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人工智能加快了编码速度，但项目却陷入困境：为什么？
据研究，随着开发部门引入代码综合，验证、集成和测试专家的工作量急剧增加。
来源:OSP网站大数据新闻AI开发助理能够快速生成大量代码，给人一种“生产力超高”的印象。然而，许多团队没有注意到项目发布的加速，因为代码生成的引入减慢了开发周期的其他阶段，特别是验证、集成和质量保证。 METR 研究发现，实际上，经验丰富的开发人员使用 AI 的项目完成时间增加了 19%，代码编写速度实际上也加快了。
主要原因之一是人工智能增加了拉取请求的数量和体积，这使审核任务严重复杂化。结果要么是审核队列过长，延迟了更改的合并，要么是肤浅地执行审核而忽略了安全性、效率和合规性问题。研究作者指出，出于这个原因，经验丰富的开发人员会对自动生成的代码进行完整校对。
降低生产力的另一个因素是在一个团队内同时使用多种与人工智能交互的“风格”，其不同之处在于人类贡献和自动化系统的比例。
为了避免“生产力悖论”，专家建议调整拉取请求的可接受数量，确保自动人工审核得到批准，并将重点从加快代码交付转移到始终如一地交付高质量结果。