01

需要了解的内容：
使用人工智能编码会减慢你的速度吗？

在过去的几年里，人工智能彻底改变了软件工程的世界。自己编写代码（至少从零开始）已经变得过时了。现在，借助 Cursor 和 Copilot 等工具，人类开发人员可以引导人工智能为他们编写代码。现在，人类的角色是了解应该向模型提出什么问题才能获得最佳结果，并解决过程中不可避免的问题。

传统观点认为，这显著加速了软件工程的发展。但事实真的如此吗？METR 上周发布的一项新研究旨在衡量人工智能在多大程度上加速了经验丰富的软件开发人员的工作速度。结果出乎意料。

研究发现：METR 测量了 16 位开发人员在复杂软件项目上的工作速度，这些开发人员分别在有 AI 辅助和无 AI 辅助的情况下工作。完成任务后，这些开发人员估计 AI 的使用平均使他们的工作速度加快了 20%。事实上，测量结果显示，AI 反而使他们的工作速度降低了约 20%。这一结果令 AI 社区大吃一惊。METR 员工 David Rein 在 X 上的一篇文章中写道：“我之前非常怀疑这项研究是否值得进行，因为我认为我们显然会看到显著的速度提升。”

为什么会发生这种情况？——简单的技术答案似乎是：虽然如今的法学硕士（LLM）擅长编码，但他们往往不足以准确理解开发人员的需求并一次性给出完美的答案。这意味着他们可能需要反复沟通，这可能比你自己写代码花费的时间更长。但研究参与者也提出了一些更人性化的假设。“LLM 就像一个巨大的多巴胺快捷键，可能一次性解决你的问题，”参与实验的 16 位程序员之一昆汀·安东尼写道。“你会一直按下那个只有 1% 机会解决所有问题的按钮吗？这比那种令人精疲力竭的替代方案要有趣得多。”（他补充说，在等待 LLM 给出答案的过程中，你也很容易沉迷于浏览社交媒体。）

对人工智能的意义——该研究的作者敦促读者不要对研究结果进行过于泛泛的概括。首先，该研究仅衡量了法学硕士 (LLM) 对经验丰富的程序员的影响，而非新手，因为新手可能会从 LLM 的帮助中受益更多。此外，开发人员仍在学习如何充分利用 LLM，这些相对较新的工具具有一些独特的特性。他们指出，METR 的其他研究表明，人工智能能够完成的软件任务的时长每七个月翻一番——这意味着，即使今天的人工智能对生产力有害，但明天的人工智能可能不会。

02

值得了解的人：
Nvidia 首席执行官黄仁勋

黄仁勋今天登上了新闻头条，因为他在CNN上宣称，美国政府“不必担心”中国军方可能会使用其公司英伟达生产的市场领先的人工智能芯片。“他们根本不能依赖它，”他说。“当然，它随时都可能受到限制。”

蚕食——黄仁勋反对美国严格限制向中国出口图形处理器（GPU）的政策，这些政策旨在阻碍北京的军事能力和人工智能发展。英伟达声称，这些政策只会激励中国建立自己的竞争性芯片供应链，同时损害美国企业，进而损害美国经济。

出于个人利益的论据——黄仁勋作为一家因被禁止向中国市场销售其最先进芯片而损失数十亿美元的公司的首席执行官，当然会这么说。据彭博社报道，他最近在白宫的一次会议上一直试图说服唐纳德·特朗普总统接受他的观点。

事实上……根据乔治城大学安全与新兴技术中心的研究，中国军方确实使用英伟达芯片。该中心分析了6.6万份军方采购记录，得出了这一结论。据《纽约时报》去年报道，自出口管制实施以来，一个庞大的黑市也涌现出来，将英伟达芯片走私到中国。

03

人工智能在行动

Anthropic 的人工智能助手 Claude 正在改变公司科学家跟进其领域内每天出版的数千页科学文献的方式。

如今，许多 Anthropic 的研究人员不再阅读论文，而是直接将论文上传到 Claude，然后与助手聊天，提炼出主要发现。“我已经改变了阅读论文的习惯，”Anthropic 的高级比对研究员 Jan Leike 今年早些时候告诉《时代》杂志。“以前，我通常只是把论文放进 Claude，然后问：你能解释一下吗？”

Leike 补充道，需要说明的是，Claude 有时会犯一些重要错误。“但如果我只是粗略地阅读论文，有时也会犯一些重要错误，”Leike 说。“我认为现在更大的好处是，它让我能够比以前阅读更多的论文。” 他说，这对他的工作效率产生了积极的影响。“很多时候，你阅读论文只是为了弄清楚这篇论文是否与你正在尝试做的事情相关，”他说。“而现在，这部分速度非常快，你可以专注于真正重要的论文。”

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