Новата тенденция на „vibe coding“ позволява на хората да програмират софтуер, без да пишат нито ред код. Ала ново проучване показва, че потребителите, които искат успешно да разработват приложения чрез изкуствен интелект, се нуждаят не само от способност за ясно писмено изразяване, а и от основни познания по компютърни науки.
Дълго време писането на програмен код за приложения или компютърни програми беше запазена територия за експерти, владеещи разни езици за програмиране като Python или Java – някои от тях доста сложни. Благодарение на инструменти с изкуствен интелект като Claude Code, Cursor или Lovable обаче това рязко се промени.
Неспециалистите вече също могат да станат разработчици на софтуер. Те могат да използват естествен език, за да опишат как трябва да работи дадено приложение. Изкуственият интелект интерпретира тези инструкции – известни още като подкани – и генерира програмния код във фонов режим. Терминът „vibe coding“ се е наложил, за да опише този нов подход към програмирането.
Но означава ли това, че програмирането с агенти на изкуствен интелект вече е нещо, което е по силите на всекиго? Не съвсем.
В ново проучване изследователите от Политехническия институт в Цюрих – Сверир Торгейрсон, Тео Вайдман и професор Жендонг Су – са изследвали кои умения влияят върху успеха на хората при „vibe” кодене. Освен способността да се изразяват ясно писмено, хората се нуждаят и от основни познания по компютърни науки, когато става въпрос за използване на изкуствен интелект за разработване на приложения или програми, които действително работят.
Хората, които разбират как работят приложенията, имат предимство
За проучването изследователите са набрали 100 студенти от Цюрих, завършили поне въвеждащ курс по компютърни науки и вече с известен опит с програмиране с помощта на изкуствен интелект.
На студентите било възложено да използват AI агент, за да пресъздадат съществуващо приложение за планиране на хранения, да добавят нови функции към приложение за организиране на собствени университетски курсове и да репликират абстрактно приложение без видима цел.
Те трябвало и да напишат кратко есе по специализирана тема, която им е позната, както и да попълнят тестове, за да проверят знанията си по компютърни науки и общите си когнитивни способности.
Тримата изследователи са стигнали до извода, че знанията на участниците по компютърни науки са оказали най-голямо влияние върху това колко добре са изпълнили задачите. Този ефект е останал непроменен, когато изследователите контролирали разликите в общите когнитивни способности на учениците – въпреки че, тъй като изследването изследва само корелациите, не е било възможно да се определи с точност защо това е така.
Изследователите обаче са стигнали и до извода, че хората с по-добро разбиране за това как работят програмите могат да предоставят по-ефективни инструкции на изкуствен интелект – дори без да виждат самия код.
„Нашето разбиране е, че добрите компютърни специалисти могат да планират структурата на приложението по-прецизно и да отстраняват потенциални грешки по-бързо. Те също така е по-вероятно да познават съответните технически термини, за да насочват по-точно агента на изкуствения интелект“, обяснява Тео Вайдман, докторант по компютърни науки в Лабораторията за напреднали софтуерни технологии на ETH Zurich.
По-добри резултати с ясни и структурирани подкани
В изследването авторите също така са открили значителна корелация между успеха във „vibe“ коденето и общите умения за писане. Вайдман отдава това на факта, че при „vibe“ коденето писането на подканите се превръща във форма на кодиране само по себе си.
„Хората, които формулират ясни и структурирани подкани, постигат по-добри резултати, докато неясните или неточни формулировки е по-вероятно да доведат до дефектен софтуер“, казва той.
Тримата изследователи били изненадани да открият, че студентите, които са особено чести потребители на големи езикови модели в ежедневието си, се справят по-зле не само с писането на есета, но и с “vibe”кодене. Причините за това засега не могат да е докажат.
Авторите на изследването обаче смятат, че честата употреба на големи езикови модели може да отслаби способността на хората да се изразяват. Обратно, може да се окаже, че студентите, които са по-малко умели в писането, са по-склонни да използват инструменти с изкуствен интелект.
Изкуственият интелект коригира вече правилен код
Кодирането с изкуствен интелект беше предмет и на друго наскоро публикувано проучване от изследователи от Цюрих. Професор Мартин Вечев от ETH и неговият екип изследваха колко добри са обикновените агенти с изкуствен интелект в коригирането на код, който всъщност вече е правилен. Коригирането на код е едно от ключовите потенциални приложения на изкуствения интелект в разработването на софтуер.
Резултатите са отрезвяващи: в повече от 70% от случаите агентите с изкуствен интелект коригираха код, въпреки че той не съдържаше грешки.
„Обикновените агенти с изкуствен интелект предлагат поправки на вече правилния код, което означава, че все още се нуждаем от подобрения в технологията на изкуствения интелект. Това е и напомняне, че човешките експерти трябва да продължат да проверяват генерирания от изкуствен интелект код, вместо да разчитат сляпо на него“, обяснява Вечев.
С други думи, все още има работа за вършене, преди някои аспекти на разработката на софтуер да могат да бъдат напълно автоматизирани с изкуствен интелект.
