AIPress.com.cn報道

3月11日消息，一項由MIT Initiative on the Digital Economy研究人員參與完成的研究顯示，生成式人工智能正在改變軟件開發者的工作結構，使其將更多時間投入核心編碼任務，而減少項目管理等輔助性工作。

該研究由該機構研究科學家Frank Nagle等人共同完成。研究團隊通過分析開源開發平臺GitHub上的開發者行為，觀察生成式AI工具對日常工作分配的影響。研究對象包括約18.7萬名開發者，數據覆蓋AI工具推出前一年以及推出后兩年的時間段。

2022年6月，GitHub推出代碼生成工具GitHub Copilot。與傳統大型語言模型主要用于文本生成不同，Copilot可以根據上下文自動生成代碼片段，幫助開發者完成編程任務。研究團隊對比了部分獲得該工具訪問權限的開發者與未使用該工具開發者的行為變化。

研究結果顯示，在Copilot上線之前，開發者平均約44%的時間用于編碼工作，約37%的時間用于項目管理任務，如代碼審查、問題處理和支持請求等。獲得AI工具后，開發者用于核心編碼活動的時間比例提高了12.4%，而用于項目管理相關任務的時間比例則下降了24.9%。

與此同時，開發者之間的協作活動也出現明顯減少。研究發現，使用Copilot的開發者與同事進行協作和討論的頻率下降了近80%。研究人員認為，這可能與AI生成代碼的準確性提高有關，從而減少了需要同行審查或協助解決問題的情況。

研究還發現，經驗較少的開發者從AI工具中獲得的影響最為明顯。與資深開發者相比，初級開發者在使用Copilot后增加編碼時間的幅度更大。研究人員認為，這表明生成式AI在一定程度上可以幫助新手開發者更快提升技能。

研究同時指出，隨著AI縮短學習曲線，開發者接觸新編程語言的機會也有所增加。數據顯示，使用Copilot的開發者在研究期間接觸新編程語言的累計數量較基線水平增加了約22%。

不過研究人員也提醒，企業在引入生成式AI時仍需關注其對團隊協作和技能培養的影響。Nagle表示，如果企業因AI而減少初級崗位招聘，可能會對長期人才培養產生負面影響。他認為，AI更適合作為輔助工具，用于提升員工能力，而非完全替代基礎技能學習。（AI普瑞斯編譯）