据ZDNet报道，AI编程工具在提升开发效率的同时，正引发新的职业健康问题。编程培训公司Coddy Tech对305名开发者的调查显示，80%的开发者认为，他们对AI的使用更像是一种依赖，而非优势。超过五分之二的开发者（43%）表示，即使本意想停止，仍会在下班后继续使用AI编码；32%的人推迟睡眠以继续工作；39%的人认为AI工具让他们更难从工作中抽身。

Coddy Tech的调查还发现，74%的开发者认为重度使用AI更有可能带来加薪或晋升，但51%的人同时表示自己更可能因此倦怠。开发者担心，习惯性依赖AI正在削弱他们自己解决问题的能力，并扩大工作量，形成与工作的不健康关系。

在个人体验层面，AI事故报告公司Rootly的首席技术官昆廷·卢梭（Quentin Rousseau）在领英上描述了自己的经历：“凌晨2点47分……我不是在处理故障，也没有截止日期，我只是看着Claude Code重构一个模块，停不下来。”他认为，智能体编程具有成瘾性，“当智能体做对时，你会获得多巴胺刺激；当它失败时，你会肾上腺素飙升。”卢梭坦言自己无法入睡，甚至不得不寻求医疗帮助。他指出，观看智能体工作时，“被动得像是休息，活跃得又让你着迷”，从而带来一种新型倦怠。

AI编程的准确性也令人担忧。据2025年Stack Overflow开发者调查，45%的受访者对AI给出的“几乎正确但又不完全正确”的答案感到沮丧，这种输出看起来可信，却带来棘手的调试工作。尽管AI工具采用率持续攀升，目前已有80%的开发者使用它们，但对AI准确性的信任度却从去年的40%降至29%。对AI的好感度也从72%降至60%。

这种易用性与更重工作负担之间的矛盾，催生了所谓的“验证债务”。开发者在处理AI生成的代码时，仍需理解需求、识别与系统架构冲突的部分、测试边界情况、解决安全风险，并承担生产后果。输出虽然来得快，但验证其正确性、安全性、可维护性和适用性仍需大量时间。

此外，如果雇主将AI视为成倍提升开发者产能的手段，员工可能面临在相同时间内交付更多功能、关闭更多工单、执行更多审查的压力。这反过来可能抵消单次编码任务节省的时间，并将负担转移至更大的合并请求、更多需要检查的生成变更以及更多需要验证的依赖关系上。

AI辅助编程正日益成为工作与生活平衡问题，而不仅仅是工具问题。能够利用智能体消除繁琐重复劳动的团队可能获得切实收益，而那些用它加速软件生产管线每个环节的团队，则可能创造一个更快、更无情的同款工作环境。对开发者而言，问题已不再是AI能否写代码，而是他们能否决定工作日和智能体循环何时结束。