Новое исследование показывает, что для ветеранов AI является партнером, а для новичков — настоящая головная боль.
Недавнее исследование показывает неожиданную тенденцию: опытные разработчики с более чем десятилетним опытом работы широко используют инструменты генерации кодов на основе искусственного интеллекта, гораздо более активные, чем новички. Согласно быстрому исследованию, одна треть этих специалистов создает более половины готового программного обеспечения, используя такие решения, как Github Copilot, Claude или Gemini. Среди программистов с опытом до двух лет это всего лишь 13%. Эксперты объясняют, что это не «лень» пожилых коллег, а особенности их работы. Старшие инженеры редко пишут код в течение всего дня, им приходится иметь дело с организационными и архитектурными задачами. Следовательно, использование ИИ помогает генерировать прототипы быстрее и тестировать гипотезы.
По словам Остина Спирса, главы отдела Fastly Developer, это возвращает чувство «стремления» от программирования, которое многие испытали в начале своей карьеры. Он отметил, что ограничение молодых специалистов у помощников ИИ также является ценным: они хотят освоить «практические» навыки программирования и увидеть в ИИ больше помощника, чем заменитель.
Большинство опытных разработчиков признают, что эти инструменты ускоряют выпуск программного обеспечения, хотя им требуется больше времени для проверки и исправления ошибок, генерируемых нейронной сетью. Молодые специалисты, напротив, с большей вероятностью обращают внимание на трудности в завершении кода с помощью искусственного интеллекта.
Интересно, что только 1,8% респондентов признают, что они вообще не используют автоматическую генерацию. Более 70% всех участников исследования говорят, что ИИ делает их работу более приятной, почти третья говорят, что это делает их «гораздо более приятными». Менее 20% утверждают, что эффект обратный.
Отдельный элемент в исследовании был связан с экоусознаниеS Если только половина из них считается среди начинающих программистов для потребления энергии из своих приложений, то среди опытных программистов — процент составляет около 80%.
Почти 10% респондентов признают, что они не знают, сколько энергии потребляет их код. Идея состоит в том, что большинство нептимизированных циклов, не оптимальной работы памяти и тому подобное приводят к большему потреблению электроэнергии с помощью готовых приложений. Спирс подчеркивает, что сегодня разработчики не имеют стимулов для оценки углеродного следа служб искусственного интеллекта: инструменты для генерации кода не раскрывают их воздействие на окружающую среду.
Тем не менее, по его словам, старшие инженеры лучше понимают «вторичные» последствия кода, который они пишут как для потребителей, так и сообществ, и постепенно эта ответственность распространится на новичков.
