要误以为它关于新方法的礼貌建议是真实的。它仍然在同一个兔子洞里。开始一个新会话。
- 如果你知识不多，不要依赖 AI。 继续学习。经验丰富的开发者能够区分哪些方法可行，哪些不可行。但如果你试图将所有编码工作都交给 AI，你将不知道它何时何地出错，也不知道如何修复它。
- 编码者通常使用特定工具来完成特定任务。 一个网站可能使用 Python、CSS、HTML、JavaScript、Flask 和 Jinja 构建。你选择每个工具是因为你知道它的优点。以同样的方式选择你的 AI 工具。例如，我不使用 AI 来处理业务逻辑，但我在编写 API 调用和公共知识时使用 AI 来提高生产力，因为它可以节省我大量时间。
- 测试 AI 生成的所有内容。 一切。逐行测试。AI 可以节省大量时间，但也可能犯下巨大的错误。是的，花时间和精力手动测试可以帮助防止错误。如果 AI 提供编写单元测试，让它做。但要测试这些测试。
根据你的经验水平，以下是我建议你如何思考 AI 辅助：,
- 如果你对某个主题或技能一无所知： AI 可以帮助你假装知道，但它可能大错特错，而你却不知道。
- 如果你是某个主题或技能的专家： AI 可以提供帮助，但它会让你恼火。你的专业知识不仅用于区分 AI 的愚蠢和有用之处，还用于精心设计 AI 真正能提供帮助的路径。
- 如果你介于两者之间： AI 是一个混合体。它可能帮助你，也可能让你陷入麻烦。不要将技能培养委托给 AI，因为它可能会让你落后。
生成式 AI 可以成为经验丰富的开发者和 IT 专业人士的绝佳助手，尤其是在用于有针对性的、充分理解的任务时。但其自信可能是欺骗性和危险的。AI 可能有用，但始终要仔细检查其工作。
你是否使用过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具来帮助你的开发或 IT 工作？它们是加快了速度，还是几乎毁了事情？在关键系统上使用 AI 时，你是更自信还是更谨慎？你是否发现了 AI 真正闪耀的特定用例，或者它在哪里失败得可笑？请在下面的评论中告诉我们。
