Невронните мрежи създават код като на конвейер. А ние губим контрола, ред след ред, бъг след бъг

А после се чудим защо нищо не работи…

Американските програмисти се оказаха най-активните потребители на ИИ-асистенти в света. Според данни от ново проучване, почти една трета от Python-кода, публикуван в САЩ на GitHub през 2024 г., е бил генериран не от човешка ръка, а от алгоритъм. Това не е просто любопитна технологична тенденция – изследователите предупреждават, че става въпрос за прехвърляне на значителна част от интелектуалния труд към невронните мрежи с преки последствия за икономиката на страната.

Проучването е изготвено от Симоне Даниоти, Йоханес Вакс,

Сяннан Фен и Франк Нефке – екип от четирима учени, работещи в областта на икономиката и машинно обучение. Те анализираха 80 милиона комита в GitHub, обхващащи периода от 2018 до 2024 г., и създадоха модел, способен да определи дали даден фрагмент от програмата е написан от машина.

Резултатите са впечатляващи. Само в САЩ делът на автоматично генерираните функции на Python е достигнал 30,1% от общия брой публикации през 2024 г. 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 установиха, че при достигане на прага от 30% ИИ код при разработчиците се наблюдава ръст на активността: броят на комитите се увеличава средно с 2,4% за тримесечие.

В икономически план това дава осезаем ръст. Използвайки данните за типичните задачи и средната заплата на програмистите, изследователите оцениха приноса на автоматизацията в американското разработване на сумата от 9,6 до 14,4 млрд. долара годишно.

Тази оценка съвпада с твърдението на главния изпълнителен директор на Microsoft Сати Надела, според което 30% от кода в компанията вече се създава с помощта на ИИ.

Според авторите, получените стойности все още не са достигнали своя предел.

Съществуват и по-оптимистични изчисления, базирани на случайно избрани проучвания, където ръстът на производителността достига 6,3%, 16,5% и дори 26%. При отчитането им общият икономически ефект може да достигне от 64 до 96 милиарда долара годишно.

Въпреки това, изчисленията не са лишени от ограничения: основното внимание е насочено към Python и проектите в GitHub, докато например китайската платформа Gitee не е включена в проучването. Остава и въпросът доколко заключенията, направени въз основа на open source код, са приложими към вътрешните корпоративни разработки.

Проучването не отчита и потенциалното намаляване на пазарната стойност на кода при масово генериране. Когато хиляди редове се създават за минути, възниква въпросът за тяхната необходимост и реална стойност.

Друго предположение, което буди въпроси, е представянето на Python като универсален индикатор за индустрията. Въпреки популярността му в аналитиката, ИИ и уеб, ландшафтът на езиците за програмиране включва множество алтернативи с различни сценарии и подходи.

Въпреки това, проучването подчертава: използването на ИИ допринася не само за ускоряване на разработката, но и за разширяване на професионалния кръгозор. Разработчиците по-често пробват нови библиотеки, комбинират нестандартни инструменти и излизат извън рамките на обичайното. Вярно, с едно уточнение — при условие, че използваните модули наистина съществуват, а не са „измислени“ от ИИ генератора.

Извън програмирането влиянието на ИИ върху производителността изглежда много по-скромно. Така, в анализа на MIT професор Дарон Аджемоглу отбелязва потенциален ръст на ефективността в икономиката от едва 0,7%. На този фон разработката на софтуер остава почти единствената област, където ползата от ИИ е потвърдена с числа.

По същество, представената информация не е просто моментна снимка на настоящата ситуация, а ориентир за прогнози. Ако във водещата технологична държава днес вече една трета от кода се създава от машини, то въпросът за авторските права, правната отговорност и границите на автоматизацията става неотложен.