生成式人工智能（Gen-AI）在软件开发领域正引发一场关于效率与协作的深刻反思。最新观点指出，尽管AI工具可能在短期内提升个体开发者的编码速度，但其产生的“负外部性”正悄然侵蚀软件团队的协作根基。核心问题首先体现在沟通层面：大型语言模型（LLM）生成的文本往往冗长且缺乏上下文层级结构，导致关键信息被淹没，增加了团队成员的信息筛选成本。其次，在代码质量方面，AI生成的代码引入了新型且难以预见的缺陷类型，迫使团队在代码审查环节投入更多精力进行“人工排雷”。更深远的影响在于知识归属的模糊化：AI的介入使得代码的“作者身份”难以追溯，团队内部特定领域知识的持有者变得难以识别，这削弱了团队的知识图谱构建和有效的内部求助网络。这一现象警示业界，在追逐个体“生产率”指标的同时，必须系统性评估技术工具对团队协作模式、代码可维护性及知识管理的长期影响。