虽然人工智能工具已成为现代软件开发不可或缺的一部分，但管理者和开发者仍需探索如何释放其全部潜力。这一过程充满挑战。Stack Overflow开展的大规模调查揭示了同样的问题——核心结论表明，开发者仍在研究如何更高效地使用这些工具。据称，大型语言模型（LLM）正在迅速改变整个软件开发流程，而像ChatGPT或Copilot这样的工具不仅影响开发者，还冲击了原本为代码协助而生的Stack Overflow等平台，因为许多人转而从聊天机器人获取答案。
Stack Overflow对4.9万名专业开发者进行的调查显示，尽管开发者接纳人工智能，却仍难以界定其角色。该调查旨在评估人工智能与编码工作流的融合深度。这个曾被视为开发者首选工具的平台，如今正面临大型语言模型崛起带来的颠覆——这些模型正在改变开发者编写和调试代码的方式。最新报告指出，目前每五位开发者中就有四人依赖人工智能工具工作。
尽管工作流优化对工具的依赖性增强，但许多人对过度依赖模型持怀疑态度。数据显示，开发者对人工智能生成回答的信任度已从40%降至29%。当人工智能工具使用日益广泛时，这种信任落差凸显出像GitHub Copilot和Cursor这类工具对软件开发职业产生的复杂影响。多数开发者意识到这些工具将长期存在，但他们不确定最佳使用方式及边界所在。
被问及人工智能工具的缺陷时，大多数受访者指出工具的准确性和可靠性令人担忧。通常错误代码较易识别，但若遇到难以检测的漏洞或其他错误，修复过程将异常耗时。初级开发者的情况更为严峻——他们过度信任人工智能生成的代码，对可能存在的错误结果充满信心，最终导致难以修正的问题。调查数据也印证了这一点：许多开发者表示在使用人工智能工具遇到问题后，仍会求助于Stack Overflow。这意味着尽管他们最初依赖大型语言模型，后续仍需要更广泛的开发者社区协助解决问题。
尽管人工智能不断进步，这些根本性局限仍无法完全消除。由于模型基于模式生成代码，不确定性将始终存在。尽管存在疑虑，开发者仍在继续使用这些工具——既源于管理层推动的广泛采用，也因其本身具有实用性，关键在于明智运用。
