有哪些潛在原因導致AI工具拖累資深工程師的開發效率？

AI工具降低資深工程師開發效率的潛在原因

一項2025年初的研究指出，最新AI工具如Cursor Pro與Claude 3.5/3.7 Sonnet，在實際應用於資深開源開發者日常工作時，反而導致平均19%的效率下降，顛覆了AI應加速軟體開發的主流觀點。此研究採用嚴謹的隨機對照試驗（RCT），直接測量AI在真實軟體開發情境中的影響，結果與AI基準測試及開發者主觀經驗存在顯著差異。

研究方法與結果

該研究由非營利研究機構METR主導，招募16位長期參與大型開源專案的資深開發者（平均22,000顆GitHub星、百萬行程式碼）。透過隨機對照試驗，研究人員發現強制資深工程師使用AI工具，反而可能拖累他們的工作速度。這項結果挑戰了業界普遍認為AI將大幅提升軟體開發效率的看法。

潛在原因分析

研究團隊正深入分析AI工具對軟體開發生產力的實際影響，試圖找出導致效率降低的具體原因。可能的原因包括AI工具與資深開發者既有工作流程的整合問題、AI建議的品質與適用性、以及資深開發者對AI工具的信任度等。此研究結果提醒企業在導入AI工具時，不應盲目追求效率提升，而應更深入評估AI工具對不同開發者及專案的實際影響。