近日，國外知名技術(shù)媒體Wccftech報(bào)道了一項(xiàng)由Stack Overflow發(fā)起的調(diào)查結(jié)果，該調(diào)查覆蓋了49000名專業(yè)開發(fā)者，旨在深入探討人工智能（AI）在編程實(shí)踐中的滲透現(xiàn)狀。

隨著大型語言模型的快速發(fā)展，它們正逐步改變著代碼編寫與調(diào)試的傳統(tǒng)方式。這一趨勢對長期以來被視為程序員“寶典”的Stack Overflow構(gòu)成了顯著挑戰(zhàn)。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，高達(dá)五分之四的開發(fā)者在工作中已經(jīng)開始依賴AI工具。

盡管AI工具在開發(fā)流程中的使用率持續(xù)攀升，但開發(fā)者群體對這些工具的信任度卻出現(xiàn)了下滑。在過去的一年里，AI回答的信任比例從40%顯著下降至29%。這一變化揭示了AI工具在軟件開發(fā)領(lǐng)域所帶來的復(fù)雜影響。

眾多開發(fā)者意識到，AI工具雖然不會很快退出歷史舞臺，但如何合理使用這些工具、界定其應(yīng)用邊界，卻成為了擺在面前的難題。在調(diào)查中，當(dāng)被問及使用AI工具時(shí)最令人沮喪的方面時(shí)，許多開發(fā)者提到了準(zhǔn)確性和可靠性的不穩(wěn)定。他們指出，明顯的代碼錯(cuò)誤容易識別，但隱藏漏洞或復(fù)雜bug卻往往難以察覺，修復(fù)起來耗時(shí)費(fèi)力。

對于初級開發(fā)者而言，這一問題尤為突出。他們對AI生成的代碼過于信賴，甚至在不完全理解代碼邏輯的情況下就自信地使用，這可能導(dǎo)致難以修復(fù)的重大錯(cuò)誤。不少開發(fā)者在遭遇AI工具引發(fā)的問題后，最終還是選擇回到Stack Overflow尋求解決方案。這一現(xiàn)象表明，盡管AI工具在初期可能受到青睞，但在遇到復(fù)雜問題時(shí)，開發(fā)者社區(qū)的智慧和經(jīng)驗(yàn)仍然是不可或缺的。

盡管存在諸多質(zhì)疑，開發(fā)者們?nèi)匀焕^續(xù)使用AI工具，這主要是因?yàn)樗鼈兇_實(shí)能夠提升工作效率。同時(shí)，管理層對AI應(yīng)用的推廣力度也在不斷加大。然而，開發(fā)者們必須學(xué)會更加明智地使用這些工具，以充分發(fā)揮其潛力并減少潛在風(fēng)險(xiǎn)。

報(bào)道指出，盡管AI技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，但其根本局限性仍然無法忽視。只要AI模型仍然基于模式生成代碼，不確定性就將始終存在。因此，開發(fā)者在使用AI工具時(shí)，需要保持審慎態(tài)度，不斷探索和實(shí)踐更合理的使用方法。