Новое исследование поведения кодеров поднимает вопросы о влиянии ИИ на разработку программного обеспечения

Разработка программного обеспечения - один из первых примеров использования генеративного ИИ. Тысячи больших и малых компаний уже используют такие инструменты, как GitHub Copilot, чтобы ускорить процесс создания новых приложений и сервисов.

Однако, несмотря на то, что ИИ может ускорить производство, он также может негативно сказаться на общем качестве кода, согласно новому исследованию GitClear, аналитического инструмента для разработчиков, созданного в Сиэтле.

В ходе исследования было проанализировано 153 миллиона измененных строк кода, при этом сравнивались изменения, сделанные в 2023 году, с предыдущими годами, когда ИИ не был так актуален для создания кода. Некоторые из выводов включают:

• "Отток кода", или процент строк, отброшенных менее чем через две недели после создания, растет, и ожидается, что в 2024 году он удвоится. В исследовании отмечается, что больший отток означает повышенный риск ошибок при внедрении в производство.
• Процент "скопированного/вставленного кода" растет быстрее, чем "обновленного", "удаленного" или "перемещенного". "В этом отношении состав кода, генерируемого ИИ, похож на краткосрочного разработчика, который не вдумчиво интегрирует свою работу в более широкий проект", - говорит основатель GitClear Билл Хардинг.

Итог, по словам Хардинга: ИИ-помощники очень хороши в добавлении кода, но они могут вызвать "технологический долг, вызванный ИИ".

"Быстрое добавление кода желательно, если вы работаете в одиночку или над новой проблемой", - сказал он GeekWire. "Но поспешное добавление кода губительно для команд, которым предстоит его поддерживать".

Другими словами, большее количество не всегда приводит к лучшему качеству.

ИИ - это как "совершенно новая кредитная карта, которая позволит нам накапливать технический долг так, как мы никогда не могли сделать раньше", - сказал Армандо Солар-Лезама, профессор Массачусетского технологического института, в интервью The Wall Street Journal в прошлом году, рассказывая об инструментах для кодирования с помощью ИИ.

Развитие кодирования с помощью ИИ может также повлиять на размер вознаграждения инженеров.

"Если руководители инженерных подразделений принимают решения о зарплате на основе измененных строк кода, то сочетание этого фактора и искусственного интеллекта создает стимулы для того, чтобы код был представлен с сожалением", - говорит Хардинг.

По словам Хардинга, пока сложно сказать, будут ли инструменты ИИ положительным фактором для разработки программного обеспечения. Он отметил преимущества использования ИИ для получения индивидуальных ответов на вопросы по коду, например, от Phind. Но он также сказал, что чтение плохого кода - "это самый отнимающий силы воли компонент работы" для разработчиков.

Исследование, проведенное McKinsey в прошлом году, показало, что "массовый всплеск производительности" от кодирования с помощью ИИ возможен, но он зависит от сложности задачи и опыта разработчика. "В конечном счете, чтобы поддерживать качество кода, разработчикам необходимо понимать атрибуты, из которых складывается качественный код, и подсказывать инструменту правильные результаты", - говорится в исследовании.

Ранее Хардинг возглавлял компанию-конкурент eBay под названием Bonanza, которая была приобретена в прошлом году для финансирования роста Alloy.dev, компании, состоящей из 15 человек, которая управляет GitClear и приложением для ведения заметок Amplenote.