程序员究竟怎样用 AI？深度解读 WIRED 调查报告《How Software Engineers Actually Use AI》

WIRED 杂志近期发布了一份题为《How Software Engineers Actually Use AI》的调查报告，调研了 730 名程序员对 AI 编程助手的使用情况。以下结合调研数据与我个人观察，对报告背后的原因进行解读，并探讨对未来的影响和趋势。

1. 三分之四程序员已尝试使用 AI，17% 全天候使用

报告数据：

四分之三的开发者在工作中尝试过 AI 工具。其中绝大多数至少每周用一次，17% 的人表示“几乎时时刻刻都在用”。

这说明程序员对 AI 编程助手（ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 等）接受度非常高，“三个人里有俩用了”远超很多人的想象。原因包括：

• 好奇与红利：开发者对新技术敏感，ChatGPT 爆火后，大批程序员抱着好奇去体验，且的确在效率上尝到了甜头，一旦用上就容易形成习惯。

• 的确有用：AI 在生成样板代码、回答疑难杂症、提供示例等方面切实省时省力。很多人从“偶尔用”转变为“每天都在用”，有些环节几乎离不开 AI。

• AI 工具已融入开发环境：如 VSCode + GitHub Copilot/Cline/Cursor，这些插件式的工具让程序员可以随时调用 AI 自动补全。17%“全天候使用”者往往就是把 AI 当成了编码必备。

不过，仍有约 1/4 的程序员没用过 AI 编程助手，可能因为：

• 领域限制：如写底层系统、硬件驱动的工作，AI 能帮到的部分不多，或者通用模型无法满足特定需求。

• 安全顾虑：一些公司担心代码泄密，明令禁止使用外部 AI 服务，或有版权合规方面的顾虑。

• 技术情怀：部分老派程序员认为“手写更安心”，对 AI 持怀疑态度，不想用或者不屑用。

2. 调查对象概况

该调查覆盖了各阶段、各类雇佣形式的开发者：

调查对象横跨初学者到资深工程师，从自由职业者到大公司员工，具有较强的代表性。

3. 对 AI 的态度分裂：乐观 vs 悲观 vs 中立

报告数据显示，对 AI 的态度呈三分天下、且比例相对接近：

35.6% 乐观，26% 中立，38.4% 悲观

程序员在社交媒体上对“AI 是否会取代人类程序员”这一话题讨论激烈，普遍共识是AI 还远无法胜任人类编程的全部工作，更多像实习生或助手。但仍有小部分人担心 AI 最终能接管所有编程工作并带来裁员。

整体来看：

• 短期内，AI 更可能改变程序员的工作内容，而不是直接让他们失业。AI 擅长模式化输出，创造性和判断性仍需人来把关。

• 长期，随 AI 技术发展，某些高度标准化的编程工作或可被 AI 大幅自动化，进而导致相关岗位减少。需要创造力和复杂决策的高级职位将更显价值。

• 企业行为具有不确定性。若 AI 某天成熟到能顶替一部分开发工作，一些企业可能因逐利而提前大幅削减人力，这种情形在历史上并不鲜见。程序员的焦虑有时不仅来自技术威胁，还来自管理层可能的冒进决策。

• 心理层面。社交媒体上“AI 取代程序员”的话题热度不减，容易造成从业者焦虑。有人选择“卷起来”，拼命学习 AI；也有人变得消极。乐观者则口头上“不怕”，但也在密切关注 AI 技术走向。

4. 不同资历对 AI 看法的差异

根据报告：

75% 的初级程序员对 AI 乐观；近一半中级开发者持悲观态度；资深工程师则呈乐观与谨慎并存的态度。

这一现象与想象中“老一辈程序员最排斥 AI”不同，反倒是中级工程师尤为焦虑。可能原因：

• 初级程序员：如鱼得水的兴奋 他们经验不足，AI 能极大弥补知识短板，“AI 是高效实习生”这一定位让新人获益匪浅，减少了工作挫败感。年轻一代对新科技更易接受，自然更乐观。

• 中级开发者：危机感与怀疑 在团队中处于骨干位置，已过“菜鸟”期但尚未稳固地步入高层。看着 AI 飞速进步，担心“积累多年的技能会被 AI 轻易学会”。同时他们深谙软件开发的复杂性，对“AI 全自动写码”的宣传保持质疑。

• 资深工程师：淡定审慎 经历过多次技术变革，看待 AI 更理性，既欢迎提高生产力，也不会盲目高估 AI。他们通常将 AI 视为工具的一环，与自身经验相结合，而非依赖或排斥。

调查中一位资深开发者的评论颇具代表性：

“上层管理往往不真正理解 AI，容易产生不切实际的幻想；初级开发者有时会过度依赖 AI 而不理解代码本质。”

对于中级工程师来说，他们正夹在“老板高期待”和“新人强依赖”之间，背负较大压力，自然容易焦虑。

5/6. 独立开发者更爱用 AI

报告提到：

独立开发者对 AI 的看好比例比全职开发者高出 33%。 在支持 AI 的企业里，2/3 的员工实际在用 AI；4% 的员工则在偷偷使用。

在社交媒体上，“用 AI 一边写代码一边晒成果”的，独立开发者出现频率最高。他们往往是 AI 重度用户。相比之下，公司里的程序员虽然也用 AI，但整体使用度稍低。企业态度也会影响员工的使用——超过一半企业愿意为员工买单，只有 4% 的人选择“偷偷用”。

为何会有这种差异？

• 独立开发者：单兵作战，没有同事可随时讨论，AI 是全天候“搭档”。面对不同行业或项目变化，AI 能快速补齐技能短板。效率和收入息息相关，自然对 AI 依赖更深。

• 公司员工：团队协作氛围下，有同事可咨询。很多公司也有使用规范，如禁止上传敏感代码等，使得公司员工不能随心所欲地用 AI。再加上他们是固定薪酬，提升效率不一定带来更多收入，没有独立开发者那样的“生计驱动”。

• 企业政策：部分企业对 AI 工具很支持，会采购付费版本，鼓励员工使用；也有公司谨慎观望或禁止使用，导致团队里实际使用率和频率都有所限制。

7/8. 程序员如何使用 AI？工作经验和职业类型的影响

大体有三种使用方式：

1. 直接在浏览器中（ChatGPT 网页版）

2. 集成到 IDE（GitHub Copilot、Cursor 等）

3. 移动/桌面 App（Copilot App 等）

资深程序员（20 年以上经验）中，约三分之一选择在 IDE 中直接集成 AI。

值得注意的是：

• 很多人组合使用多种方式，并不局限于单一渠道。

• 资深开发者更喜欢将 AI 融入日常工作流，不想频繁切换窗口到浏览器。他们在意“用得顺不顺手”，而不仅仅是“能不能用”。

9. AI 给程序员工作带来的积极变化

不少程序员对 AI 的评价颇高：

「AI 把我的效率提高了 4 倍。」

「测试和写文档变得很轻松。」

「AI 帮我检查逻辑、减少出错率，让我能专注于更有创造性的部分。」

「我现在更能专注于整体，少纠结于琐碎的代码细节。我写的代码变少了，但思考更多了。而且我更敢于接触陌生的编程语言。」

「我开了家小公司，过去还得雇人写代码，现在有 AI，我自己就能设计并开发完整程序，之前根本不敢想。」

10. AI 的不足与挑战

也有人指出 AI 的缺陷：

「想象有个同事总是胡扯，这位同事就是 AI。」

「一群啥都不会的新手，指望 AI 自动搞定一切，简直太天真了。」

「我的朋友们用 AI 随便做了个 HTML 网页，就觉得我的工作毫无价值，但其实他们完全不知道下一步该做什么。」

「AI 可以处理一些无聊的重复性工作，但面对真正的问题，连最基本的逻辑也搞不清楚。」

「因为 AI 的出现，我干脆退出了软件行业。」

这些反馈表明，AI 并非万能，也无法取代程序员对业务逻辑、架构设计的把控和深度理解。

最终思考：AI 对编程行业的真实影响

从 WIRED 的调查与以上分析来看，AI 正在深刻改变软件开发，但这种影响是多面而复杂的，并不能简单地说“程序员会被替代”或“效率百倍提升”。可以确定的是，AI 已经改变了很多人的工作方式，既带来焦虑，也带来希望。

令人担忧的方面：

• 技能退化风险：过度依赖 AI，导致程序员自身的编码和调试能力弱化，一旦 AI 输出错误，开发者可能难以及时发现。

• 初级岗位减少：AI 可完成基础工作后，企业对初级人力需求或减少，行业门槛被重新定义。对程序员而言，“会使用 AI”将成为基本素养。

• 安全与合规隐患：AI 生成的代码可能潜藏安全漏洞，若缺乏严格审查，未来风险难估量。

• 心理压力：担心公司高层过度迷信 AI 能力，盲目裁员或设定不切实际的项目指标。一线员工在“不确定性”中难免焦虑，负面情绪反过来影响工作表现。

积极之处：

• 效率提升：AI 的出现实实在在地减轻了大量重复工作，程序员可将更多精力放在创造性和策略性任务上。

• 门槛降低、创新增多：AI 辅助让更多人有机会快速实现想法，或以较低成本试错，创新活力随之增加。

• 人机协作成趋势：AI 与人类开发者相互补充，形成“1+1>2”的效应。懂 AI 的程序员更具竞争力，团队也能发挥更大价值。

• 持续学习驱动：AI 的崛起迫使程序员自我迭代。长远看，这对个人和行业来说都是前进动力。

AI 时代的编程行业充满未知，同时也蕴含机遇。平时从社交媒体上程序员们对 AI 的讨论来看，大多数程序员并未因 AI 放弃或者躺平，而是理性评估、结合自身优势去拥抱变革。正如过去从汇编到高级语言、从手写到自动补全到 AI 自动生成的每一次演进一样，最终还是人机协作带来新的高度，AI 也不会例外。