程序员罢工抗议无AI辅助——然而隐性成本正悄然累积_新闻

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程序员罢工抗议无AI辅助——然而隐性成本正悄然累积

2026-06-01 05:35:11

程序员拒绝在没有ai的环境下工作，但隐性成本正不断累积

到2026年，开发者的立场已经十分明确：离开人工智能他们将不再进行编程。知名ai安全实验室METR的研究人员在尝试复现一项2025年关于ai如何影响编程效率的研究时，亲身感受到了这一点。问题何在？没有开发者愿意加入对照组——即那些要求在没有ai辅助下工作的组别。

METR的失败实验与认知差距

METR在2025年的原始研究早已得出一个反直觉的结论：尽管开发者认为ai提高了他们的效率，但实际上由于需要纠正ai生成的错误、引导工具运行以及等待响应，总体耗时反而更长。当METR试图使用更新的ai模型重复该实验时，他们无法招募到参与者。正如研究人员所坦承，即使是为了一项受控研究而短暂工作，开发者们“也不愿在没有ai的情况下工作”。

因此，METR于2026年5月发布了一项调查，让技术人员自行报告其效率提升情况。不出所料，受访者认为自己对组织的价值提升了一倍。但近期的动态表明，这些自我评估或许并未反映现实。

“代币最大化”的兴起与反噬

将ai代币消耗量视为生产效率指标的做法——被称为“代币最大化”——已成为2026年初的标志性趋势。但它可能已因其自身的弊端而开始瓦解。据金融时报报道，亚马逊在发现员工通过过度运行ai代理来操纵系统、导致成本激增却无实质产出后，关闭了其内部代币追踪排行榜Kirorank。优步仅在四个月内就耗尽了其2026年全年的ai预算，首席运营官安德鲁·麦克唐纳也在一次播客中承认，这笔支出并未带来项目数量或生产效率的显著提升。

维护成本陷阱

除了成本超支，越来越多的证据表明，ai生成的代码会带来长期的负担。程序员兼作家詹姆斯·肖尔在一篇广为流传的博客文章中阐明了这一问题：“你现在写代码快了一倍？最好祈祷你的维护成本也减半。否则，你就麻烦了。你是在用暂时的速度提升换取永久性的负担。”

新加坡管理大学于2026年4月发表的独立研究警告称：“ai生成的代码可能给实际软件项目带来长期的维护成本。”代码审查平台Code Rabbit对开源拉取请求进行分析后发现，ai生成的代码引入的问题数量是人类编写代码的1.7倍。尽管这些数据来源于在代码审查工具方面具有商业利益的公司，但多个来源都呈现出一致的模式。

效率承诺为何可能落空

感知效率与实际效率之间的脱节并非新现象，但ai的广泛采用放大了其后果。开发者热爱他们的ai助手——他们感觉更快、更高效，挫败感更少。但客观指标却描绘出另一番景象：更多的错误、更高的代币成本，以及随时间累积的维护负担。可靠性工程初创公司Entelligence ai的首席执行官艾斯瓦娅·桑卡尔一篇广为传播的帖文称，企业将其ai代币的44%用于修复ai自身产生的错误。

专家的建议

解决方案因人而异。开发ai编程助手Devin的Cognition公司首席执行官斯科特·吴认为，开发者只需使用更多ai来解决ai产生的问题。但即便是吴也承认，根据任务不同，Devin目前的表现介于初级到中级程序员之间——并非一个完全无需人工介入的解决方案。

新加坡管理大学的研究人员倡导一种更以人为本的方法：开发者必须像熟悉编程语言一样，深刻理解ai擅长和不擅长处理的任务。他们建议为ai生成的代码建立专门设计的严格质量保证体系，并对ai输出进行细致的人工审查——将其视为初级开发者的工作成果。研究人员和吴在一个观点上达成一致：人类应保留对软件架构和安全设计等宏观决策的责任。

结语

编程行业已到达一个转折点。开发者已将ai如此深入地融入其工作流程，以至于许多人无法或不愿在没有ai的情况下工作。但证据表明，这种依赖性伴随着切实的成本——膨胀的预算、隐性的维护负担，以及感知效率与实际效率之间的差距。未来的道路可能并非放弃ai，而是围绕何时以及如何使用它发展出更有纪律的实践，并接受在软件工程中，没有任何工具能完全取代人类判断的必要性。

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