AI和大型IT基础设施的普及增加了能源需求，带来了环境影响。可持续软件开发通过绿色编码和GreenOps等方法，旨在降低IT基础设施的环境影响和成本。结合GreenOps与FinOps可优化云资源，减少能耗和排放，实现可持续发展目标。
调查显示，资深开发者使用AI生成代码的比例为32%，而初级开发者仅为13%。资深开发者更擅长发现和修正AI错误，并认为AI工具提升了工作效率。尽管AI编程体验流畅，但后续修复工作可能抵消效率提升。大多数开发者认为AI让编程更有趣，且对绿色编码的关注随经验增加。
信息技术的增长导致数据中心能耗和碳排放增加。研究表明，绿色编码和人工智能模型可以提高软件开发的能源效率。然而，人工智能生成代码在可持续性方面的贡献有限，并且存在实现错误。建议共享代码和训练信息，以提高研究的可重复性和透明度，满足社会对软件工程人才的需求。
信息技术的增长导致数据中心能耗和碳排放增加。研究探讨绿色编码和人工智能模型在可持续软件开发中的作用，评估自动生成代码的可持续性，并讨论生成式人工智能技术的双重用途困境及其法律监管影响，提出优化成本和资源可访问性的方案。
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