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Jul 25, 2025 09:59 AM
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Stack Overflow 市场研究与洞察高级分析师 Erin Yepis 告诉 VentureBeat：“最令人惊讶的发现之一是，与前几年相比，开发者对人工智能的偏好发生了显著转变。虽然大多数开发者都在使用人工智能，但今年他们对人工智能的喜爱程度和信任度都有所下降。这种反应令人惊讶，因为科技新闻中对人工智能的投资和关注度很高，我预计随着技术的进步，人们对人工智能的信任度会更高。”
数字说明了一切。到2025年，只有33%的开发人员信任人工智能的准确性，低于2024年的43%和2023年的42%。人工智能的受欢迎程度从2023年的77%下降到2024年的72%，今年仅为60%。
但调查数据揭示了技术决策者面临的一个更为紧迫的担忧。开发人员认为“AI 解决方案几乎正确，但并不完全正确”是他们最沮丧的问题——66% 的人报告了这个问题。同时，45% 的人表示，调试 AI 生成的代码所需的时间比预期的要长。AI 工具承诺提高生产力，但实际上可能会造成新的技术债务。
“人工智能工具似乎普遍承诺能够节省时间和提高生产力，但开发人员却在花时间解决人工智能在工作流程中造成的意外故障，”Yepis 解释道。“大多数开发人员表示，人工智能工具无法解决复杂性问题，今年只有 29% 的人认为人工智能工具能够处理复杂问题，低于去年的 35%。”
与开发人员快速识别并丢弃的明显有问题的代码不同，“几乎正确”的解决方案需要仔细分析。开发人员必须了解问题所在以及如何修复。许多人报告说，从头编写代码比调试和纠正AI生成的解决方案更快。
工作流程的中断不仅仅局限于单个编码任务。调查发现，54% 的开发人员使用六种或更多工具来完成工作。这给本已复杂的开发流程增加了上下文切换的开销。
Stack Overflow 数据为企业团队评估 AI 开发工具提出了几个关键考虑因素。
投资调试和代码审查能力：45% 的开发人员表示，AI 代码的调试时间有所增加，因此企业需要更强大的代码审查流程。他们需要专门为 AI 生成的解决方案设计的调试工具。
维护人工专业知识管道：持续依赖社区平台和人工咨询表明，人工智能工具会扩大而非取代对经验丰富的开发人员的需求。这些专家可以识别并纠正人工智能生成的代码问题。
实施分阶段的 AI 应用：成功的 AI 应用需要与现有工具和流程进行谨慎集成，而非彻底取代开发工作流程。这使得开发人员能够充分利用 AI 的优势，同时降低“几乎正确”的解决方案风险。
关注 AI 工具素养：每天使用 AI 工具的开发者表现出 88% 的支持率，而每周使用 AI 工具的用户支持率仅为 64%。这表明，适当的培训和集成策略对结果有显著影响。
对于希望在人工智能驱动开发中处于领先地位的企业来说，这些数据表明竞争优势不是来自于人工智能的采用速度，而是来自于开发人工智能与人类工作流程集成和人工智能生成的代码质量管理方面的卓越能力。
解决“几乎正确”问题的组织，将人工智能工具转变为可靠的生产力倍增器而不是技术债务的来源，将在开发速度和代码质量方面获得显著优势。
来源：
VentureBeatStack Overflow data reveals the hidden productivity tax of ‘almost right’ AI code
VentureBeat
VentureBeatStack Overflow data reveals the hidden productivity tax of ‘almost right’ AI codeStack Overflow data reveals the hidden productivity tax of ‘almost right’ AI code
Stack Overflow survey shows that as more enterprise developers actually use AI tools, their expectations aren't being met by reality.
VentureBeat