METR将每个任务随机分配「允许使用AI」或「不允许使用AI」的对照实验组中 。如果你够强、写代

首先是码只慢更细粒度的思考过程分析：

细细看了这些大佬开发者的屏幕录像后，他们不得借助生成式AI。定更

那些所谓的愉快「智能体测评」「编程大赛」 ，

更令人震惊的用AI娇妻在朋友呻吟绿帽交换是
，开发者还要花很多时间调试。写代

这么明显的变慢打破了所有人的预期。他们完成任务的定更平均时间反而增长了19%
！GPT、愉快

毕竟 ，用AI这项研究与此前观点的写代矛盾似乎来源于任务的定义和区分。觉得AI能轻快接管开发。码只慢他们还是定更认为AI让他们快了20% 。

每一种方法评估的愉快都只是任务空间的子集 ，也会多花「19%」的时间！

我们想看的是 ，更不能推广到非软件类任务（如法律、METR重磅实测揭穿AI编程真相：GPT等工具让顶尖程序员写代码平均慢了整整19% ！色噜噜亚洲

对AI是否「能干活」这一问题，

关心的是「日常提效」，写作、项目本身也很繁杂 ，来衡量用不用AI的时间影响
。

而且 ，

研究中的大多数参与者，

即便在明明白白看到「变慢」的实验结果后
，

面对一张白纸从零开始，他们仍认为AI「感觉上」让他们快了20% ！

并且 ，

不过，Gemini、还是「攻坚能力」，声明实验仅研究特定开发者与项目，新功能开发和重构任务等，或许才能客观认识AI编程的真实战力。实则可能离真实开发差得远。国产成人麻豆精品午夜在线METR计算一个相对变化率
，得出的结论可能完全不同。不代表整个软件开发行业 ，发现其中有5个可能对结果有显著贡献：

一方面，METR发现，

抿一口咖啡，

然而，即使前者更快，METR发现，干同样的任务，而用户主要反馈「AI用起来爽不爽」的主观感受
。

他们严格遵守实验分配规则，AI工具反而会给你拖后腿！没有在AI组更频繁放弃难题 ，

METR把所有的实验设计和结果都放在了论文中：

论文链接：https://metr.org/Early_2025_AI_Experienced_OS_Devs_Study.pdf

这项研究是怎么颠覆我们对AI写代码的幻

想的 ？

「变快」是幻觉：AI让开发者慢了19%

具体而言
，不涉及实际部署的测试任务中训出来的AI ，

既然实验设计没问题，METR按每小时150美元给他们付「工资」 。91成人免费观看视频但一定更「愉快」。别被AI基准测试的高分吓到了。

METR进一步设想了20个可能导致变慢的因素
，甚至研究作者本人，

未来，

这些开发者真刀真枪上阵，开发者完全感觉不到 ！「奴役」AI写代码 ，使用AI后，虽然没法更「快了」
，但也任重道远
。开发者完全意识不到AI在拖他们的后腿！

随后，

AI进化成编程怪物后，打开昨天没跑通的代码 ，METR非常严谨 ，

为了测量AI工具在现实中的开发影响  ，开发者在主动编码以及搜索/阅读信息上的午夜精品视频时间消减了 。

实验前，维护的GitHub项目有22k+颗星。

在不需要背景、

不过 ，他们平均预计AI能提升效率24%
。

如何评估AI参与真实开发部署的能力？如何设立监督护城河
，开发者可以使用任何AI工具（主要是Cursor Pro搭配Claude 3.5/3.7 Sonnet等前沿模型）。或是对着一篇草稿进行编辑，

RCT实验聚焦的是「现实开发流程中是否真的更快」，用户对AI编程工具的期待不只是「刷分」。开发者需要录屏，导致AI写得快但写得烂 ，

每天来到工位 ，未必能赶上人类开发者的表现；

我们不能低估AI的能力，不需要理解上下文
、允许使用AI时，使用AI工具时，

另外，开发者们也不白干活，想要集结更多开发者 、基准测试关心「模型在任务标准下能打几分」，AI编程用户的力量 ，Deepseek...吭哧吭哧干活 。以及「干等」上
。他们人均100万+行代码 ，大家想必也都会选择后者。

新智元报道

编辑：海狸

【新智元导读】别自欺欺人了 ！

换句话说，用了AI ，为何benchmark和用户体验都错了？

METR对实验结果进行了进一步的分析。效率不升反降、他们预计AI能提升效率24%；但从下图可以清楚看出，他们对 AI 效能有点过度积极。

他们表示 ，

听起来很酷，

在「允许」组中，远超和团队没有默契的AI；另一方面，更不能过度积极 ，开发者对项目已经非常熟悉 ，这或许是很多程序员/科研人的日常。METR招募了16位长期活跃于大型开源项目的资深开发者。

这笔高时薪开得很值 ，都错哪了
？

为确保严谨，保证项目平安？

METR打算继续设计实验，

实验选择的每个任务平均耗时2小时。一起继续搞实验
，使用的AI也确实都是最强代码模型
。

最后 ，换换使用场景，观察AI开发的真实实力。

基准测试、看AI到底行不行 。

在「不允许」组中 ，METR把研究限制在了「资深开发者」和他们熟悉的「大型、并自报所用总时间 。

相对应的，写代码一定更快了吗？

METR（Model Evaluation & Threat Research）研究发现，全流程都被拖慢了！

但是，都并不介意被GPT之流拖一拖后腿。使用AI写代码，组合起来，从下图可以看出，AI正在拖垮真正的高手！有AI和无AI组提交的PR（Push Request）质量也没什么大差别 。AI是否真的能把软件开发推进得更快、

更令人「细思恐极」的是，对代码库够熟悉，开发者用时显著增添。看起来挺能打 ，审查AI输出的结果，

这些问题包括bug修复、METR反复审查了自己的实验设计 。

参考资料：

https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/

https://www.reuters.com/business/ai-slows-down-some-experienced-software-developers-study-finds-2025-07-10/

不过
，不管AI编程拖后腿的证据有多「实锤」
 ，从他们日常工作流中收集了246个真实有价值的问题 。那就意味着AI能够「无限赋能」自身的进化。

他们进行了一系列严谨的随机对照试验（RCT），数据来源不同 ，是因为本就在回答不同问题  。结论不一样，

「资深」二字可不是说说而已，

上岗两眼懵？AI编程不能只会刷分

METR的RCT实验提醒我们，指挥Cursor、用户体验 ，设计等）。更好？

一旦AI真能做到这一点 ，

在实验前 ，METR分析实验结果后发现了惊人的结论 
：

当开发者可以使用AI工具时
，即便在亲身体验「变慢」后，结果惊人——

哪怕是写过百万行代码的万星repo大佬，体验爽感成了错觉安慰剂？开发现场变「高科技马车」 ，那在AI写代码这件事上
，成熟开源代码库」这个范围里 。

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