在2026年，研究人员发现开发者已经无法在没有AI的情况下工作。尽管AI确实帮助程序员更快地生成代码，但有研究者警告，这可能并没有提高代码质量，这在未来可能带来问题。具体来说，METR研究所于2026年2月发布了一项令人惊讶的发现：大多数开发者即便在有限任务上也不再愿意在没有AI的情况下工作。METR希望更新一项在2025年发布的关于AI编码生产力的开创性研究。在那项研究中，研究人员测量了开源开发者手动完成任务与使用AI的时间。尽管开发者在研究中报告称AI提高了他们的生产力，但他们惊讶地发现实际上却减慢了他们的进度。AI虽然更快地生成代码，但开发者却花了更多时间来查找和修复错误，指导AI并等待其完成任务。当METR试图重复实验以测量AI和程序员熟练度的进展时，他们却无法进行，因为开发者不愿意参与“因为他们不想在没有AI的情况下工作”。相反，METR在5月发布了一项调查，让技术员工自我报告他们的AI生产力提升。不出所料，他们认为AI使他们在组织中变得更有价值。然而，关于所谓的tokenmaxxing的近期头条新闻，加上一些最新研究，使得这种自我认知显得可疑。tokenmaxxing，即使用一个人使用的token数量作为AI生产力的代理，已成为2026年的趋势，而这可能已经结束。亚马逊关闭了其内部的token跟踪排行榜Kirorank，因为员工通过过度使用AI代理来提升表现，从而导致成本飙升。员工们证明了AI的使用并不一定转化为生产力的提升。Uber在2026年的预算四个月内消耗殆尽，其首席运营官Andrew Macdonald最近在播客中表示，这种支出并没有带来可衡量的项目或生产力提升。AI生成的代码也未必减少持续的代码维护需求，甚至可能增加。程序员和作家James Shore在一篇在Hacker News上疯传的博文中优雅地辩称：“你现在写代码的速度快了一倍？希望你已经将维护成本减半，否则你就麻烦了。你是在用暂时的速度提升换取永久的束缚。”还有其他证据表明，AI可能增加代码维护的问题。来自Entelligence AI创始人Aiswarya Sankar的一条病毒性推文称，公司在修复AI生成的bug上花费了44%的token。同时，代码审查工具公司CodeRabbit分析了开源的pull请求，发现AI产生的问题比人类代码多1.7倍。尽管这些统计数据显然是那些试图销售AI代码审查工具的人的自我服务，但独立研究者也发现了这些问题。来自新加坡管理大学的研究者在4月发表了一份报告，警告称“AI生成的代码可能会给实际软件项目带来长期的维护成本”。鉴于程序员钟爱他们的AI助手，解决方案是什么呢？那些想要向你销售AI编码代理的人表示，开发者可以使用AI编码代理快速完成繁琐的修复任务。然而，即使是Cognition的创始人Scott Wu也承认，尽管Devin可以独立工作，但他会将其技能评定在初级到中级程序员之间，这取决于任务。这并不是一个可以随便交给AI就能忘记的解决方案。SMU的研究者建议采取更人性化的方法。程序员应该像了解自己最喜欢的编程语言一样，深入了解AI擅长和不擅长的任务。他们需要针对AI设计强大的质量保证系统，并且必须仔细审查AI的工作，就像审查一个初级开发者的工作一样。同时，研究者们表示（Wu也同意），人类仍然应该负责大局工作，如软件架构和安全设计。
博主点评： 当前AI在编码领域的应用虽为程序员带来了便利，但依赖AI生成的代码可能导致更高的维护成本。开发者应当在使用AI时保持警觉，确保代码质量不被牺牲。未来的开发工作需要人机协作，而不是简单的替代关系。