Stack Overflow 对2024年和2025年开发者调查数据的审查显示，人工智能已成为工作流程中广泛存在的一部分，但使用率的提高并未伴随热情或信任的相应增加。使用人工智能工具的开发者比例从2024年的62%上升到2025年的79%，约一半的受访者表示他们每天使用这些工具。
该审查基于15年的 Developer Survey 数据，在2026年调查结果发布之前进行，并聚焦于三个相互关联的方面：人工智能的发展、工作条件，以及人口结构和技术社区的作用。
从编程助手到代理
Stack Overflow 在2025年调查中首次衡量人工智能代理的使用情况，31%的受访者表示使用过它们。ChatGPT 和 GitHub Copilot 是人工智能工具最主要的入口，在使用现成助手的受访者中，使用比例分别为82%和68%；其次是 Google Gemini，为47%，然后是 Claude Code，为41%，以及 Microsoft Copilot，为31%。
在2026年4月进行的一项规模较小的脉冲调查中，代理的使用率上升至约59%，Claude Code 的占比也从41%提高到55%。该审查指出，代理的使用与每日用户以及担任执行职能的人员关联更为密切，但这并不意味着代理已经能够在软件工程工作中完全自主运行。
最常见的用途仍与探索、起草和辅助相关。在2024年的数据中，82%的受访者使用人工智能编写代码，68%用于搜索，57%用于调试，40%用于编写文档。分析提醒，由于问题设计发生变化，与2025年进行直接比较存在局限，但总体趋势表明，编程仍主要是在人工智能辅助下完成，而不是完全交由人工智能执行。
学习者更多使用工具，却更少信任它们
使用人工智能工具的编程学习者比例从2024年的63.0%上升到2025年的73.3%，其中39.5%每天使用这些工具。与此同时，对这些工具持积极看法的比例从72.2%下降到52.8%，持怀疑态度的比例则从6.4%上升到26.3%。
对输出准确性持中等或高度信任的学生比例也从49.1%下降到37.4%，而对人工智能用于复杂任务持积极评价的比例从41.5%下降到33.7%。消息来源指出，这些数字并不能证明人工智能削弱了学习，但它们凸显了一个重要差异：生成能够运行的代码，与理解代码为何能够运行，是两回事。
代理并未在学生中获得广泛接受；2025年有28.4%的学生使用过代理，而44.1%表示无意采用它们。此外，所有开发者对工作岗位被取代的担忧比例都从2024年的12.1%上升到2025年的15.0%。
工作环境变得更加复杂
完全远程工作的比例从2024年的38.0%下降到2025年的32.4%；完全现场工作的比例为17.9%，有组织的混合工作模式占37.1%。另有12.6%的人表示，他们拥有很大的灵活性，可以根据个人偏好或项目要求到岗。按另一种计算方式，2025年拥有某种程度远程灵活性的人占82%，而2024年为80%。
地理差异显示，美国完全远程工作的比例最高，为45.0%；印度现场工作的比例最高，为30.5%。在德国，员工可自行选择到岗时间的灵活工作类别占20.7%，此外偏向灵活性的混合工作占24.6%。
工作满意度则分布在不同区间：28.4%的人不满意，47.1%处于中间状态，24.5%的人满意。2025年，任务管理中的自主性和信任位居满意度因素之首，其次是薪酬与福利以及解决现实问题。与此同时，85.3%的受访者是个人贡献者，14.7%负责人员管理。
这对开发者意味着什么？
这些数据呈现出一幅比“支持人工智能或反对人工智能”二元对立更复杂的图景。使用率正在迅速扩大，但开发者仍在审查输出的质量及其局限，并继续寻求自主性和人类语境。在关于未来大多数编程任务都由系统完成的问题中，61.3%的人表示，当他们想要彻底理解某件事时，会寻求他人的帮助；58.1%的人表示，为了更好地学习最佳实践，他们也会这样做。
从 certi.news 的角度看，这次审查的重要性在于，它衡量的是工作和学习内部正在发生的变化，而不仅仅是工具的普及程度。真正的变化，是人工智能从可选体验转变为广泛的工作层，同时对准确性、理解和职业责任的审查也在加强。不过，消息来源承认，由于问题和样本存在差异，年度比较并不完整；人工智能使用与学习改善之间的关系仍是一个开放问题。2026年调查的结果将决定使用率与满意度之间的差距是否会持续，以及代理的采用是否真的会带来更多决策和任务的委托。