Опрос Github: 92% программистов используют ИИ

Следующая статья поможет вам: Опрос Github: 92% программистов используют ИИ

В мире разработки программного обеспечения для успеха крайне важно оставаться на шаг впереди. Разработчики постоянно ищут новые способы оптимизации своих рабочих процессов, повышения производительности и качества своего кода. Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) инструменты кодирования ИИ изменили правила игры в отрасли. GitHub, ведущая платформа для хранения кода, признала важность ИИ в разработке программного обеспечения и провела опрос, чтобы понять, как инструменты программирования на основе ИИ используются разработчиками в США. Согласно опросу, проведенному Microsoft GitHub, ошеломляющие 92% программистов, использующих инструменты ИИ, были зарегистрированы в своем рабочем процессе. В этой статье рассматриваются последствия этой тенденции, исследуются преимущества инструментов кодирования ИИ, их влияние на измерение производительности и потенциальное будущее ИИ в среде программирования.

Читайте также: Как получить ключ API OpenAI бесплатно на GitHub?

Рост инструментов искусственного интеллекта в программировании

Опрос, проведенный Wakefield Research от имени GitHub, проливает свет на распространенность инструментов ИИ среди программистов. Из 500 опрошенных разработчиков 92% сообщили о включении инструментов ИИ в процесс написания кода. Эта статистика демонстрирует растущую зависимость от ИИ как средства ускорения создания и отладки кода.

Читайте также: Французский ИИ-стартап привлек €105 млн за месяц

Опрос GitHub: использование помощи ИИ

Гитхаб, принадлежащая Microsoft, совместно с Wakefield Research провела всесторонний опрос 500 американских разработчиков, работающих в крупных компаниях. Цель опроса состояла в том, чтобы изучить использование инструментов кодирования ИИ, оценить их преимущества и получить представление о том, как разработчики воспринимают производительность, совместную работу и эффективную работу в корпоративных средах.

Результаты опроса были новаторскими. Выяснилось, что поразительные 92% программистов, использующих инструменты ИИ, были зарегистрированы либо на работе, либо в свободное время. Такой высокий уровень внедрения демонстрирует энтузиазм отрасли в отношении использования помощи ИИ в процессе разработки программного обеспечения. Более того, 70 процентов респондентов признали значительные преимущества, связанные с использованием инструментов кодирования ИИ.

Читайте также: Бесплатная версия GitHub Copilot: что нужно знать

Преимущества инструментов кодирования ИИ

По мнению респондентов, использование инструментов кодирования ИИ имеет множество преимуществ. Эти инструменты помогают разработчикам соответствовать существующим стандартам производительности за счет улучшения качества кода, ускорения генерации выходных данных и сокращения числа инцидентов на уровне производства. Используя искусственный интеллект, программисты могут повысить свою эффективность и создавать более качественный код в более короткие сроки.

Раскрытие потенциала инструментов кодирования ИИ

Разработчики, использующие инструменты кодирования ИИ, твердо верят в их потенциал для улучшения кода, который они создают. Согласно опросу, разработчики заявили, что инструменты кодирования ИИ помогают им соответствовать существующим стандартам производительности за счет улучшения качества кода, ускорения генерации выходных данных и сокращения инцидентов на уровне производства. Внедрение ИИ в процесс кодирования позволяет разработчикам использовать передовые алгоритмы и возможности машинного обучения для оптимизации своих рабочих процессов.

Однако стоит отметить, что не все разработчики могут знать об академических исследованиях, которые подчеркивают потенциальные недостатки инструментов кодирования ИИ. Некоторые исследования показали, что помощники ИИ, такие как ChatGPT, могут создавать код, который не соответствует минимальным стандартам безопасности, применимым в большинстве контекстов. Кроме того, некоторые результаты показывают, что Copilot, помощник GitHub по искусственному интеллекту, может генерировать больше уязвимостей безопасности по сравнению с кодом, созданным без помощи искусственного интеллекта. Несмотря на эти выводы, разработчики, участвовавшие в опросе GitHub, с энтузиазмом восприняли преимущества инструментов кодирования ИИ.

Читайте также: Безопасен ли ИИ уборщика? Изучение мер безопасности и конфиденциальности

Переосмысление показателей производительности в эпоху ИИ

Опрос также пролил свет на то, как разработчики воспринимают показатели производительности в контексте инструментов кодирования ИИ. В настоящее время разработчики в основном оцениваются по качеству кода, времени выполнения задач, количеству производственных инцидентов, количеству написанных строк кода и количеству решенных ошибок или проблем. Однако, предполагая использование инструментов кодирования ИИ, разработчики предпочитали, чтобы их оценивали на основе качества кода, времени выполнения задач, количества производственных инцидентов, написанных строк кода и количества запросов на включение.

Этот сдвиг в предпочтениях указывает на меняющуюся среду, в которой разработчики отдают предпочтение скорости и производительности, а не традиционным показателям, таким как объем кода. Опрос GitHub предполагает, что руководителям инженеров следует пересмотреть измерение производительности и результатов в свете растущего использования инструментов ИИ в разработке программного обеспечения. С помощью ИИ, вносящего свой вклад в объем кода, полагаться исключительно на строки кода в качестве показателя производительности, возможно, больше не будет самым эффективным подходом.

Опыт переполнения стека

Распространенность инструментов ИИ в сообществе программистов еще больше подкрепляется недавним опытом Stack Overflow. Популярный форум вопросов и ответов для программистов стал свидетелем снижения трафика, связанного с тем, что программисты стекаются в ChatGPT, чат-бот на базе искусственного интеллекта, разработанный OpenAI. Трафик Stack Overflow постоянно падал с начала 2023 года, в среднем на 6% в месяц. ChatGPT предоставляет программистам немедленные решения, позволяя им обойти традиционное время ожидания, связанное с ответами человека на Stack Overflow.

Читайте также: Что такое ИИ уборщика? Все, что Вам нужно знать

Роль ИИ в рабочей силе

Растущее использование инструментов ИИ в программировании вызывает опасения по поводу потенциальной потери рабочих мест в этом секторе. Недавний отчет о рабочей силе показал, что в мае из-за искусственного интеллекта было потеряно около 4000 рабочих мест. В свете потенциального экономического спада компании могут решить заменить сотрудников-людей технологиями искусственного интеллекта, чтобы сократить расходы и произвести впечатление на акционеров. Однако крайне важно признать, что ИИ может служить дополнением к человеческому труду, позволяя оптимизировать как системы ИИ, так и людей-работников. Исследования Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института показывают, что ChatGPT повысил производительность 14% сотрудников, при этом наименее опытные и наименее квалифицированные работники выполняют задачи на 35% быстрее.

Решение проблем и этических соображений

Хотя внедрение инструментов кодирования ИИ приносит многочисленные преимущества, важно учитывать проблемы и этические соображения, связанные с их использованием. Одной из основных проблем является потенциальная предвзятость в коде, сгенерированном ИИ. Модели ИИ обучаются на существующих репозиториях кода, которые могут содержать предвзятые или неоптимальные методы. Это может непреднамеренно увековечить предвзятый или низкокачественный код, если его тщательно не отслеживать и не устранять. Для разработчиков и организаций крайне важно проявлять бдительность в отношении предвзятости и обеспечивать надлежащую проверку и тестирование кода, созданного ИИ.

Еще одной проблемой является влияние инструментов кодирования ИИ на гарантии занятости и перспективы трудоустройства для разработчиков. Некоторые разработчики опасаются, что в будущем инструменты ИИ могут заменить разработчиков-людей. Однако результаты опроса свидетельствовали об обратном. Подавляющее большинство разработчиков (88%) считают, что средства кодирования ИИ дополняют разработчиков-людей и не заменят их роли. Вместо этого они воспринимают инструменты ИИ как инструменты, повышающие производительность, эффективность и сотрудничество.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: Какие популярные инструменты ИИ-кодирования доступны?

О: На рынке доступно несколько популярных инструментов кодирования ИИ, в том числе GitHub Copilot, Tabnine, Kite, DeepCode и Codota. Эти инструменты предлагают различные функции, такие как автозаполнение кода, обнаружение ошибок, предложения по коду и помощь в документации.

В: Можно ли использовать инструменты кодирования ИИ с разными языками программирования?

О: Да, инструменты кодирования ИИ предназначены для поддержки нескольких языков программирования. Они обучены работе с широким спектром репозиториев кода, что позволяет им предоставлять помощь и предложения по различным языкам программирования и платформам.

В: Являются ли инструменты кодирования ИИ выгодными только для крупных компаний?

О: Нет, инструменты кодирования ИИ могут быть полезны разработчикам и командам любого размера. Хотя опрос был ориентирован на разработчиков в крупных компаниях, инструменты кодирования ИИ могут использоваться отдельными разработчиками, небольшими группами и организациями любого масштаба для повышения производительности, качества кода и совместной работы.

В: Есть ли какие-либо проблемы с конфиденциальностью при использовании инструментов кодирования ИИ?

О: При использовании инструментов кодирования ИИ могут возникнуть проблемы с конфиденциальностью, поскольку им часто требуется доступ к репозиториям кода или фрагментам кода для обучения и предоставления предложений. Крайне важно ознакомиться с политикой конфиденциальности и условиями обслуживания инструментов кодирования ИИ и обеспечить соблюдение правил защиты данных.

Вопрос: Как разработчики могут эффективно использовать инструменты кодирования ИИ?

О: Чтобы эффективно использовать инструменты кодирования ИИ, разработчики должны ознакомиться с возможностями и ограничениями используемых ими инструментов. Они также должны проверять и проверять код, сгенерированный ИИ, для обеспечения качества, устранения потенциальных предубеждений и соблюдения безопасности и передовых методов кодирования.