随着一些全球最大的科技公司寻求利用人工智能编写代码，新的研究表明，过度依赖人工智能可能会阻碍初级开发人员技能的习得。
（sdsd）
人工智能或许能够帮助人们更快地完成某些类型的工作，例如编程。但这可能会以牺牲个人能力提升和掌握新技能为代价。新研究演出。
开发 ChatGPT 竞争对手的人工智能公司 Anthropic克劳德，进行了这项研究本次实验面向 52 名初级软件工程师。参与者首先完成一系列基于 Python 的编程任务，任务前会进行简短的热身练习，之后再对他们所学的技能进行测试。整个过程大约持续 1 小时 15 分钟。
研究人员发现，接受人工智能辅助的小组比未接受人工智能辅助的小组快了两分钟完成任务，但在随后的测试中表现却普遍更差。人工智能辅助组在任务后测试中的平均得分为50%，而未接受人工智能辅助的编程小组的平均得分为67%。两组之间得分差距最大的是调试题，这类题目要求程序员如何修复代码错误。
研究人员表示：“认知努力——甚至包括痛苦的卡壳——对于培养精通能力可能至关重要。这一经验也适用于个人如何选择与人工智能合作以及使用哪些工具。”
该研究还发现，影响技能习得的不仅仅是程序员使用人工智能这一事实，还有他们如何使用人工智能。研究人员在任务后测试中，发现高绩效组和低绩效组之间存在一些共同的模式。
表现最差的参与者要么完全将所有编码工作委托给人工智能，要么先尝试手动编码，然后再借助人工智能。那些直接使用人工智能调试代码，而不是询问代码出错原因的用户，在后续测试中的表现也普遍不佳。
与此同时，那些向人工智能询问其生成代码运行原理并进行后续追问的程序员表现更佳。采用代码解释混合方法（即在人工智能生成代码的同时询问其解释）的用户表现更出色。而那些只提出“概念性”问题（即请求人工智能解释概念和问题，而不是让人工智能直接完成工作）的用户，在随后的测试中表现最为优异。
这项研究结果出炉之际，谷歌和微软等公司正制定雄心勃勃的目标，将人工智能融入其代码输出中，而Meta表示计划将其超过 50% 的代码用于由人工智能编写。即使是NASA最前沿的任务也无法避免人工智能编写的代码。去年12月，由Anthropocine Claude在人工监督下生成的指令……被送往美国宇航局的“毅力号”火星探测车。
虽然这项研究中的程序员在使用人工智能时总体上速度更快，但人工智能辅助编程是否真的总体上更快仍有待商榷。一项研究今年早些时候，人工智能研究非营利组织 Metr 也提到了这一点。研究发现，人工智能实际上降低了受测程序员的效率。因为提示人工智能所花费的时间等于或超过了人工智能提供的帮助所节省的时间。
随着一些全球最大的科技公司寻求利用人工智能编写代码，新的研究表明，过度依赖人工智能可能会阻碍初级开发人员技能的习得。
（sdsd）
人工智能或许能够帮助人们更快地完成某些类型的工作，例如编程。但这可能会以牺牲个人能力提升和掌握新技能为代价。新研究演出。
开发 ChatGPT 竞争对手的人工智能公司 Anthropic克劳德，进行了这项研究本次实验面向 52 名初级软件工程师。参与者首先完成一系列基于 Python 的编程任务，任务前会进行简短的热身练习，之后再对他们所学的技能进行测试。整个过程大约持续 1 小时 15 分钟。
研究人员发现，接受人工智能辅助的小组比未接受人工智能辅助的小组快了两分钟完成任务，但在随后的测试中表现却普遍更差。人工智能辅助组在任务后测试中的平均得分为50%，而未接受人工智能辅助的编程小组的平均得分为67%。两组之间得分差距最大的是调试题，这类题目要求程序员如何修复代码错误。
研究人员表示：“认知努力——甚至包括痛苦的卡壳——对于培养精通能力可能至关重要。这一经验也适用于个人如何选择与人工智能合作以及使用哪些工具。”
该研究还发现，影响技能习得的不仅仅是程序员使用人工智能这一事实，还有他们如何使用人工智能。研究人员在任务后测试中，发现高绩效组和低绩效组之间存在一些共同的模式。
表现最差的参与者要么完全将所有编码工作委托给人工智能，要么先尝试手动编码，然后再借助人工智能。那些直接使用人工智能调试代码，而不是询问代码出错原因的用户，在后续测试中的表现也普遍不佳。
与此同时，那些向人工智能询问其生成代码运行原理并进行后续追问的程序员表现更佳。采用代码解释混合方法（即在人工智能生成代码的同时询问其解释）的用户表现更出色。而那些只提出“概念性”问题（即请求人工智能解释概念和问题，而不是让人工智能直接完成工作）的用户，在随后的测试中表现最为优异。
这项研究结果出炉之际，谷歌和微软等公司正制定雄心勃勃的目标，将人工智能融入其代码输出中，而Meta表示计划将其超过 50% 的代码用于由人工智能编写。即使是NASA最前沿的任务也无法避免人工智能编写的代码。去年12月，由Anthropocine Claude在人工监督下生成的指令……被送往美国宇航局的“毅力号”火星探测车。
虽然这项研究中的程序员在使用人工智能时总体上速度更快，但人工智能辅助编程是否真的总体上更快仍有待商榷。一项研究今年早些时候，人工智能研究非营利组织 Metr 也提到了这一点。研究发现，人工智能实际上降低了受测程序员的效率。因为提示人工智能所花费的时间等于或超过了人工智能提供的帮助所节省的时间。
