论文与时间 | MS 生成式AI对软件开发的影响

"The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers." 2026. Management Science.

作者： Kevin Zheyuan Cui, Mert Demirer, Sonia Jaffe, Leon Musolff, Sida Peng, Tobias Salz

内容推送：生成式人工智能能否真正提高高技能劳动者的生产率，现有讨论很多，但来自企业真实工作场景的随机证据仍然有限。Kevin Zheyuan Cui、Mert Demirer、Sonia Jaffe、Leon Musolff、Sida Peng及Tobias Salz发表在Management Science的最新论文The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers，利用三项在企业日常业务中开展的随机对照实验，考察AI编程助手对软件开发者完成任务效率的影响。

论文介绍了实验场景。三项实验分别来自Microsoft、Accenture和一家未具名的《财富》100强企业。各公司在正常工作流程中，随机向一部分开发者开放一种提供智能代码补全建议的AI工具，另一部分开发者则不获得该工具。这种设计确保了比较对象来自同一组织内部，使作者能够直接观察真实生产环境中引入AI后任务完成情况的变化。

论文随后阐述了核心识别思路。由于工具使用资格由随机分配决定，处理组和对照组在实验开始时具有可比性，因此实验后的差异可用于识别AI工具的平均影响。论文强调单独看每项实验时，估计结果均带有较大噪声，且不同企业中的估计值并不完全一致。为提高统计精度并检验该影响在不同组织环境中是否具有共同方向，作者将三项实验联合分析。

合并结果显示使用AI工具的开发者完成任务数量平均提高了26.08%，对应的标准误为10.3%。这表明尽管单项实验的波动不小，但综合三家公司的证据，AI编程助手与更高的任务完成率相关。论文关注的是完成任务这一直接产出指标，因此此处呈现的是软件开发流程中可观测工作产出的变化，而非作者额外推断的长期组织后果。

作者进一步比较了不同经验水平开发者的反应。结果显示经验较少的开发者一方面更愿意采用这类AI工具，另一方面也获得了更高的生产率增幅。论文指出这意味着生成式人工智能对高技能工作的影响并非均匀分布，其作用会随着使用者经验差异而变化。 本推送内容仅供参考，以原文为准。更多内容，请点击左下角"阅读原文"。

Kevin Zheyuan Cui 普林斯顿大学经济学博士生，研究集中于金融经济学、产业组织以及人工智能对高技能劳动的影响，近期也关注债券期限结构与技术变迁中的生产率问题。

Mert Demirer 麻省理工学院斯隆管理学院应用经济学副教授，研究集中于实证产业组织、生产率、市场势力、机器学习计量方法以及人工智能对企业与高技能劳动的影响。

Sonia Jaffe 微软研究院首席研究员，研究集中于应用微观理论、产业组织、公共财政、匹配理论以及人工智能如何改变工作方式与企业组织。

Leon Musolff 宾夕法尼亚大学沃顿商学院商业经济与公共政策助理教授，研究集中于实证产业组织、数字平台、算法竞争、反垄断以及人工智能工具对软件生产流程的影响。

《非此即彼：社会科学研究指南》是陈硕教授研究方法系列的第一部。感兴趣的读者可扫描以下二维码购买。现在下单，享每本立减30元秋季学期特惠。

淘宝

微店

活动预告｜线下共话时光 不定期举行线下活动（10 Years on: Analog Hour of WPC），每次约一至两小时。主题有：《银翼杀手2049》和《攻壳机动队》、《楚门的世界》和《她》、《哈姆雷特》、《星际穿越》和《盗梦空间》、画家弗朗西斯·培根、韦斯·安德森和《了不起的狐狸爸爸》、鲍勃·迪伦、苏东坡、顾长卫和《立春》、刘小样和娜拉、自行车组装和禅、库切和《耻》以及社科研究经验分享等。如果参加“研究经验分享”，请另行写信至 yq_yuan@outlook.com 报名。随信请附：1. 个人简历；2. 最新研究成果或工作稿；3. 参加说明，介绍研究中的思考或面临的挑战，并简述希望获得的理解/视角。有意参加以上活动的顾客请扫码报名。