В новых реалиях быстрого развития технологий искусственного интеллекта, изучение его влияния на продуктивность разработчиков становится особенно актуальным. Исследование, проведенное группой METR, ставит под сомнение общепринятые взгляды на эффективность AI инструментов.
AI инструменты и их обещания
Инструменты AI, такие как GitHub Copilot и Cursor, были представлены как новшества, способные улучшить продуктивность разработчиков. Эти технологии обещают автоматизацию рутинных задач и помощь в написании кода, что потенциально может улучшить рабочий процесс программистов.
Суть исследования METR
Исследование METR включает контролируемый эксперимент с участием 16 опытных разработчиков, которым предложили выполнить 246 задач. Половина задач разрешала использование AI инструментов, другая половина — нет. Результаты оказались неожиданными: при использовании AI время выполнения задач увеличилось на 19% по сравнению с традиционными методами.
Выводы и рекомендации
Исследование поднимает важные вопросы о том, как AI взаимодействует с разработчиками. Причины замедления включают сложность написания точных запросов к AI и трудности инструментов с пониманием сложных кодов. Разработчикам рекомендуется не полагаться исключительно на AI, а активно проверять и корректировать генерируемый им код.
Исследование METR напоминает, что, несмотря на огромный потенциал AI, его эффективность зависит от контекста применения и уровня детализации задач. Предстоящие изменения в технологии могут повлиять на результаты, и важно оставаться в курсе новейших разработок в этой области.
