«Կոդի տողերը ստացան ավելի լավ PR-ական»՝ քննադատություն AI-ի չափանիշներին

AI արդյունաբերության այս տարվա գլխավոր թվերը ծավալի, ոչ թե արդյունքի ցուցանիշներ են. «կոդի քանի՞ տոկոսն է գրված AI-ով» հարցը պարզապես կոդի տողեր են՝ ավելի լավ PR-ականով, պնդում է ինժեներ Դեյվիդ Քերլյուիսը հունիսի 10-ին հրապարակված գրառման մեջ։

Ինչ թվեր են մեջբերվում

Նա թվարկում է 2026-ի պնդումները. Google-ի խոսքով՝ նոր կոդի 75%-ը գեներացվում է AI-ով. Anthropic-ը հայտնում է, որ արտադրություն մտած կոդի մոտ 80%-ը գրել է Claude-ը, իսկ ինժեներները «եռամսյակում 8 անգամ ավելի շատ կոդ» են առաքում. OpenAI-ն նույնպես հայտնում է մոտ 80%. Cursor-ը գովազդում է «օրական 100 միլիոնից ավելի տող կորպորատիվ կոդ»։ Բոլորը AI մատակարարներ են։

Հակադրությունը նախորդ պնդումների հետ է էականը. GitHub-ի գլխավոր պնդումը Copilot-ի մասին էր, որ մշակողները առաջադրանքները կատարում են 55%-ով ավելի արագ՝ արդյունքի մասին պնդում, որը կարելի էր ստուգել և հերքել։ Ծավալի թիվը կարող է հիասթափեցնել միայն այն դեպքում, երբ օգտագործման աճը դադարում է։

Ինչ են ցույց տալիս հետազոտությունները

Հետազոտական պատկերը խառն է. օգտագործման օգտին ամենաուժեղ արդյունքը մնում է Cui et al.-ը՝ գրեթե 5 000 մշակող և կատարված առաջադրանքների 26% աճ, Սակայն GitClear-ը ցույց տվեց, որ Copilot-ի տարածման հետ աճում էր կոդի վերաշարադրումը, իսկ ռեֆակտորինգը՝ անկում, իսկ METR-ը պարզեց, որ փորձառու բաց կոդի մշակողները սեփական կոդային բազաներում AI-ով 19%-ով ավելի դանդաղ էին աշխատում, միաժամանակ կարծելով, թե 20%-ով ավելի արագ են՝ այս եզրակացությունը խումբը փաստացի հետ վերցրեց 2026-ի փետրվարին։

NBER-ի հարցումը՝ մոտ 6 000 ղեկավարների շրջանում, ցույց տվեց, որ ընկերությունների 69%-ն ակտիվորեն օգտագործում է AI, սակայն տասից մոտ ինը չի նշում արտադրողականության չափելի ազդեցություն. հետազոտությունների միջև կոնսենսուսը կազմում է մոտ 10% կազմակերպական շահ։ Anthropic-ն ինքը հրապարակեց թե՛ «8 անգամ ավելի կոդ» պնդումը, թե՛ ուսումնասիրություն, որտեղ AI-ի աջակցությամբ մշակողները 17%-ով ցածր արդյունք ցույց տվեցին նոր առաքած կոդի ընկալման հարցում։

Ինչու են այս թվերը կարևոր

Որովհետև դրանք տեղաշարժում են բյուջեները և աշխատակազմի պլանները։ Փետրվարին Ջեք Դորսին կրճատեց Block-ի աշխատուժի ավելի քան 40%-ը՝ ավելի քան 4 000 մարդ՝ AI-ն բացահայտ որպես հիմնական թեզ ներկայացնելով. «զգալիորեն փոքր թիմը, օգտագործելով մեր կառուցած գործիքները, կարող է ավելին ու ավելի լավ անել»՝ այն դեպքում, երբ բիզնեսը ուժեղ էր, իսկ համախառն շահույթը՝ աճող։ Մի քանի շաբաթ անց Atlassian-ը կրճատեց մոտ 1 600 մարդու։

Քերլյուիսը ապացույց է պահանջում, որ աշխատուժի որոշակի մասն իսկապես պարապ է, քանի որ ավելի քիչ մարդ կարող է կատարել աշխատանքը, և նշում է, որ երբեք չի տեսել ապրանքային ընկերություն առանց անվերջ ճանապարհային քարտեզի. լրացուցիչ հզորությունը պետք է երևա օգտագործման, կոնվերսիայի և եկամտի մեջ։

Գրառումը AI-ի դեմ չէ. Քերլյուիսն ասում է, որ յուրաքանչյուր ինժեներ պետք է AI-ն ամեն օր օգտագործի։ Բայց օգտագործման ընդունումը, նա պնդում է, մեկնարկային գիծն է, ոչ թե արդյունքների տախտակը. առաքումը վաղուց չափվում է DORA չափանիշներով, հուսալիությամբ և ի վերջո՝ եկամտով։ «Եղիր AI-առաջինը աշխատանքի ձևում, բայց փորձառու՝ չափման մեջ», գրում է նա։