现在一些大公司开始用人工智能来帮忙干活。根据商业软件制造商SAP的调查，用了人工智能助理以后，员工平均每天能省下一个小时左右。老板们并没有让大家的工作变轻松。他们想的是，员工应该用这些省下来的时间，去创造更多的价值和产出。
在亚马逊公司，首席执行官安迪·贾西就公开要求员工们去想办法，怎么用人工智能更快、更广泛地为客户服务。他还希望团队能用更少的人手，来完成更多的活。这说明，技术带来的效率提升，可能最后会变成更高的工作要求，员工的负担也许不会减轻。
一个研究专门测试了人工智能对有经验的程序员有没有帮助。结果和很多人想的不一样。用了人工智能工具以后，程序员完成任务的平均时间反而增加了19%。这个结果让人很吃惊，因为程序员们自己原来预测，用了人工智能，效率能提高24%。事实和他们的感觉正好是反过来的。
这个研究找来了16位经验很丰富的程序员。他们要在自己平时工作的真实项目里完成246个任务。这些项目都很有名，在代码托管平台上的平均星标数是23000个，平均代码行数有1100000行。这保证了实验环境非常接近真实的工作情况，不是在实验室里做简单的练习。
实验中使用的主要人工智能工具是Cursor Pro，它背后用的是克劳德3。5和3。7 Sonnet模型。研究人员把任务随机分配给这些程序员。分配方式很简单，就像抛硬币一样，决定这个任务是允许用人工智能，还是不允许用。这样可以比较公平地看出，用和不用到底有什么差别。
研究发现，当允许使用人工智能的时候，程序员们花在主动写代码和自己查找资料上的时间变少了。这部分时间被用在了别的地方。他们需要花更多的时间去检查人工智能写出来的代码是不是对的，还要花时间去想怎么跟人工智能说清楚自己要什么，也就是写提示词，并且还要等着人工智能把结果生成出来。
为了搞清楚为什么效率会变慢，研究人员仔细分析了可能影响结果的20个相关因素。他们把这些因素分成了四大类。第一类是直接让生产力下降的因素，就是人工智能工具本身的一些问题。第二类是实验设计可能带来的偏差。第三类是让人类程序员表现更好的因素。第四类是限制了人工智能工具发挥作用的因素。
对这20个因素进行详细分析后，研究人员得出了一些结论。有5个因素，他们找到了明确的证据，证明确实是这几个原因导致了效率变慢。还有9个因素，产生的影响不太清楚，或者说好坏影响都有，证据不明确。另外有6个因素，有证据说明它们并没有造成效率下降。
实验中的任务都是程序员自己提供的，内容就是他们在工作里遇到的真实问题，比如修复一个错误，或者开发一个新功能。任务的难度和需要的时间都不一样，有的几分钟就能做完，有的要花上好几个小时。程序员可以自己安排做任务的顺序，工作方式很灵活。
在整个实验过程中，程序员在允许使用人工智能的条件下总共完成了136个任务。在不允许使用人工智能的条件下，他们完成了110个任务。研究人员记录了他们完成每个任务花掉的时间，还录下了他们的电脑屏幕，用来分析他们具体是怎么工作的。
研究的数据显示，不只是平均时间增加了，在几乎所有时间段的对比中，允许使用人工智能的任务所花费的时间都更长。这个现象说明，目前的人工智能工具在帮助有经验的开发者处理复杂的、真实世界的编程任务时，可能还没有达到理想的效果，甚至会起到反作用。