近年来，生成式人工智能（GenAI）在软件开发领域的应用日益广泛，尤其受到资深工程师的青睐。根据云平台Fastly近期发布的一项调查，资深开发者更倾向于借助AI工具生成代码，且对其在实际生产环境中的部署表现出更高的信任度。这一现象不仅体现了技术演进对工作方式的影响，也反映出不同资历开发者在工具使用态度与效率感知上的显著差异。
该调查共涵盖791名专业开发者，结果显示，从业10年及以上的资深工程师中，近三分之一表示其交付的代码中超过50%由AI生成。相比之下，从业2年及以下的初级开发者中，这一比例仅为13%。数据清晰表明，资深工程师不仅在AI工具使用频率上更高，对其生成代码的质量也更具信心。
进一步分析发现，资深开发者更主动承担对AI生成代码的修正工作，并普遍认为此类工具能有效节省时间。尽管有28%的开发者反馈常需花费大量时间修改或重写AI生成的代码，但资深工程师中认为AI大幅提升效率的比例仍达到初级开发者的两倍。这种差异很大程度上源于专业能力的不同——资深开发者凭借丰富经验，能够更敏锐地识别出代码中表面正确但实际存在缺陷的部分，从而更高效地进行修正，减少工作流程的中断。
然而，AI辅助编程的实际效率提升仍存在争议。尽管超过半数受访者表示AI工具（如GitHub Copilot、谷歌Gemini等）帮助提升了工作速度，但此前一项随机对照试验指出，资深开发者在某些情况下使用代码辅助工具完成任务的时间反而增加了19%。Fastly认为，这种感知与实际效果的差异可能源于心理因素：AI的自动补全功能容易让人在初期产生进展顺利的错觉，而后续所需的修改可能部分抵消其优势。
除了效率问题，可持续性也成为开发者关注的重点。调查显示，三分之二的受访者意识到AI存在较高的能耗需求，并越来越多地采用绿色编程实践以降低环境影响。这一趋势在资深工程师中尤为明显——近80%的中高级开发者已在实际工作中纳入环保实践，而初级开发者中的比例则刚过半数。
尽管AI对效率的实际助益尚存讨论空间，但其对工作满意度的积极影响已得到广泛认可。约80%的开发者表示，使用AI编写代码使工作变得更有趣。无论是由于减少了重复性任务，还是因为体验到“按需生成可用代码”的技术新鲜感，这种积极性的提升在职业倦怠普遍、任务积压严重的软件开发行业中显得尤为重要。
综上所述，生成式人工智能正在重塑软件开发的工作方式，尤其受到资深工程师的欢迎。其在提升效率、降低重复劳动方面的潜力已初步显现，但也伴随着代码质量、能耗问题等挑战。未来，如何进一步优化AI工具的实际效用、推动其与环境可持续性目标的协调，将成为行业共同关注的方向。
（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了 AI 工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）
