# 哈佛研究：AI 编程助手增加工作量，却未加快交付

> 对718家公司的研究发现，AI生成的代码增加了代码量，也加重了代码审查工作，限制了整体生产力提升。

Oossa · 2026-10-22 · https://oossa.com/zh/harvard-study-shows-ai-code-assistants-add-work-without-speeding-delivery

哈佛大学的一项研究利用 Jellyfish 的分析平台，考察了718家公司在2021年1月至2026年3月期间约3亿项工作事件。AI编程助手使代码行数增加12%、提交次数增加9%；AI代理则使代码行数增加30%、提交次数增加20%。然而，使用AI代理后，每名员工解决的 Jira 问题数量仅增加12%；使用AI编程助手则没有增加。额外生成的代码导致拉取请求（PR）审查耗时更长：审查时间增加49%，每个PR的评论数增加53%，需要修改的PR占比翻了一倍。

## 事实

- 研究涵盖718家公司和约3亿项工作事件（2021年1月至2026年3月）。
- AI代理使代码行数增加30%，但每名员工解决的问题数量仅增加12%。

## 为什么重要

工程管理者可以看到，增加AI代码生成工具可能需要投入更多审查资源，因此必须为额外的质量保证工作做好资源规划。

## 来源与参考

1. [Study Finds AI-generated Code Fails to Boost Productivity Due to Downstream Bottlenecks](https://www.infoq.com/news/2026/10/jellyfish-ai-productivity/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-22

最后更新: 2026-10-22