Генеративният изкуствен интелект променя разработването на софтуер – и то бързо. Ново проучване показва, че близо една трета от новосъздадения програмен код е написан с AI. Използването на AI е най-масово сред по-малко опитните програмисти, но печалбите от производителността отиват при опитните разработчици.
Софтуерната индустрия е огромна. Само в американската икономика фирмите харчат приблизително 600 милиарда долара годишно за работа, свързана с писане на код. Всеки ден милиарди редове код поддържат световната икономика работеща. Как AI променя този „гръбнак“ на съвременния бизнес-живот?
Изследователски екип, ръководен от Complexity Science Hub (CSH), установи, че до края на 2024 г. около една трета от всички новонаписани софтуерни функции – самостоятелни подпрограми в компютърна програма – в Съединените щати вече са били създавани с подкрепата на AI системи.
„Анализирахме над 30 милиона приноса на Python от приблизително 160 000 разработчици в GitHub, най-голямата платформа за съвместно програмиране в света“, казва Симоне Даниоти от CSH и Университета в Утрехт.
GitHub записва всяка стъпка от писането на кода – допълнения, редакции, подобрения – което позволява на изследователите да проследяват работата по програмиране по целия свят в реално време. Python е един от най-широко използваните езици за програмиране в света.
Екипът е използвал специално обучен AI модел, за да определи дали дадени блокове от код са генерирани от човек или от изкуствен интелект, например чрез ChatGPT или GitHub Copilot.
Регионални разлики
„Резултатите показват изключително бързо разпространение“, обяснява Франк Нефке, който ръководи групата „Трансформиращи икономики“ в CSH. „В САЩ кодирането, подпомогнато от изкуствен интелект, скочи от около 5% през 2022 г. до близо 30% през последното тримесечие на 2024 г.“
В същото време проучването говори за големи разлики между отделните страни. „Докато делът на кода, разработен с изкуствен интелект, е най-висок в САЩ с 29%, Германия достига 23%, а Франция – 24%, следвана от Индия с 20%, която бързо наваксва“. Русия (15%) и Китай (12%) все още изостават от глобалната тенденция.
„Не е изненадващо, че САЩ са най-напред: оттам идват водещите LLM. Потребителите в Китай и Русия пък са се сблъскали с бариери за достъп до тези модели, блокирани от собствените им правителства или от самите доставчици, въпреки че съществуват VPN решения. Последните постижения в Китай… предполагат, че тази разлика може бързо да се затвори“, казва Йоханес Вакс, преподавател в CSH и доцент в университета Корвинус в Будапеща.
Опит + автоматизация
Проучването показва още, че използването на генеративен AI е увеличило производителността на програмистите с 3,6% до края на 2024 г. „Това може да звучи скромно, но в мащаба на световната софтуерна индустрия представлява значителна разлика“, казва Нефке, който е и професор в Интердисциплинарния университет за трансформация в Австрия (IT:U).
Проучването не открива разлики в използването на AI между жените и мъжете. Но нивата на опит имат значение: по-малко опитните програмисти използват генеративен AI в 37% от кода си, в сравнение с едва 27% за опитните програмисти. Въпреки това реалите постижения от гледна точка на производителността, документирани в проучването, се случват изключително при опитните потребители.
„Начинаещите почти не печелят нищо“, казва Даниоти. Следователно генеративният AI не изравнява автоматично „състезателното поле“; той може да разшири съществуващите различия.
Освен това опитните разработчици на софтуер експериментират повече с нови библиотеки и необичайни комбинации от съществуващи софтуерни инструменти.
„Това предполага, че изкуственият интелект не само ускорява рутинните задачи, но и ускорява обучението, помагайки на опитните програмисти да разширят възможностите си и по-лесно да се впуснат в нови области на разработката на софтуер“, казва Вакс.
Икономически ползи
Какво означава всичко това за икономиката? „САЩ харчат приблизително 637 милиарда до 1,06 трилиона долара годишно за заплати за програмни задачи, според анализ на около 900 различни професии“, казва съавторът Сяннан Фън от CSH.
Ако 29% от кода е подпомогнат от изкуствен интелект и производителността се повиши с 3,6%, това добавя между 23 и 38 милиарда долара стойност всяка година.
„Това вероятно е консервативна оценка“, посочва Нефке. „Икономическото въздействие на генеративния изкуствен интелект в разработването на софтуер вече беше значително в края на 2024 г. и вероятно се е увеличило още повече след нашия анализ“.
