Опрос Stack Overflow: Разработчики не обеспокоены угрозой замещения рабочих мест ИИ

Генеративный ИИ трансформирует различные отрасли, особенно разработку программного обеспечения. Stack Overflow опубликовал свой опрос разработчиков 2024 года, который раскрывает сложные отношения между ИИ и сообществом программистов на основе данных более 65,000 разработчиков из 185 стран. Этот отчет освещает изменяющийся технологический ландшафт, в частности влияние генеративного ИИ (ген ИИ) на разработчиков. Сам Stack Overflow внедрил ген ИИ с помощью инструментов, таких как OverflowAI, чтобы улучшить опыт разработчиков.

Ключевые результаты опроса разработчиков 2024 года:

- Использование ИИ-инструментов среди разработчиков возросло до 76% в 2024 году, по сравнению с 70% в 2023 году.

- Несмотря на рост использования, положительное отношение к ИИ снизилось с 77% до 72%.

- Только 43% респондентов доверяют точности ИИ-инструментов.

- 81% разработчиков отмечают рост производительности как основное преимущество ИИ-инструментов.

- Дезинформация стала главной этической проблемой, связанной с ИИ (79%).

Интересно, что 70% профессиональных разработчиков не воспринимают ИИ как угрозу для своих рабочих мест. Эрин Епис, старший аналитик Stack Overflow, прокомментировала результаты, выразив удивление по поводу того, что ответы не находятся ближе к 50/50, учитывая недавние экономические вызовы.

Почему генеративный ИИ не заменит разработчиков в ближайшее время

Опасения, что генеративный ИИ может заменить разработчиков, в значительной степени не обоснованы. Напротив, ожидается, что ген ИИ расширит сообщество разработчиков. Райан Полк, директор по продуктам Stack Overflow, считает, что генеративный ИИ будет способствовать демократизации программирования, потенциально увеличивая число разработчиков с 20-25 миллионов до десяти миллионов.

Полк подчеркивает, что инструменты генеративного ИИ могут оптимизировать ежедневные задачи разработчиков, предлагая подход "Лучше вместе", который сочетает инструменты разработки ИИ с платформами, такими как Stack Overflow. Он утверждает, что кодогенераторы на базе ИИ упростят работу, минимизируя время, затрачиваемое на шаблонное программирование, позволяя разработчикам решать более сложные задачи.

"Хотя инструменты генеративного ИИ улучшают ресурсы разработчиков, только экспертиза сообщества Stack Overflow может предоставить точную, проверенную информацию, необходимую командам разработчиков", - отметил Полк.

Взаимодействие между Stack Overflow и генеративным ИИ выгодно для обеих сторон. Пользователи ищут ответы на Stack Overflow, в то время как платформа сотрудничает с ведущими ИИ-поставщиками для обучения моделей, включая партнерство с Google Cloud и OpenAI.

Снижение положительного отношения к генеративному ИИ

Опрос 2024 года показал снижение положительного отношения: 72% респондентов поддерживают инструменты генеративного ИИ по сравнению с 77% в прошлом году. Епис указывает на то, что это снижение может быть связано с реалистичными встречами пользователей с инструментами ген ИИ, что приводило к разочарованию в некоторых случаях. Нюансы ролей и специфических инструментов ИИ также могли повлиять на данное восприятие.

Проблемы доверия к инструментам генеративного ИИ

Доверие к инструментам генеративного ИИ остается значительной проблемой, в первую очередь из-за таких вопросов, как галлюцинации ИИ. Полк подчеркнул продолжающиеся опасения по поводу контекстного понимания и атрибуции. Опрос выявил главные этические проблемы среди разработчиков: потенциальная дезинформация (79%), недостаточная атрибуция (65%) и предвзятое представление (50%).

"Качество генеративного ИИ зависит от его данных; если входные данные ошибочны, то и выходные данные будут ошибочны", - заметил Полк.

Для повышения доверия Stack Overflow намерен использовать вовлечение сообщества и общий опыт, обеспечивая надежность ИИ. Основное внимание уделяется ответственному развитию партнерств с OverflowAPI, чтобы предоставить проверенное и надежное содержимое для приложений ИИ и больших языковых моделей (LLM). Полк заключает, что построение технологических решений на основе надежных данных является важным для будущего успеха генеративного ИИ.