AI 辅助编程通过增加技术债务和维护负担降低经验丰富开发者的生产力
综合经济学
2026-01-29 v3 计算机与社会
经济学
摘要
诸如 GitHub Copilot 的生成式 AI 解决方案已被证明会提高软件开发者的生产力。然而，关于所产代码质量以及在软件项目中维持其挑战方面的先行研究仍不清晰。如果质量随着产量的增长而下降，技术债务将随着经验丰富开发者面临更大工作量来审查和重构来自较少经验贡献者的代码而积累。我们分析了在 GitHub Copilot 引入后开源软件（OSS）项目中的开发者活动。我们发现生产力确实提高了。然而，生产力的提升主要是由较少经验（边缘）开发者驱动的。我们还发现，Copilot 引入后编写的代码需要更多的重构以满足仓库标准，这表明潜在的技术债务增加。重要的是，额外的重构负担落在较有经验（核心）开发者身上，他们在 Copilot 引入后审查的代码量增加了 6.5%，但其原始代码的生产力下降了 19%。更广泛地说，这一发现提醒我们，AI 可能的短期生产力增益掩盖了对日益缩小的专家池的维护负担，以及项目的技术债务增加。这凸显了 AI 辅助软件开发中短期生产力提升与长期系统可持续性之间的根本性张力。
引用
@article{arxiv.2510.10165,
title = {AI-Assisted Programming Decreases the Productivity of Experienced Developers by Increasing the Technical Debt and Maintenance Burden},
author = {Feiyang Xu and Poonacha K. Medappa and Murat M. Tunc and Martijn Vroegindeweij and Jan C. Fransoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10165},
year = {2026}
}
备注
Presented at WITS 2025, CIST 2025, SCECR 2025, INFORMS 2024