AIPress.com.cn报道
3月11日消息，一项由MIT Initiative on the Digital Economy研究人员参与完成的研究显示，生成式人工智能正在改变软件开发者的工作结构，使其将更多时间投入核心编码任务，而减少项目管理等辅助性工作。
该研究由该机构研究科学家Frank Nagle等人共同完成。研究团队通过分析开源开发平台GitHub上的开发者行为，观察生成式AI工具对日常工作分配的影响。研究对象包括约18.7万名开发者，数据覆盖AI工具推出前一年以及推出后两年的时间段。
2022年6月，GitHub推出代码生成工具GitHub Copilot。与传统大型语言模型主要用于文本生成不同，Copilot可以根据上下文自动生成代码片段，帮助开发者完成编程任务。研究团队对比了部分获得该工具访问权限的开发者与未使用该工具开发者的行为变化。
研究结果显示，在Copilot上线之前，开发者平均约44%的时间用于编码工作，约37%的时间用于项目管理任务，如代码审查、问题处理和支持请求等。获得AI工具后，开发者用于核心编码活动的时间比例提高了12.4%，而用于项目管理相关任务的时间比例则下降了24.9%。
与此同时，开发者之间的协作活动也出现明显减少。研究发现，使用Copilot的开发者与同事进行协作和讨论的频率下降了近80%。研究人员认为，这可能与AI生成代码的准确性提高有关，从而减少了需要同行审查或协助解决问题的情况。
研究还发现，经验较少的开发者从AI工具中获得的影响最为明显。与资深开发者相比，初级开发者在使用Copilot后增加编码时间的幅度更大。研究人员认为，这表明生成式AI在一定程度上可以帮助新手开发者更快提升技能。
研究同时指出，随着AI缩短学习曲线，开发者接触新编程语言的机会也有所增加。数据显示，使用Copilot的开发者在研究期间接触新编程语言的累计数量较基线水平增加了约22%。
不过研究人员也提醒，企业在引入生成式AI时仍需关注其对团队协作和技能培养的影响。Nagle表示，如果企业因AI而减少初级岗位招聘，可能会对长期人才培养产生负面影响。他认为，AI更适合作为辅助工具，用于提升员工能力，而非完全替代基础技能学习。（AI普瑞斯编译）