Невронните мрежи създават код като на конвейер. А ние губим контрола, ред след ред, бъг след бъг
А след това се чудим за какво нищо не работи…
Американските програмисти се оказаха най-активните консуматори на ИИ-асистенти в света. Според данни от ново изследване, съвсем една трета от Python-кода, оповестен в Съединени американски щати на GitHub през 2024 година, е бил генериран не от човешка ръка, а от логаритъм. Това не е просто любопитна софтуерна наклонност – откривателите предизвестяват, че става въпрос за прекачване на забележителна част от интелектуалния труд към невронните мрежи с директни последици за стопанската система на страната.
Проучването е направено от Симоне Даниоти, Йоханес Вакс,
Сяннан Фен и Франк Нефке – екип от четирима учени, работещи в региона на стопанската система и машинно образование. Те проучиха 80 милиона комита в GitHub, обхващащи интервала от 2018 до 2024 година, и сътвориха модел, кадърен да дефинира дали даден откъс от програмата е написан от машина.
Резултатите са впечатляващи. Само в Съединени американски щати делът на автоматизирано генерираните функционалности на Python е достигнал 30,1% от общия брой изявления през 2024 година Германия е на второ място с резултат 24,3%, следвана от Франция (23,2%), Индия (21,6%), Русия (15,4%) и Китай (11,7%).
Изследователите откриха, че при постигане на прага от 30% ИИ код при разработчиците се следи растеж на интензивността: броят на комитите се усилва приблизително с 2,4% за тримесечие.
В стопански проект това дава осезателен растеж. Използвайки данните за типичните задания и междинната заплата на програмистите, откривателите оцениха приноса на автоматизацията в американското създаване на сумата от 9,6 до 14,4 милиарда $ годишно.
Тази оценка съответствува с изказванието на основния изпълнителен шеф на Microsoft Сати Надела, съгласно което 30% от кода в компанията към този момент се основава благодарение на ИИ.
Според създателите, получените стойности към момента не са достигнали своя лимит.
Съществуват и по-оптимистични калкулации, основани на инцидентно определени изследвания, където растежът на продуктивността доближава 6,3%, 16,5% и даже 26%. При отчитането им общият стопански резултат може да доближи от 64 до 96 милиарда $ годишно.
Въпреки това, изчисленията не са лишени от ограничавания: главното внимание е ориентирано към Python и плановете в GitHub, до момента в който да вземем за пример китайската платформа Gitee не е включена в изследването. Остава и въпросът до каква степен заключенията, направени въз основа на open source код, са използвани към вътрешните корпоративни разработки.
Проучването не регистрира и евентуалното понижаване на пазарната стойност на кода при всеобщо генериране. Когато хиляди редове се основават за минути, поражда въпросът за тяхната нужда и действителна стойност.
Друго съмнение, което буди въпроси, е представянето на Python като повсеместен знак за промишлеността. Въпреки известността му в аналитиката, ИИ и уеб, ландшафтът на езиците за програмиране включва голям брой други възможности с разнообразни сюжети и подходи.
Въпреки това, изследването акцентира: потреблението на ИИ способства освен за ускорение на създаването, само че и за разширение на професионалния мироглед. Разработчиците по-често пробват нови библиотеки, комбинират ексцентрични принадлежности и излизат отвън рамките на нормалното. Вярно, с едно конкретизиране — при изискване, че употребяваните модули в действителност съществуват, а не са „ измислени “ от ИИ генератора.
Извън програмирането въздействието на ИИ върху продуктивността наподобява доста по-скромно. Така, в разбора на MIT професор Дарон Аджемоглу отбелязва евентуален растеж на успеваемостта в стопанската система от едвам 0,7%. На този декор създаването на програмен продукт остава съвсем единствената област, където изгодата от ИИ е доказана с цифри.
По създание, показаната информация не е просто моментна фотография на актуалната обстановка, а ориентир за прогнози. Ако във водещата софтуерна страна през днешния ден към този момент една трета от кода се основава от машини, то въпросът за авторските права, правната отговорност и границите на автоматизацията става наложителен.
