Некомерційна дослідницька організація METR, яка вивчає можливості ШІ, провела глибоке дослідження результативності роботи досвідчених розробників програмного забезпечення, які використовували популярний ШІ-помічник для програмування Cursor. Результати були протилежними поширеній думці, що інструменти ШІ пришвидшують час виконання завдань, але це стосується не всіх ІТ-фахівців.
Некомерційна дослідницька організація METR, яка вивчає можливості ШІ, провела глибоке дослідження результативності роботи досвідчених розробників програмного забезпечення, які використовували популярний ШІ-помічник для програмування Cursor. Результати були протилежними поширеній думці, що інструменти ШІ пришвидшують час виконання завдань, але це стосується не всіх ІТ-фахівців.
До дослідження розробники, які були залучені у проєкти з відкритим кодом, вважали, що використання ШІ пришвидшить їхню роботу на 24%. Навіть після виконання завдань за допомогою ШІ розробники вважали, що вони скоротили час на 20%. Але дослідження показало, що використання штучного інтелекту призвело до протилежного, збільшивши час виконання завдань на 19%, пише Reuters.
Навіть самі втори дослідження були шоковані результатами, очікуючи «вдвічі більшого прискорення».
Отримані дані спростовують переконання, що ШІ завжди робить дорогих інженерів набагато продуктивнішими — чинник, який приваблює значні інвестиції в компанії, що продають продукти ШІ для допомоги в розробці програмного забезпечення.
Попередні дослідження щодо підвищення продуктивності виявили значні переваги: одне дослідження показало, що використання штучного інтелекту пришвидшило роботу кодерів на 56%, інше дослідження показало, що розробники змогли виконати на 26% більше завдань за певний час.
Але нове дослідження METR показує, що це працює не для всіх програмістів. Зокрема, досвідчені розробники, які добре знайомі з особливостями та вимогами великих, усталених баз відкритого коду, відчувають уповільнення.
Уповільнення було пов’язане з тим, що розробникам потрібно було витрачати час на перегляд і виправлення того, що пропонували моделі штучного інтелекту.
«Коли ми переглядали відео, ми виявили, що штучний інтелект робив деякі пропозиції щодо своєї роботи, і ці пропозиції часто були правильними, але не зовсім тими, що потрібно», — сказав один з авторів дослідження Джоел Бекер.
Проте автори застерігають, що сповільнення буде відбуватися у роботі молодших інженерів або інженерів, які працюють з незнайомими їм кодовими базами.
Однак, більшість учасників дослідження, а також автори дослідження продовжують використовувати Cursor і сьогодні. Автори вважають, що це тому, що штучний інтелект робить процес розробки простішим, а отже, приємнішим, схожим на редагування есе замість того, щоб дивитися на порожню сторінку.
«Розробники мають інші цілі, окрім якомога швидше виконати завдання», — сказав Бекер. «Тому вони йдуть цим менш трудомістким шляхом».
https://t.me/joinupstaff