ИИ-разработка: выигрыш в скорости, проигрыш в качестве

ИИ-разработка: выигрыш в скорости, проигрыш в качестве

С какими проблемами сталкиваются разработчики из-за внедрения ИИ?

image

В новом исследовании аналитической компании GitClear были проанализированы последствия использования генеративного искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. Исследование охватило 153 миллиона изменённых строк кода, сравнив данные за 2023 год с предыдущими годами, когда ИИ не играл значительной роли в генерации кода.

Основные выводы исследования следующие:

  • Увеличение «оттока кода» (code churn), то есть процента строк кода, которые отбрасываются менее чем через 2 недели после написания. Ожидается, что этот показатель удвоится к 2024 году, что повышает риск ошибок при внедрении в производство.
  • Рост доли «копипаста» в коде превышает темпы обновления, удаления или перемещения кода. По словам GitClear, состав генерируемого ИИ кода напоминает работу краткосрочного разработчика, который не вдумчиво интегрирует свою работу в более широкий проект.

В GitClear подчеркнули, что ИИ-помощники по написанию кода хорошо справляются с добавлением кода, но могут привести к накоплению «технического долга», вызванного ИИ.

Кроме того, исследование затрагивает вопрос размера оплаты труда инженеров. GitClear предполагает, что если руководители будут оценивать зарплату инженеров исходя из количества изменённых строк кода, то сочетание такого подхода с ИИ может привести к созданию некачественного кода.

Тем не менее сложно однозначно сказать, будут ли ИИ-инструменты чистым плюсом для разработки программного обеспечения. GitClear выделила преимущества использования ИИ для получения индивидуализированных ответов по программированию, но также указала, что чтение плохого кода является одним из наиболее истощающих волю элементов работы разработчиков.

Мы клонировали интересный контент!

Никаких овечек — только отборные научные факты

Размножьте знания — подпишитесь