首席技术官布伦丹·汉弗莱斯 (Brendan Humphreys) 表示，在 Canva，高级工程师现在大部分时间都花在审查人工智能生成的代码上，而不是编写代码。在接受《商业内幕》采访时，汉弗莱斯透露，工程团队为人工智能代理起草了详细的指令，以便连夜执行编码任务。 “通常，这些结果确实令人印象深刻，”他说。该公司最高级的工程师现在将他们的工作描述为“主要是审查”——检查输出和指导代理。
Humphreys 强调，定义问题并将模糊、混乱或冲突的要求转化为可投入生产的规范仍然是工程中最困难的部分。人工智能的有效使用需要需求的“清晰表达”和“对领域的掌握”来验证正确性。如果没有深厚的专业知识，Canva 大约 7000 万行代码的复杂性可能会失控。 “这些工具可以让你在不知不觉中进入丛林，”他警告说。
这种转变超出了 Canva 的范畴。 Spotify 首席执行官 Gustav Söderström 表示，自去年 12 月以来，该公司最资深的开发人员没有编写过一行代码，而是负责监督内部人工智能系统。 1 月份的 Anthropic 报告发现，人工智能出现在大约 60% 的开发人员工作中，但工程师只能完全委派 0-20% 的任务。 Sonar 的 2026 年代码状态调查发现，96% 的开发人员并不完全相信人工智能生成的代码在功能上是正确的，但只有 48% 的开发人员在提交之前总是对其进行验证。
AWS 首席技术官 Werner Vogels 将由此产生的问题称为“验证债务”——开发人员花费大量额外时间来审查 AI 输出而不是创建它。研究表明，人工智能生成的代码显示出更高的圈复杂度，并且可能会引入重复的逻辑和不一致的模式，从而产生只有在大规模时才可见的技术债务。高级工程师在发现架构问题和维护系统完整性方面变得越来越有价值，而不是编码速度。 Sonar 首席执行官 Tariq Shaukat 表示，工作负担已从创建转向验证和调试。
<小时/>
