全球代码质量骤降，罪魁祸首竟是AI！1.53亿行代码深度分析报告出炉

　　想不到，AI生成的内容影响数据质量的问题，已经在代码上出现了。最近，GitClear发布的一项调查报告显示，用AI写代码，正在导致「全球代码质量面临下行趋势」。全球代码质量骤降，罪魁祸首竟是AI！1.53亿行代码深度分析报告出炉。

　　人工智能在软件开发领域迅速普及，但其对代码质量的影响如何？最新研究显示，情况并不乐观。研究人员指出，人工智能助手的使用正在导致代码质量下降，存在的问题还包括代码流失(即代码被添加后不久又被删除)和重复代码比例偏高。

　　AI正在使全球的代码质量下降！

　　最近，GitClear发布的一项调查报告显示，用AI写代码，会让代码的质量和可维护性不断下降。

　　这引起了全网热烈讨论：

　　「借助AI提供商，您可以将代码生成速度提高50%（即使是您不理解或无法编写的代码），但代价是代码的质量和可持续性不断下降。」

　　「我们要追求的，到底是质量还是速度？」

　　调查中，GitClear分析了从2020年1月到2023年12月之间编写的1.53亿行代码更改数据，

　　——1.53亿行代码，是目前已知最大的用于评估代码质量差异的数据集。

　　这些数据中，三分之二来源于选择匿名共享数据的私营公司，三分之一来自于诸如谷歌、脸书和微软的开源项目。该研究主要关注代码的添加、更新、删除、复制或移动，排除了GitClear定义的“噪音”，比如在多个分支中提交的重复代码、空行和其他无意义的行。

衡量代码质量并非易事。研究发现，添加、删除、更新以及复制/粘贴代码的量前所未有地增加，而移动代码的实例却有所减少。此外客户流失率也有所增加，从2020年的3.3%上升至目前的7.1%。

开发人员重组代码时，通常会移动代码，这可能是代码重构的一个指标。重构意味着改进代码的设计和结构而不改变其行为。全球代码质量骤降，罪魁祸首竟是AI！1.53亿行代码深度分析报告出炉。

尽管研究人员认为这些趋势与人工智能编码技术的日益使用有关，但这些趋势的具体原因还有待进一步探究。他们对复制/粘贴代码的过度使用提出了严厉批评，认为这对长期代码可维护性来说是极大的威胁。