ИИ не сможет заменить настоящих программистов. Пока что

Последние несколько лет ходят слухи, что искусственный интеллект произведет революцию на рынке труда. И первыми, кто должен ощутить на себе все бонусы нейросетей, должны были стать разработчики программ, так как появились специальные инструменты, серьезно ускоряющие и упрощающие создание кода.


Недавно компания Uplevel, занимающаяся системным анализом показателей кодирования, констатировала: чуда не случилось. Пока что ИИ вообще не дал никакого прироста производительности в создании программ.

На 41% больше ошибок

Специалисты Uplevel попросили порядка 800 разработчиков оценить свою собственную работу за три месяца и отдельно с использованием Copilot. Так называется ИИ от GitHub, который помогает в написании программного кода. Обработав полученные данные, аналитики Uplevel обнаружили поразительную вещь: те программисты, которые использовали Copilot, вообще не могли похвастаться каким-то прогрессом по сравнению с теми, кто работал самостоятельно. Ключевые показатели: время и производительность — были у этих разработчиков на обычном для них уровне.


— Мэтт Хоффман, руководитель отдела аналитики в Uplevel.

Реальность оказалась в точности наоборот: с ИИ стало только хуже. Программисты, которые работали с Copilot, оставили в коде на 41% больше ошибок, чем обычно бывает в таких проектах.

Также в Uplevel выяснили, что нейросеть не выполнила одну из главных своих функций — она совсем не помогла программистам избежать выгорания на работе.

Половина ответов мимо

Таким образом, информация, полученная в последнем исследовании, в корне опровергает рекламу, распространяемую создателями Copilot на GitHub. Там утверждается, что с ИИ программисты пишут код на 55% быстрее.

Разработчики Copilot приводят данные: 30% нового кода разработано с помощью искусственного интеллекта. Это вроде бы хорошо, но у медали есть и вторая сторона. Она заключается в том, что программисты ленятся, не хотят думать головой и все больше увеличивают свою зависимость от нейросетей.



Кроме того, к ИИ есть громадное количество претензий в плане качества кода.


— Иван Гехт, гендиректор Gehtsoft, американской фирмы по разработке программного обеспечения.

На самом деле, нет ничего удивительного в том, что ИИ производит плохой код. В прошлом году университет Пердью (США) провел масштабное исследование на тему, насколько адекватно ChatGPT разбирается в программировании. Результаты были, мягко говоря, не очень, так как ИИ от компании OpenAI ответил правильно только на 48% вопросов. Впрочем, своей уверенностью и вежливостью нейросеть смогла убедить часть людей, что ее ответы были верными.

Проще и быстрее делать вручную

Создатели ChatGPT не скрывают, что генеративные ИИ часто ошибаются. Именно поэтому использовать нейросети для создания кода — далеко не самая лучшая идея.

Конечно, за год чат-бот стал значительно лучше благодаря многочисленным обновлениям, однако общей тенденции это не изменило. Искусственный интеллект пока что не в состоянии заменить живого программиста.



По словам Ивана Гехта, 90% работы разработчика кода — это напряженная умственная деятельность. Она включает в себя понимание требований, проектирование самой системы, а также учет существующих ограничений. Преобразовать все вышеперечисленное в код — это наиболее простая часть работы программиста.

Однако технический директор поставщика облачных услуг Innovative Solutions Трэвис Рел сообщил о выдающихся результатах. Он утверждает, что производительность разработчиков выросла более чем в три раза из-за использования таких инструментов, как Claude Dev и Copilot.

Сами программисты относятся к искусственному интеллекту двояко. С одной стороны, он может помочь разработчику, если тот уже знаком с передовыми методами и шаблонами программирования. Разумеется, программист должен понимать, что на самом деле делает ИИ (генерирует код на основе уже когда-то созданных программ). Ну и, конечно, разработчик должен четко понимать, что такой код не будет на 100% правильным.

С другой стороны, если программист не будет следовать рекомендациям и не станет разбираться в коде, написанном ИИ, то в итоге получится то, о чем говорил Иван Гехт — сложный нелогичный код, который проще переписать полностью.

Подводя итоги, можно сказать, что в данный момент мы находимся на самом начальном этапе создания помощников по программированию на основе искусственного интеллекта. И только время покажет, в каком направлении будет идти развитие.