【ITPUB专项调查】

　　当AI进入iPhone时刻，开发者终于可以抓住这十年不遇的新机遇，借助AI辅助编程工具，全面提升效率，这也是很多人曾畅享的代码革命新未来。但事实是这样吗？当大量AI辅助编程工具迎面扑来？开发者的态度是什么？是否对实际工作产生了影响？

　　为了解AI辅助编程工具真实应用现状，ITPUB社区在今年9月份发起专项调查。本次调查一对一发出去500份问卷，收回382份（以下数据均来自此次调研），可见开发者十分关注AI辅助编程工具的使用情况。

　　参与调研人群大部分为信息技术从业者，涉及信息技术总监、信息经理、产品总监、普通程序员等，另外还有少量DBA、CEO、CTO、高级副总裁等，这些人来自金融（银行、保险、证券）、电信、互联网、医疗、科研、高校、软件开发及信息技术企业等各个行业。

　　本次调查亮点：

　　1、专业开发者为了提升开发效率，试用过各种主流的AI辅助编程工具。ChatGPT、GitHub Copilot是中国开发者重要试用对象，其次是Amazon CodeWhisperer 和OpenAI Codex。

　　2、很多开发者因为环境不同，AI辅助编程工具也不一样，大家各有自己的偏好。部分企业还会自研工具，提升开发效率。

　　3、AI辅助编程工具的成熟度和质量是最大槽点，52%的开发者认为，仅能满足部分场景需要，距离实际应用还差得很远，准确率、理解率和安全性有待提高。

　　4、在现代化开发环境下，AI辅助工具将成为标配。64%的开发者认为，AI工具可以提高效率，能自动化执行繁琐任务。有94%的开发者表示，会持续进行AI相关工具的使用。

　　开发人员愿意使用AI辅助编程工具吗？

　　ITPUB发现，大多数人都试用过AI工具，有75%的开发者试用了AI辅助编程工具。其中，有76%的开发者试用了ChatGPT，其次是GitHub Copilot（28%）、OpenAI Codex（11%），再然后是Amazon CodeWhisperer 和OpenAI Codex，开发者各占6%，问心一言为4%，通义千问和科大讯飞星火均是1%。

　　除了我们熟悉的AI工具，很多开发者都有自己的偏好，比如：使用Cursor、fastgpt、bing new、claude 、DevChat 、Iflycode、Comate、 bito 、Chat2DB、 grace以及企业自研工具。

　　很多开发者都不只试用过一个AI工具，希望找到各方面都相对完善的应用。数据显示，有10%的开发者试用过三个以上AI辅助编程工具。

　　哪些应用场景更需要AI？

　　当AI辅助工具成为现代编程的一种新趋势，81%的开发者希望通过技术革新，更快地完成工作，绕过耗时的编码任务，包括加速构建过程，即便使用不熟悉的API，也能进行应用构建。

　　虽然，对于新工具的使用，不同人有不同观点，但开发者更愿意，基于熟悉的环境使用AI工具。调查显示，41%的开发者希望更高效地使用工具，通过熟悉的编程语言构建集成式开发环境。

　　另外，应用开发是一个系统性工程，除了开发本身，还包括很多上下游的工作。有21%开发者希望增强代码的安全性，监测和修改难以发现的漏洞；有15%的开发希望能自信地进行编码，并获取相关开源项目的存储库URL和许可证，以便轻松查阅并添加归因者。

　　现有AI工具有哪些差距？

　　问题是，AI工具虽多，但应用体验却参差不齐。在有些应用场景，现有应用还有较大提升空间。

　　52%的开发者认为，AI工具虽然能用，可以实现效率提升，但只是部分场景比较好用。有17%的开发者认为，距离需求还差得很远，很难理解用户意图。仅有7%的人群认为，AI工具体验很好，能满足开发需求。

　　AI辅助变成工具体验不好的点是，存在质量问题。56%的开发者认为，现有工具质量难以控制，生成的代码质量不稳定或不足以满足实际需求；26%的开发者表示，现有应用存在安全漏洞和潜在风险，无法理解安全性需求；25%的开发者在使用AI工具中的最大挑战是：理解和调试困难，生成的代码缺乏清晰的注释和可读性；还有17%的开发者认为，现有AI工具使用不友好，缺少上下文感知，操作麻烦。

　　对比下来，GitHub Copilot几乎没啥缺点，就是高峰会慢；ChatGPT需要提供确定性的目标才能编码，对抽象需求理解能力有限，在一些技术细节上会有错误。无论是GitHub Copilot还是ChatGPT，都存在学习曲线，对于生成内容有些不受控，只能多磨合。有开发者总结：现有AI工具免费的不好用，付费的用不起。

　　AI工具要想成为成熟产品，还需要做很多工作。比如：

　　1、提供开发者可定制的SDK或API，使其能够深度集成到特定开发环境，提高交互体验；

　　2、明确数据使用规则，避免使用用户代码等敏感数据训练模型，以保护用户隐私；

　　3、明确ai工具提供的代码知识产权归属，避免法律风险；

　　4、增加自适应与自学习功能，增强效益效率；

　　5、特定编程环境需要加入编码规范；

　　6、增加对中文引起的编程错误的支持；

　　7、针对简单的页面交互和数据流转，可以基于设计文档直接生成可执行代码；

　　8、好用到足够让大部分机械操作和大量可以复用的代码自动完成，并能保证质量；

　　9、准确率、理解率和安全性进一步提高。

　　展望未来，继续拥抱还是排斥？

　　虽然，开发者们的观点不一致，但大部分人群持乐观态度。他们认为AI辅助编程工具是引领未来的新技术，虽然短期难以完全满足需求，但长远看所有的问题都能得到解决。

　　64%的开发者认为，AI工具可以提高效率，能自动化执行繁琐任务。55%的开发者认为，随着AI工具的不断成熟，将在智能化辅助方面提供助力，例如代码补齐、错误提示和建议等。AI工具带来的价值是，支持多语言编程，无论是Web、移动应用还是数据分析和机器学习，都能找到相应工具。有28%的开发者看好这一技术方向，未来通过自然语义进行代码编程，也不是没有可能。

　　在人工智能高速发展阶段，很多开发者基于机器学习和深度学习技术，进行场景构建。20%的开发者经过实践发现，好的AI工具可以加速应用构建过程，通过应用的不断使用和反馈来改进算法和模型，进而提升开发和应用部署的效率。

　　另外，对于开发者来说，使用AI辅助工具不仅提升开发效率，也可以用于写文档。在多应用场景下，以“组合拳”的形式提供助力。

　　总之，AI辅助工具未来发展前景非常值得看好。有94%的开发者表示，会持续进行AI相关工具使用，根据不同工具的优缺点，选择适合的产品，解决实际工作中遇到的问题。比如：有些代码明明是自己写的，但过一段时间后，不看提交记录根本想不起来。工作中经常出现重复写代码的现象，很消耗精力和时间。不管是为了提高工作效率，还是提升核心竞争力，开发者在未来都要有驾驭AI工具的能力，这已经是时代趋势。

　　长远看，AI工具扮演的角色是，成为开发者的副驾驶，或者是私人助手，让更多人从纷繁复杂、重复性多的工作中解决出来，做更重要、更有意义的事情。