🧐 Где и кто использует ИИ для написания кода
Группа учёных мужей выкатила на arXiv монументальный труд: проанализировали 80 миллионов коммитов на Python от 200 тысяч разрабов, чтобы понять, как глубоко ИИ уже залез в наш код. Натренировали для этого специальную нейронку, которая палит сгенерированный код.
Глобальная гонка ИИ-вооружений
Первое, что бросается в глаза — это насколько неравномерно мир принимает новую технологию. Картина получилась ожидаемо неоднородной.
Америка, как всегда, впереди, но Европа активно дышит в спину. А вот Россия и Китай оказались в роли «поздних последователей». То ли доступ к нейронкам хуже, то ли наши разрабы просто не коммитят сгенерированную дичь 🌚. Хотя, скорее всего, всё-таки первое. Это наглядно показывает, как технологическое и санкционное отставание напрямую влияет на производительность и конкурентоспособность разработчиков на глобальном рынке.
Джуны на стероидах: ИИ как великий уравнитель?
Вот это, на мой взгляд, самый интересный вывод исследования.
Оказалось, что новички используют генеративный ИИ значительно чаще, чем ветераны. У опытных разрабов только 28% кода сгенерировано, а у тех, кто только пришел на GitHub — аж 41%.
Что это значит? Получается, ИИ — это легальный допинг, который сглаживает разрыв между джуном и сеньором, инструмент, который позволяет новичкам быстрее вкатываться и показывать результаты, сопоставимые с более опытными коллегами?
С другой стороны, не вырастет ли из-за этого целое поколение программистов, которые без Copilot и цикл написать не могут? Которые не понимают основ, потому что нейронка всегда делала грязную работу за них? Вопрос открытый.
ИИ как спарринг-партнёр для обучения
Использование нейронок не только ускоряет написание кода, но и подталкивает разрабов к экспериментам. Исследование показало, что они начинают чаще пробовать новые библиотеки и их комбинации.
Это ключевой момент. ИИ — не просто тупой исполнитель, который пишет за тебя рутину. Он становится твоим спарринг-партнёром для исследований. Помогает быстрее пробовать новые технологии и расширять свой инструментарий, снижая порог входа в незнакомый фреймворк. Ты перестаёшь бояться, потому что у тебя под рукой всегда есть «коллега», который уже «прочитал» всю документацию.
Экономика на стероидах: а деньги где?
Исследователи провели подсчёт экономической ценности ИИ-ассистентов. Даже по самой консервативной оценке, годовая выгода только для экономики США составляет $9-14 миллиардов.
А если взять за основу более реалистичные цифры роста продуктивности из других экспериментов, то ценность улетает в стратосферу — до $64-96 миллиардов в год 😱. И это только за 2024 год.
Это уже не погрешность, а фундаментальный экономический сдвиг. И те компании, которые до сих пор «думают» над внедрением ИИ-инструментов, уже безнадежно отстали и теряют миллионы каждый день.
Выводы, которые нужно принять
Мы уже прошли стадию отрицания. ИИ — это не игрушка и не временная мода. Это фундаментальный сдвиг в работе программиста, который уже экономит миллиарды и меняет саму суть профессии.
Акцент окончательно смещается с «написания кода» на «решение проблем» и «правильную постановку задач».