程序员的日常：主职工作是开会，其次才是写代码，每日输出101-200行代码占比最高

在很多未入行的人看来，程序员每日就是抱着一台电脑，手不停地敲打键盘，输出各种英文字母组成的代码。其实，数据显示，在日常工作中，仅不足9%的开发者每天有超过70%以上的时间在写代码。每天超过一半时间在写代码的人员，占比不到30%。

按照代码成果来看，75.5%的开发者每天有效代码行数不超过300行。一天写101-200行的开发者群体占比最高，为20.2%。

那要问程序员的时间都去哪了？

42.7%的开发者将投票投给了频繁开会选项。其次，分散注意力的工作环境以及不清晰的工作流程等因素成为影响他们工作效率的主要“杀手”。

除了以上一些因素之外，都说现在的年轻人，一身反骨，拒绝内卷。

从调研数据上可以看到，有超过三成的开发者每周需要工作40小时，近四成的开发者存在每日不超过3小时的加班。

对开发者来说，工作时间越长，不满意度越高。每周工作40小时（标准工时）的不满意度最低，仅有4%。

倘若将个人生活与高薪加班工作放在同一水平线上来比较，有56%的受访者果断拒绝“大小周”，要正常休息时间。当然也有23%的开发者表示，为了高薪，愿意实行“大小周”工作制。

软件开发工具：Python因AI水涨船高、34%的开发者使用过ChatGPT

从开发者赖以生存的工具来看，在编程领域，过去一年使用Java语言的开发者人数占比42.9%。随着人工智能的发展，Python的使用量也逐渐提升，工作中常用Python的开发者占比31.2%。

蚂蚁集团语雀团队稳定性负责人李靖点评道，Python具备出色的易读性、灵活性和更强大的科学计算能力，这使得大量开发者开始对Python产生浓厚兴趣，加上它在AI相关领域也有着非常活跃的生态，目前已经超过四分之一的开发者计划在未来一年中学习和掌握这门语言。ChatGPT和Midjourney等大模型的面世，让大家看到了AI的魅力，随着算力的提升、数据集的丰富和模型训练技术的进步，未来大模型有望逐步替代垂类NLP中小模型，一定程度也会汰换单一技能的生产力，这也跟眼下企业降本增效的目标是契合的。

相比之下，低级语言汇编是开发者最不喜欢接触的语言，占比38%。此外，C、C++因为其使用难度，也让部分开发者望而生畏。

近年来，Vue.js在Web开发中愈发流行，数据显示有36.1%的开发者用Vue.js进行了大量开发。相较之下，jQuery的使用量在逐年下降，由去年的29.1%降至了23.3%。

Visual Studio Code作为轻量级跨平台工具，有38%的开发者在日常工作中进行使用，排名依然稳居第一。

伴随着AI大模型的发展，越来越多AI工具可以提高开发者的开发效率，45%的开发者表示曾使用过AI编程相关工具，其中34%的开发者表示使用过ChatGPT。

如今随着国产大模型的迅速崛起，AI编程辅助工具使用的这一比例只会增加不会减少。

自从AI可以帮助编程后，对于其是否能够替换开发者有关的讨论便不绝于耳。61%的开发者认为当前的AI编程并不能取代开发者。当然，也有一小部分开发者觉得AI编程有望取代现有开发者。

针对这一点，飞漫软件创始人魏永明认为，一项新技术是否可能替代整个人类或者部分人类，或者某个职业，是由替代成本决定的。而计算机软件发展到今天的规模，是一层层软件堆叠而成的结果。就算AGI技术可以自己设计和实现操作系统、编译器、数据库，也不会有人花钱让AGI去做这件事，因为从经济上讲，这是极度不划算的事情。因此，替代会发生，但在可预见的未来，只会发生在应用层面。

AIGC，已经造出了一个全新的赛道

ChatGPT 成为全新生成式 AI 赛道的导火线，一经发布之后，引领全球科技公司对大模型研发的狂欢，这也不断驱动市场新需求、新机遇的出现，由此吸引大批人才涌入这一波浪潮之中。

数据显示，有41%的开发者是在2022年才开始涉猎AIoT相关开发工作的。

在具体应用场景中，近三成开发者会用到AI人像修复工具，AI人像修复技术可以帮助开发者，对人像进行自动修复和增强，提高应用设备上人脸检测的效果以及准确性。

也是基于这个方向，有开发商开发了一款名为“妙鸭相机”的应用，9.9元解锁写真大片，成为近日不少用户关注的重点。

在针对AI技术的突破上，26.6%的开发者表示看好生成式人工智能，其次是大规模数据集和大模型开源，分别占比23.4%和20.9%。

随着AIoT的持续发展，在未来可能会取代人类的部分或全部工作。调查数据显示，超过9成的开发者认为智能设备可以帮助我们完成工作，只有8%的开发者认为不能替代人类。

而进一步深度谈论人工智能是否会具有意识的能力时，41%的开发者认为人工智能有可能产生出意识，看来很多人对于硅基生命的想象还是很丰富的。

不容忽视的是，AIoT技术的广泛应用将会带来一系列的伦理、法律和社会影响，也会改变我们的生活、社会和经济。

因此，在AIoT技术全面普及之前，需要开展广泛的社会、文化和伦理的探讨和研究。36%的开发者表示，讨论应该越早展开越好，在基础研究阶段就应该开始考虑伦理、法律和社会影响。也有同样数量的开发者表示，在产品化、服务化之后社会使用和实施阶再考虑也是可以的。

智源研究院访问首席科学家，新加坡工程院院士，AAAI、ACM、IEEE及IAPR Fellow 颜水成点评道，根据本次调查显示，AIoT开发者生态呈现出自由化和扩大化趋势，同时其产品应用也更加的多样化，这随之带来一个重要的问题，即AI的安全性问题。AI的安全性问题包含几个方面：

• 第一是AI的数据安全，AIoT应用的几个最大领域，不论是制造业、金融、物流、医疗、安防还是自动驾驶，都是数据安全性要求极高的行业，既要保障AI能够使用好私有数据，同时又要保护好原始数据安全以及AI分析之后的结果数据安全；

• 第二是AI的系统安全，AIoT最主要应用的这几个大领域，本身对于安全的要求极高，一旦黑客通过AI系统漏洞进行攻击，不论是盗取数据还是篡改结果，都会造成巨大的危害，开发者生态的自由化和扩大化更是对此形成了巨大的挑战，如何进行AI系统的防护也是接下来需要特别重视的一个问题；

• 第三是AI本身意识的形成所带来的伦理安全，目前已经有超过半数的开发者认为未来AI可能或者一定会形成自我意识，这个过程有可能是潜移默化的，需要提前做好准备工作。

*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。