Исследование показывает, что ИИ уже пишет почти треть нового программного кода

Генеративный искусственный интеллект быстро меняет процесс разработки программного обеспечения. Новое исследование опубликовано в Наука показывает, что кодирование с помощью ИИ распространяется быстро, хотя и неравномерно: в США доля нового кода, основанного на ИИ, выросла с 5% в 2022 году до 29% в начале 2025 года по сравнению с 12% в Китае. Чаще всего ИИ используется менее опытными программистами, но прирост производительности достается опытным разработчикам.

Индустрия программного обеспечения огромна. Только в экономике США компании тратят около 600 миллиардов долларов в год на заработную плату на работу, связанную с программированием. Каждый день миллиарды строк кода поддерживают работу мировой экономики. Как ИИ меняет эту основу современной жизни?

Исследовательская группа под руководством Complexity Science Hub (CSH) обнаружила, что к концу 2024 года около трети всех вновь написанных программных функций — автономных подпрограмм в компьютерной программе — в США уже создавались при поддержке систем искусственного интеллекта.

«Мы проанализировали более 30 миллионов вкладов Python от примерно 160 000 разработчиков на GitHub, крупнейшей в мире платформе совместного программирования», — говорит Симона Даниотти из CSH и Утрехтского университета.

GitHub записывает каждый этап кодирования — дополнения, изменения, улучшения — позволяя исследователям отслеживать работу по программированию по всему миру в режиме реального времени. Python — один из наиболее широко используемых языков программирования в мире.

Региональные различия велики

Команда использовала специально обученная модель ИИ чтобы определить, были ли блоки кода сгенерированы искусственным интеллектом, например, через ChatGPT или GitHub Copilot.

«Результаты показывают чрезвычайно быстрое распространение», — объясняет Фрэнк Неффке, руководитель группы трансформации экономики в CSH. «В США доля кодирования с помощью ИИ подскочила примерно с 5% в 2022 году до почти 30% в последнем квартале 2024 года».

В то же время исследование выявило большие различия между странами. «Хотя доля кода, поддерживаемого ИИ, является самой высокой в США (29%), Германия достигает 23% и Франция 24%, за ней следует Индия с 20%, которая быстро догоняет», — говорит он, в то время как Россия (15%) и Китай (12%) все еще отстают в конце исследования.

«Неудивительно, что лидируют США – именно здесь ведущие LLM родом из. Пользователи в Китае и России столкнулись с препятствиями в доступе к этим моделям, заблокированными их собственными правительствами или самими провайдерами, хотя существуют обходные пути VPN. Недавние прорывы внутри Китая, такие как DeepSeek, опубликованные после того, как наши данные закончатся в начале 2025 года, предполагают, что этот разрыв может быстро сократиться», — говорит Йоханнес Вакс, преподаватель CSH и доцент Университета Корвинуса в Будапеште.

Опытные разработчики получают наибольшую выгоду

Исследование показывает, что использование генеративного искусственного интеллекта увеличило производительность программистов на 3,6% к концу 2024 года. «Это может показаться скромным, но в масштабах мировой индустрии программного обеспечения это представляет собой значительный выигрыш», — говорит Неффке, который также является профессором Междисциплинарного университета трансформации Австрии (IT:U).

Исследование не обнаружило различий в использовании ИИ женщинами и мужчинами. Напротив, уровень опыта имеет значение: менее опытные программисты используют генеративный ИИ в 37% своего кода по сравнению с 27% для опытных программистов. Несмотря на это, рост производительности исследовательские документы разрабатываются исключительно опытными пользователями.

«Новичкам почти не приносят никакой пользы», — говорит Даниотти. Таким образом, генеративный ИИ не выравнивает правила игры автоматически; это может расширить существующие пробелы.

Кроме того, опытные разработчики программного обеспечения больше экспериментируют с новыми библиотеками и необычными комбинациями существующих программных инструментов. «Это говорит о том, что ИИ не только ускоряет выполнение рутинных задач, но и ускоряет обучение, помогая опытным программистам расширить свои возможности и с большей легкостью осваивать новые области разработки программного обеспечения», — говорит Вакс.

Экономические выгоды

Что все это означает для экономики? «Согласно анализу около 900 различных профессий, США тратят от 637 миллиардов до 1,06 триллиона долларов в год на заработную плату на задачи программирования», — говорит соавтор Сяннань Фэн из CSH. Если 29% кода с помощью искусственного интеллекта а производительность возрастает на 3,6%, что добавляет от 23 до 38 миллиардов долларов ежегодно.

«Вероятно, это консервативная оценка», — отмечает Неффке. «Экономическое влияние генеративного искусственного интеллекта на разработку программного обеспечения было существенным уже в конце 2024 года и, вероятно, еще больше усилилось после нашего анализа».

Заглядывая в будущее

Разработка программного обеспечения претерпевает глубокие изменения. ИИ становится центральным элементом цифровой инфраструктуры, повышая производительность и стимулируя инновации, но в основном для людей, которые уже имеют значительный опыт работы.

«Для предприятий, политиков и образовательных учреждений ключевой вопрос заключается не в том, будет ли использоваться ИИ, а в том, как сделать его преимущества доступными, не усиливая неравенство», — говорит Вакс.

«Когда даже автомобиль по сути стал программным продуктом, нам необходимо как можно быстрее понять препятствия на пути внедрения ИИ — на уровне компании, региона и страны», — добавляет Неффке.