2026年这年，研究机构发现，你根本别想把AI编程工具从开发者手里撬走。
AI确实让码代码更快了，这点没得说。但另一些研究人员警告，这未必能产出更好的代码。长远看，这可能会给他们带来麻烦。
具体来说，2026年2月，知名的AI研究实验室METR 公布了一个有点意外的发现：现在大多数开发者，哪怕是做有限的任务，都不愿意在没有AI的情况下工作了。
METR本来想给几个月前（2025年）一项关于AI编码生产力的开创性研究 做个更新。在那项研究里，研究人员测量了开源开发者手动完成任务和使用AI完成任务各自花了多少时间。
虽然那项研究里的开发者都说AI让他们效率更高了，但他们惊讶地发现，AI实际上拖慢了速度。没错，AI生成代码是快，但他们花了额外的时间去找错、改错、引导AI，还有等AI完成任务。
当METR打算重复这个实验，来衡量AI和开发者熟练度的进步时，他们做不到了。
研究人员承认，开发者们不愿意参与，因为“他们不想在没有AI的情况下工作”，哪怕只是为了这项研究。
于是，METR在5月份 发布了一项调查，让技术员工自己报告AI带来的效率提升。不出所料，他们觉得AI让自己对公司的价值翻倍了。
但最近关于 的新闻，加上一些零星的新研究，让这种自我感觉变得有点可疑。
所谓的“token最大化”（用一个人使用的token数来代表AI生产力）是2026年截至目前的风潮。不过这股风可能已经刮过去了。
据 本周报道，亚马逊关停了内部一个叫Kirorank的token追踪排行榜，因为员工们为了刷榜过度使用AI智能体，导致成本飙升。这些员工证明了，使用AI并不自动意味着生产力提高。
报道，优步在2026年头四个月就用光了全年的AI预算。其首席运营官Andrew Macdonald最近在一个播客上说，这种 并没有带来可衡量的项目或生产力增长。
程序员兼作家James Shore在一篇 中精辟地指出，AI生成的代码并不一定能减少后续的代码维护需求，甚至可能增加。“你现在写代码快了一倍？那你最好希望你的维护成本减半了，”他写道，“不然你就惨了。你这是用暂时的速度提升，换来了永久的束缚。”
还有其他证据表明AI会增加代码维护的麻烦。
可靠性工程智能体初创公司Entelligence AI的创始人兼CEO Aiswarya Sankar的一条 宣称，公司44%的token都花在了修复自家AI生成的bug上。同时，代码审查工具公司 表示，他们分析了开源项目的拉取请求，发现AI产生的问题比人类代码多1.7倍。
当然，这些数据来自试图销售AI代码审查工具的公司，多少有点自卖自夸。
但独立研究人员也发现了类似问题。来自知名的新加坡管理大学的研究人员在4月 发布报告警告说，“AI生成的代码可能会给真实的软件项目带来长期的维护成本。”
既然程序员都爱他们的AI助手，那解决方案是什么？
好吧，那些想卖给你AI编码智能体的人会说，开发者可以用AI编码智能体来干那些枯燥的修代码的活，修得和AI吐代码一样快。这就是Cognition创始人兼CEO Scott Wu（AI编码智能体Devin的制造者） 的建议。
但即便是他也承认，虽然Devin可以独立工作，但目前他给它的技能评级介于初级和中级程序员之间，具体取决于任务。这不是一个可以甩手不管的解决方案。
SMU的研究人员提出了一个更“人”的方案。程序员应该像熟悉自己最喜欢的编程语言一样，深入了解AI擅长和不擅长什么任务。他们需要为AI设计强大的质量保证系统，并且不得不像审查初级开发者的工作一样，仔细审查AI的产出。
同时，研究人员说（Wu也同意），人类还是应该去做那些大局性的工作，比如软件架构和安全设计。
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