▲（图源：来自网络 https://apifox.com/apiskills/ai-code-tools/）

近年来，随着 Cursor、GitHub Copilot 等 AI 编程工具的兴起，软件开发者的工作方式发生了明显变化。这些工具号称能自动写代码、修复 bug、测试变更，大幅提升效率。它们背后依赖的是 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 和 xAI 等公司开发的大模型，在各类工程任务上的表现也越来越好。

但一项刚发布的研究却给这种乐观判断泼了一盆冷水。

这项研究来自非营利 AI 研究机构 METR。研究团队找来了 16 名经验丰富的开源开发者，在他们平时参与的项目中布置了 246 个真实任务。这些任务被随机分为两类，一部分允许使用 AI 工具（如 Cursor Pro），另一部分则禁止使用。

在开始任务前，开发者普遍预测使用 AI 会让完成时间缩短约 24%。但结果恰恰相反。

“令人意外的是，我们发现使用 AI 工具反而让完成时间延长了 19%。也就是说，开发者在使用 AI 时反而变慢了。”研究报告写道。

这些开发者中，只有 56% 有过使用 Cursor 的经验。虽然大多数人（94%）都用过在线 LLM 工具来辅助开发，但这次是他们第一次系统使用 Cursor。研究人员也为他们提前安排了培训。

即便如此，METR 的研究仍对“AI 工具能全面提效”的观点提出了挑战。至少从这次测试来看，AI 编程助手，尤其是所谓的“vibe coder”（偏向补全与建议类的助手），未必真的适合所有开发场景。

研究者提出了几种可能的原因：一是开发者花了大量时间在“提示 AI”上，而不是直接写代码。其次，大模型在面对大型复杂项目时仍然吃力，而这次测试用的就是此类代码库。

尽管如此，作者也并未下结论说 AI 编码工具“无用”。他们强调，这项实验不代表所有或大多数开发者无法从 AI 中获益。此前不少大样本研究已表明，AI 工具确实能在特定场景下提升开发效率。

他们还指出，AI 正在快速进步。三个月后再做同样的测试，结果很可能不同。事实上，METR 过去也观察到，AI 工具近年来在解决复杂、长期任务上的能力有明显提升。

不过，这项研究仍给业界提了个醒。关于 AI 编码工具“立竿见影”的提效承诺，需要更多谨慎。此前也有研究发现，这些工具可能引入错误，甚至带来安全隐患。

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