Проучване на Linux Foundation, с подкрепата на Red Hat, показва, че генеративният изкуствен интелект намалява работното натоварване на програмистите, но увеличава тежестта върху поддържащите проекти.
Според изследването програмистите могат да влагат наполовина по-малко усилия в писането на код благодарение на AI, но в същото време около една четвърт от всички нови предложения за промяна в кодовите бази се оказват нискокачествен „боклук“. При големите проекти този дял нараства до около 31%.
Къде започна всичко
Генеративните асистенти за програмиране навлязоха масово през 2021 г., с появата на инструменти като GitHub Copilot. Те автоматизират значителна част от писането на код и ускоряват както самото кодиране, така и обсъждането на идеи.
Качество на комитите и ролята на поддържащите
Докато част от разработчиците продължават да изпращат внимателно проверени фрагменти, други разчитат изцяло на AI и подават резултата без собствена проверка. В проучването 59% от поддържащите проекти отбелязват увеличено участие на AI в разработката; при мащабните проекти този дял е 69%.
Комбинацията от автоматизирано генериране и липса на човешка проверка води до висок дял нискокачествени промени: общо 25% от предложените промени се определят като „боклук“, а при големите проекти процентът достига 31%.
Кога AI забавя работата
Макар мнозина да отчитат повишена производителност, 21% от анкетираните споделят, че при комплексни задачи използването на AI може да отнеме повече време, а не да ускори процеса.
Как програмистите оползотворяват спестеното време
Разработчиците, които реално спестяват часове чрез AI, инвестират това време в други дейности с отворен код: 58% го използват за учене и професионално развитие, 63% за писане на код за нови функционалности, а 66% за изчистване на техническия дълг.
Под „технически дълг“ се има предвид проектирането на по-прости, но по-малко устойчиви решения, които впоследствие изискват прегледи на кода и отстраняване на грешки.
Политики и препоръки
Въпреки че генеративният AI е в употреба повече от пет години, 32% от проектите с отворен код все още нямат официална политика за използването му. От друга страна, 35% имат политика, която разрешава употребата на AI; проучването не дава данни колко проекта напълно забраняват инструментите.
Анализаторите препоръчват въвеждане на ясни правила за включване на промени, изискуемост на прозрачност и разкриване, както и задължение разработчиците да тестват и документират всички промени, генерирани от AI, преди да ги изпратят към поддържащите.
Като част от практиките за качество, 61% от анкетираните програмисти посочват, че извършват задълбочени прегледи и цялостно функционално тестване на кода, генериран от изкуствен интелект, преди да го предоставят на лицето, отговарящо за поддръжката на проекта.
КОМЕНТАРИ (0)