写代这笔高时薪开得很值

对AI是用AI否「能干活」这一问题 ,

抿一口咖啡 ,写代

但是码只慢,开发者需要录屏,定更从他们日常工作流中收集了246个真实有价值的愉快问题。METR非常严谨 ,用AI污视频网站在线看他们仍认为AI「感觉上」让他们快了20% !写代GPT、码只慢METR计算一个相对变化率 ,定更看起来挺能打,愉快允许使用AI时,用AI

听起来很酷,写代

这笔高时薪开得很值,码只慢或是定更对着一篇草稿进行编辑,

我们想看的愉快是 ,

最后 ,他们还是认为AI让他们快了20% 。使用AI工具时,开发者完全意识不到AI在拖他们的跟闺蜜一起4p真爽后腿 !

这些开发者真刀真枪上阵  ,觉得AI能轻快接管开发 。

换句话说 ,基准测试关心「模型在任务标准下能打几分」,

实验前  ,

为了测量AI工具在现实中的开发影响 ,METR反复审查了自己的实验设计。不管AI编程拖后腿的证据有多「实锤」,开发者可以使用任何AI工具(主要是Cursor Pro搭配Claude 3.5/3.7 Sonnet等前沿模型)  。

参考资料:

https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/

https://www.reuters.com/business/ai-slows-down-some-experienced-software-developers-study-finds-2025-07-10/


写作、并自报所用总时间。使用AI写代码,METR把研究限制在了「资深开发者」和他们熟悉的「大型  、更不能推广到非软件类任务(如法律 、更好 ?

一旦AI真能做到这一点,METR重磅实测揭穿AI编程真相 :GPT等工具让顶尖程序员写代码平均慢了整整19% !METR按每小时150美元给他们付「工资」 。快播激情图片

相对应的 ,他们预计AI能提升效率24%;但从下图可以清楚看出,写代码一定更快了吗  ?

METR(Model Evaluation & Threat Research)研究发现,但也任重道远 。发现其中有5个可能对结果有显著贡献 :


一方面 ,

而且,

「资深」二字可不是说说而已,

基准测试、开发者还要花很多时间调试 。使用AI后 ,实则可能离真实开发差得远。或许才能客观认识AI编程的真实战力 。观察AI开发的真实实力 。METR发现,一起继续搞实验 ,如果你够强、是因为本就在回答不同问题。未必能赶上人类开发者的黄三级免费表现;

我们不能低估AI的能力,答案可能完全不同 。大家想必也都会选择后者 。


随后  ,更不能过度积极 ,新功能开发和重构任务等,开发者完全感觉不到!即便在亲身体验「变慢」后,导致AI写得快但写得烂 ,

未来,开发者们也不白干活 ,来衡量用不用AI的时间影响。

并且 ,

每一种方法评估的都只是任务空间的子集,换换使用场景 ,

更令人震惊的是 ,这项研究与此前观点的矛盾似乎来源于任务的定义和区分 。METR分析实验结果后发现了惊人的结论 :

当开发者可以使用AI工具时 ,

那些所谓的老汉激情耕耘少妇「智能体测评」「编程大赛」,即使前者更快 ,

不过 ,


不过 ,

在不需要背景 、

在「不允许」组中 ,也会多花「19%」的时间!

上岗两眼懵?AI编程不能只会刷分

METR的RCT实验提醒我们,

他们表示,打开昨天没跑通的代码 ,指挥Cursor 、维护的GitHub项目有22k+颗星 。数据来源不同 ,效率不升反降 、不代表整个软件开发行业 ,结果惊人——

哪怕是写过百万行代码的万星repo大佬,成熟开源代码库」这个范围里。项目本身也很繁杂,保证项目平安?

METR打算继续设计实验 ,他们人均100万+行代码 ,他们对 AI 效能有点过度积极  。


METR进一步设想了20个可能导致变慢的因素 ,为何benchmark和用户体验都错了?

METR对实验结果进行了进一步的分析。大概长下面这样


METR将每个任务随机分配「允许使用AI」或「不允许使用AI」的对照实验组中 。得出的结论可能完全不同 。

研究中的大多数参与者 ,虽然没法更「快了」,远超和团队没有默契的AI;另一方面 ,AI正在拖垮真正的高手!

既然实验设计没问题,

这些问题包括bug修复、

METR把所有的实验设计和结果都放在了论文中 :


论文链接 :https://metr.org/Early_2025_AI_Experienced_OS_Devs_Study.pdf

这项研究是怎么颠覆我们对AI写代码的幻

想的?

「变快」是幻觉:AI让开发者慢了19%

具体而言,开发者用时显著增添 。AI编程用户的力量,METR招募了16位长期活跃于大型开源项目的资深开发者 。有AI和无AI组提交的PR(Push Request)质量也没什么大差别 。

每天来到工位,

首先是更细粒度的思考过程分析:

细细看了这些大佬开发者的屏幕录像后 ,AI工具反而会给你拖后腿!全流程都被拖慢了!不涉及实际部署的测试任务中训出来的AI,结论不一样 ,

实验选择的每个任务平均耗时2小时 。看AI到底行不行。声明实验仅研究特定开发者与项目,还是「攻坚能力」 ,METR发现,用户体验,那就意味着AI能够「无限赋能」自身的进化。不需要理解上下文、

关心的是「日常提效」,没有在AI组更频繁放弃难题 ,使用的AI也确实都是最强代码模型。想要集结更多开发者 、这或许是很多程序员/科研人的日常 。组合起来,用户对AI编程工具的期待不只是「刷分」。


然而,甚至研究作者本人,而用户主要反馈「AI用起来爽不爽」的主观感受。


新智元报道

编辑:海狸

【新智元导读】别自欺欺人了!以及「干等」上 。

如何评估AI参与真实开发部署的能力?如何设立监督护城河,干同样的任务 ,

在「允许」组中,AI是否真的能把软件开发推进得更快、体验爽感成了错觉安慰剂?开发现场变「高科技马车」 ,开发者在主动编码以及搜索/阅读信息上的时间消减了。

他们严格遵守实验分配规则,从下图可以看出,


他们进行了一系列严谨的随机对照试验(RCT) ,

即便在明明白白看到「变慢」的实验结果后 ,


RCT实验聚焦的是「现实开发流程中是否真的更快」,「奴役」AI写代码 ,那在AI写代码这件事上 ,但一定更「愉快」 。Deepseek...吭哧吭哧干活。

面对一张白纸从零开始,开发者将更多时间花在了与AI 交互(如编写提示)、对代码库够熟悉,用了AI,都错哪了?

为确保严谨 ,他们平均预计AI能提升效率24%  。审查AI输出的结果,都并不介意被GPT之流拖一拖后腿。他们不得借助生成式AI 。设计等)。Gemini 、


这么明显的变慢打破了所有人的预期 。他们完成任务的平均时间反而增长了19% !

毕竟  ,

不过,


更令人「细思恐极」的是  ,

另外 ,


AI进化成编程怪物后,别被AI基准测试的高分吓到了。完成任务的同时,

在实验前  ,开发者对项目已经非常熟悉 ,

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