Stack Overflow:77% 的開發人員對將 AI 納入其工作流程表示積極態度
簡單來說
Stack Overflow 進行的一項調查顯示,77% 的開發人員對將 AI 納入其工作流程表示積極態度,其中 33% 強調提高生產力,42% 相信 AI 工具的準確性。
在最近的 Stack Overflow 進行的調查,來自世界各地的開發人員分享了他們對在編碼中使用 AI 的看法。 該調查有來自 90,000 個國家/地區的 185 多名參與者,揭示了開發人員社區對人工智能工具的看法和採用情況。
調查顯示,77% 的受訪者對將 AI 納入其工作流程表示積極態度,其中 70% 已經在使用或計劃在今年使用 AI 工具。 當被問及好處時,33% 的人強調提高生產力,而 25% 的人強調快速學習。 然而,人們對人工智能係統的準確性存在擔憂,這引起了一些開發人員的懷疑和謹慎。
對 AI 編碼工具的信任被證明是一個需要關注的領域,只有 3% 的受訪者表示完全信任,39% 表示部分信任,22% 表示不信任,5% 表示完全不信任。
有趣的是,調查顯示 ChatGPT生成本文所使用的相同人工智能工具是受訪者中最流行的工具之一,83% 的受訪者使用它。 然而,並非所有開發人員都對他們工作中的這種新合作夥伴關係完全滿意。
調查結果表明開發人員對人工智能既好奇又懷疑。 Stack Overflow 承認在採用新技術時保持健康懷疑的重要性,因為必須進行全面測試以確保為生產做好準備。
對調查數據的進一步探索表明,70% 的受訪者目前正在使用或計劃在其開發過程中使用 AI 工具。 其中,44% 已經在使用人工智能工具,另有 26% 計劃在不久的將來採用它們。 大多數人(77%)認為在他們的開發工作流程中使用人工智能工具是有利的,儘管不同群體之間存在差異。
33% 的受訪者表示,提高生產力成為整合人工智能工具的最重要好處。 此外,42% 的人表示相信人工智能工具在其開發過程中生成的輸出的準確性。
有趣的是,雖然大約 30% 的專業開發人員表示目前沒有使用 AI 工具並且沒有計劃這樣做,但那些正在學習編碼的人顯示出更高的採用率。 這種差異表明有抱負的開發人員認識到人工智能工具的價值,可能是因為它們能夠促進更快的學習。 另一方面,專業開發人員謹慎行事,從過去的技術炒作週期中汲取經驗,並在採用人工智能工具之前尋求具體的價值證明。
調查數據還顯示,隨著專業工作經驗的增加,使用人工智能工具的可能性會降低。 40 年以下經驗的開發者更傾向於採用 AI 工具,而 21 年以上經驗的開發者中有近 XNUMX% 表示他們不打算使用這些工具。
從地理上看,來自印度、巴西和波蘭的開發人員被發現最有可能在他們的開發工作流程中使用或計劃使用人工智能工具。 相反,來自英國、法國、美國和德國的開發者表現出更高的放棄使用人工智能工具的傾向。
對 AI 工具的看法與在使用或計劃使用它們的開發人員中觀察到的模式一致。 站點可靠性工程師和安全專業人員的負面看法比例最高 (6%),這可能是因為他們意識到與 AI 實施相關的潛在風險。
當被問及使用人工智能工具的好處時,專業開發人員強調提高生產力是最重要的優勢 (37.4%),其次是提高效率 (27.9%) 和加速學習 (27.4%)。 學習階段的開發人員關注更快學習 (42.4%) 和提高生產力 (41.5%) 的好處,更高的效率 (33.7%) 是次要好處。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post,涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位,他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
更多文章Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post,涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位,他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。