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　　报告是英文，为了方便大家阅读，我把它翻译成了中文，以下为译文。翻译的过程中有小的优化和调整。

　　在过去的两年里，AI 变得无处不在，出现在从广告牌到高管简报的方方面面。去年，我们的首次开发人员调查显示，一小部分美国开发人员对 AI 驱动的编码工具产生了广泛的兴趣，但我们仍然对多学科企业工程团队如何使用这项技术有疑问。

　　今年，我们扩大了调查范围，总共招募了 2,000 名受访者，其中 500 名受访者分别来自美国、巴西、德国和印度。虽然软件工程师、开发人员和程序员占我们的受访者的大多数，但我们也在调查中包括了少数数据科学家和软件设计师，以便更全面、更多样化地了解 AI 的影响。一个一致的趋势出现了：虽然我们的受访者表示 AI 改善了他们在软件开发方面的体验，但他们在公司中的感知使用仍然缓慢。

　　超过 97% 的受访者表示曾在工作中使用过 AI 编码工具，这一发现在所有四个国家/地区都是一致的。然而，一小部分公司表示，他们的公司积极鼓励采用 AI 工具或允许使用 AI 工具，具体情况因地区而异。美国领先，88% 的受访者表示至少有一些公司支持使用 AI，而德国最低，为 59%。这凸显了组织在考虑当地法规的情况下更好地支持其开发人员对 AI 工具的兴趣的机会。

　　我们的调查受访者表示，AI 可以帮助他们更高效地工作，利用节省下来的时间来设计系统、加强协作并更好地满足客户要求。

　　这些发现表明，个人 AI 的使用是不够的。组织需要在整个软件开发生命周期中实施 AI，以促进协作、创造力和现代化。

　　AI 不会取代人类的工作，而是为人类的创造力腾出时间。现在，让我们深入研究一下。

　　今年，我们将调查范围扩大到 2,000 名受访者，几乎每个人 （超过 97%） 都表示，他们在工作内外都曾使用过这些工具。（这并不是说他们的每家公司都批准了这些工具的使用。

　　调查数据显示，所有市场的绝大多数 （59-88%） 受访者表示，他们的公司“积极鼓励”或“允许”使用这些工具。为了最大限度地利用这些工具的优势，组织应该制定路线图、明确的战略和政策，通过建立信任和推动可衡量的绩效指标来确保更广泛的采用。

　　其中一些包括构建更安全的软件、改进的代码质量、更好的测试用例生成和更快的编程语言采用。这最终转化为节省的时间，他们可以将其用于更具战略性的任务。

　　本报告借鉴了 Wakefield Research 代表 GitHub 于 2024 年 2 月 26 日至 2024 年 3 月 18 日对美国、巴西、印度和德国的 2,000 名非学生企业受访者进行的在线调查，这些受访者不是经理，在拥有 1,000 多名员工的公司工作。每个市场细分为 500 名受访者，其中包括将自己的职称确定为软件工程师、开发人员、程序员、数据科学家和软件设计师的人。按市场细分如下：

　　这项研究使用双重选择加入研究小组在线% 的受访者来自独特的公司。这是一项盲法调查;参与者在同意参加之前从未了解赞助商，也不知道调查的主题。

　　对于从这项特定研究中获得的见解，如果对样本所代表的每个地区的所有人进行访谈，则每个市场内的调查结果与所获得的结果相差不超过 4.4 个百分点的可能性为 95/100。

　　您可以探索本报告背后的完整方法，其中包含有关地区、行业、职称等的信息。软件开发中不断增长的 AI 浪潮

　　我们的调查数据显示，几乎所有的调查参与者都表示，无论是在工作之外还是在工作中，他们都使用了 AI 编码工具。然而，17-27% 的受访者表示，他们只在工作中使用 AI 工具，这挑战了所有开发人员都在工作之外使用 AI 的假设。

　　我们的调查数据显示，几乎所有的调查参与者都表示，无论是在工作之外还是在工作中，他们都使用了 AI 编码工具。然而，17-27% 的受访者表示，他们只在工作中使用 AI 工具，这挑战了所有开发人员都在工作之外使用 AI 的假设。

　　GitHub 之前曾探讨过单个开发人员的 AI 实验，但未探讨开发人员对其组织 AI 方法的看法。因此，我们要求受访者描述“公司对软件开发人员使用 AI 编码工具的方法”。

　　在下图中，我们看到 30-40% 的受访者表示，他们的组织积极鼓励和促进 AI 编码工具的采用。另有 29-49% 的市场受访者表示，他们的组织允许使用这些工具，但提供的鼓励有限。但是，组织仍有空间积极参与 AI 浪潮。

　　在 GitHub，我们知道在企业层面采用 AI 编码工具意味着公司需要制定策略，以促进在工作流程中使用这些工具，同时还要考虑流程变更、治理和合规性等因素。

　　在开发人员寻求工作流程改进的同时，领导者还必须考虑更广泛的战略目标和法规。我们认为，随着这些技术的不断发展，开发人员和公司大规模利用 AI 存在巨大的增长潜力。

　　我们看到这些工具的报告使用情况与个人对围绕这些工具的组织策略的看法之间的差异凸显了更广泛的 AI 集成的潜力，以及将 AI 用作工作流程一部分的开放性。

　　在积极推广 AI 工具的组织中工作的受访者中，近一半 （48%） 表示他们的工具链“易于使用”。相比之下，在对 AI 使用持中立立场的组织中，明显更高比例 （65%） 的受访者将其工具链描述为复杂。这表明 AI 编码工具可能在简化工作流程和降低软件开发团队的工具链复杂性方面发挥作用。

　　我们的调查确定了受访者在软件开发中使用 AI 编码工具的几个主要好处，包括提高代码质量、开发效率和简化工作流程。此外，我们的调查表明，这些工具被视为促进技能提升和入职培训。通过简化向新编程语言的过渡并使其更容易理解现有代码库，这些工具展示了对工作场所环境中的受访者的重大影响。

　　之前的 GitHub 研究表明，使用 AI 编码工具 GitHub Copilot 的开发人员的工作效率提高了 55%。这自然而然地引出了一个问题，即个人开发人员和团队将如何使用通过 AI 编码工具节省的时间，这促使我们直接向调查受访者提出问题。但首先，让我们探索一下受访者在调查中报告的好处。

　　基于已确定的以开发人员为中心的优势，本节探讨了受访者对 AI 编码工具为软件开发团队和组织带来的更广泛好处的看法。

　　美国 （90%） 和印度 （81%） 的大多数受访者以及巴西 （61%） 和德国 （60%） 的一半以上受访者表示，在使用 AI 编码工具时，代码质量明显提高。这与

　　我们在过去一年中与 Accenture 一起进行的研究一致，该研究旨在分析 GitHub Copilot 对企业工程团队的影响

　　在 GitHub，我们看到 AI 采用率的上升与 AI 编码工具满足测试用例生成和安全性的改进相吻合。这些工具通常建立在用于测试生成的传统机器学习工具之上并对其进行补充。这意味着更快的测试创建和更高的覆盖率，即使对于以前可能被忽视的遗留代码也是如此。但是，请务必记住，AI 生成的测试与代码本身一样，需要人工审核，以确保考虑所有潜在场景。

　　在我们的调查中，受访者最常报告说，他们使用 AI 编码工具节省的时间来设计系统、协作和学习。具体来说，美国和德国 47% 的受访者将这段额外的时间用于协作和系统设计。这延续了我们去年在一项衡量 AI 对美国开发人员体验影响的调查中首次观察到的趋势，受访者随后表示 AI 帮助他们专注于高级任务。

　　我们的调查表明，受访者强烈期望 AI 编码工具将显著提高他们满足客户需求的能力。大多数受访者（从德国的 61% 到美国的 73% 不等）对 AI 编码工具在适度改善或显著提高满足客户需求的能力方面的潜力表示乐观。这一趋势在各个行业中都是一致的，这表明人们普遍期望从生成式 AI 中受益。

　　值得注意的是，受访者的乐观程度似乎与该公司对 AI 使用的立场有关。在他们报告积极鼓励使用 AI 的组织中工作的受访者更有可能对该技术提高客户满意度的能力表示信心。这表明支持使用 AI 的公司可以帮助个人最大限度地发挥 AI 编码工具的潜在应用价值。

　　受访者预计 AI 将提高代码安全性和开发效率。调查受访者几乎普遍预期 AI 编码工具将提高代码安全性 （99-100%）。我们可以在下图中看到受访者的细分情况，但值得注意的是，我们看到印度对显著改善的期望最高，有 41% 的受访者表达了这一观点。

　　全球安全专业人员的短缺是有据可查的。在 GitHub，我们明白，作为一个行业，我们不能简单地通过招聘来解决这个问题。我们的目标是通过集成到现有的工程工作流程并在开发生命周期的早期提出解决方案，使用以开发人员为中心的工具重新构想安全性左移，从一开始就更轻松地保护代码，从而应对这一挑战。随着我们安全产品最近对以 AI 为中心的更新，我们看到了 AI 在帮助推进这些工作方面的巨大前景。

　　我们的调查反映了此类进步的重要性。我们的很大一部分受访者（从印度的 59% 到美国的 67%）表示，他们的安全团队会手动审查基于代码的更改，这是一个瓶颈。GitHub Advanced Security （GHAS） 中的 Copilot Autofix 等AI 工具通过自动识别和修复漏洞，为这个问题提供了一个有前途的解决方案。

　　根据我们的调查，熟练掌握 AI 编码工具被求职者视为一项重要资产。几乎所有受访者 （99-100%） 都认为这项技能使他们成为更具吸引力的候选人，这凸显了 AI 在各个领域的重要性日益增加。值得注意的是，很大一部分人（德国为 43%，印度为 56%）认为这种专业知识显着提高了他们的就业能力。但是，确保这与雇主积极寻求的特定 AI 编码技能保持一致至关重要。

　　鉴于 GitHub Copilot 等 AI 编码工具仅推出几年，我们的调查受访者对其对职业发展的积极影响的普遍期望是值得注意的。在 GitHub，我们预计熟练使用 AI 编码工具将很快成为软件开发角色的标准要求。

　　我们调查中几乎所有的受访者现在都尝试过 AI 编码工具，无论是个人还是专业（或两者兼而有之）。

　　协作和系统设计是更具战略性的任务，开发人员可以将使用 AI 工具节省的时间再投入其中。

　　为了充分发挥 AI 的潜力，公司应专注于通过信任、明确的指导方针和可衡量的结果来促进采用。

　　AI 驱动型软件开发的潜力是不可否认的。通过优先考虑平衡创新、安全性和组织一致性的战略方法，我们可以释放其全部潜力，对于工程领导者来说，这是一个激动人心的时刻，可以利用这些进步并推动他们的工程团队向前发展。

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