Поделиться
Самые «ленивые» программисты в мире гнездятся в США, ИИ пишет за них 30% кода. Россия тоже в лидерах
Согласно недавно проведенному исследованию, американцы используют инструменты дополнения программного кода на основе больших языковых моделей чаще, чем кто бы то ни было в мире. Почти треть всех функций, написанных на Python и отправленных на GitHub, в 2024 г. жителями США сгенерирована с использованием искусственного интеллекта.Где живут самые «ленивые» программисты
Американские программисты чаще других используют инструменты для генерации кода на основе искусственного интеллекта. Об этом сообщило издание The Register со ссылкой препринт научной статьи “Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI” («Кто использует ИИ для написания кода? Глобальное распространение и влияние генеративного ИИ»), опубликованный на платформе arXiv.org Корнеллского университета.
Группа исследователей изучила 80 млн коммитов в проекты на хостинге ИТ-проектов GitHub, принятых в период с 2018 по 2024 гг. Анализ собранных данных, проведенный при помощи алгоритмов машинного обучения, показал, что 30,1% от всех функций, написанных на языке программирования Python за авторством разработчиков из США в 2024 г., был сгенерирован при помощи ИИ.
Помимо американцев, на ИИ-инструменты при написании кода в значительной степени полагаются разработчики из Франции (23,2%), Индии (21,6%), России (15,4%) и Китая (11,7%).
Примечательно, что оценка исследователей в целом согласуется с заявлением генерального директора Microsoft относительно масштабов применения генеративного ИИ в компании. В апреле 2025 г. Сатья Наделла (Satya Nadella) лично заявил о том, что кодинг-ассистенты пишут примерно 30% от всего программного кода, генерируемого корпорацией.
Экономический эффект от внедрения ИИ-ассистентов
В работе также утверждается, что по достижении доли сгенерированного ИИ кода 30% в его общей массе, количество коммитов разработчика в среднем вырастает на 2,4% за квартал. Другими словами, применение ИИ-ассистентов в разработке ПО позволяет разработчикам писать больше кода за единицу времени. Однако о том, как это влияет на качество кода, не уточняется.
По оценке исследователей, повышение производительности в таком случае – с учетом американских зарплат – дает экономический эффект для США на уровне в $9,6-$14,4 млрд в год. Однако, ученые признают, что он может быть и более значительным, если за основу взять оценку повышения производительности труда за счет применения ИИ, предложенную другими группами исследователей.
Так, авторы препринта статьи “The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers” («Влияние генеративного ИИ на высококвалифицированный труд: данные трех полевых экспериментов с разработчиками программного обеспечения») приходят к выводу о том, что при применении инструментов ИИ продуктивность программистов в среднем возрастает на 26,08%, причем чем меньше опыта у разработчика, тем чаще он прибегает к использованию ИИ-ассистентов и тем выше в итоге наблюдаемый скачок продуктивности.
В исследовании приняло участие 4,9 тыс. разработчиков ПО из Microsoft, Accenture и еще одной компании из списка Fortune 100, название которой не разглашается. Программистам, разделенным случайным образом на три группы, было поручено решить набор задач, типичных для каждой из компании. Им был предоставлен доступ к инструментам автодополнения кода на основе больших языковых моделей.
Исходя из оценки роста эффективности написания кода на уровне 26%, экономический эффект от применения ассистентов для написания программ в реалиях США может достигать $64-$96 млрд в год – в случае если таким образом генерируется около 30% всего кода.
Автора работы признают и наличие недостатков в использованной ими методологии. Так, выбор именно принадлежащей Microsoft международной платформы GitHub в качестве источника кода для проведения исследования мог повлиять на итоговый результат. В Китае, к примеру, большой популярностью пользуется хостинг ИТ-проектов Gitee, который заработал в России в мае 2024 г. Кроме того, исследователи прямо говорят о том, не принимают во внимание возможность падения ценности услуг разработчика при интенсивном применении инструментов ИИ.
Другие факторы, которые могли сказаться на конечном результате, – наличие в выборке кода исключительно на Python, а также смелое предположение относительно сопоставимости масштабов использования ИИ-инструментов в проектах с открытым (в публичных репозитория на GitHub) и закрытым исходным кодом.
В целом же исследователи достаточно уверены в позитивном влиянии ИИ на продуктивность в разработке ПО. Авторы работы отмечают, что применение инструментов такого рода позволяет программистам открывать для себя новые библиотеки, побуждает к эксериментам с ними и различными их сочетаниями, в результате чего разработчики растут как специалисты, набираясь новых знаний.
Впрочем, как отмечает The Register, экспериментировать следует с осторожностью, поскольку большие языковые модели склонны к «галлюцинациям» и способны предлагать несуществующие библиотеки. В дальнейшем этим могут воспользоваться злоумышленники и нанести серьезный ущерб конечным пользователям разрабатываемого ПО.
Короткая ссылка
