ИИ в программировании: помощник или помеха?

Искусственный интеллект (ИИ) прочно вошёл в мир программирования, обещая революцию в создании программного обеспечения. Инструменты, такие как GitHub Copilot и Cursor, созданные на базе передовых языковых моделей от OpenAI, Google DeepMind и других лидеров отрасли, вызвали ажиотаж: они должны были ускорить написание кода, автоматизировать рутинные задачи и повысить производительность разработчиков. Однако исследование, проведённое некоммерческой организацией METR, поставило под сомнение эти ожидания.

Оказалось, что использование ИИ-помощников не только не экономит время, но и замедляет работу даже опытных программистов — в среднем на 19%.

Эксперимент с участием 16 профессионалов, решавших реальные задачи из крупных репозиториев, показал, что время, затрачиваемое на составление запросов к ИИ и правку его предложений, часто превышает выгоду от автоматизации. Почему так происходит? Какие уроки можно извлечь из этого? И как ИИ может изменить программирование в будущем? Разберёмся в деталях.

Недавнее исследование некоммерческой организации METR, опубликованное на портале TechCrunch, неожиданно показало, что использование современных ИИ-инструментов для написания кода, таких как GitHub Copilot и Cursor, не только не ускоряет, но зачастую замедляет работу даже опытных программистов. Это открытие ставит под сомнение популярное мнение, что искусственный интеллект способен радикально повысить производительность в разработке программного обеспечения. Давайте разберёмся, почему так происходит, и как это может повлиять на будущее программирования.

Исследование METR: неожиданные результаты

Для проверки эффективности ИИ-инструментов METR провела эксперимент 10 июля 2025 года, в котором участвовали 16 профессиональных разработчиков, специализирующихся на проектах с открытым исходным кодом. Им предложили решить 246 задач, взятых из реальных репозиториев, с которыми они работают в повседневной практике. Задачи были разделены на две группы: в одной половине использовались продвинутые ИИ-помощники (Cursor Pro и другие), в другой — программисты работали без их поддержки.

До начала теста участники ожидали, что ИИ сократит время на выполнение задач в среднем на 24%. Однако результаты оказались противоположными: использование ИИ-инструментов увеличило время выполнения задач на 19%. Это стало неожиданностью как для самих исследователей, так и для разработчиков, которые привыкли ассоциировать ИИ с автоматизацией и экономией времени.

Почему ИИ замедляет работу?

На первый взгляд кажется парадоксальным, что такие мощные инструменты, как GitHub Copilot или Cursor, основанные на передовых языковых моделях от компаний вроде OpenAI, Google DeepMind, Anthropic и xAI, могут тормозить процесс. Однако причины этого кроются в нюансах взаимодействия человека с ИИ.

1. Сложности с формулировкой запросов. Для работы с ИИ-помощниками программистам требуется составлять текстовые запросы (промпты), которые должны быть максимально точными и понятными. Это отнимает время, особенно если запрос нужно переформулировать несколько раз из-за некорректного ответа ИИ. Как показали результаты, затраты времени на коммуникацию с ИИ часто превышают экономию от автоматической генерации кода.

2. Ограничения в работе с большим кодом. Современные ИИ-модели демонстрируют впечатляющие результаты в написании небольших фрагментов кода, но их эффективность падает, когда речь идёт о сложных проектах с большими и запутанными кодовыми базами. Программистам приходится тратить время на проверку и корректировку предложенного ИИ кода, который нередко содержит ошибки или не учитывает контекст проекта.

3. Навыки и привычки разработчиков. Хотя 94% участников уже имели опыт работы с веб-интерфейсами ИИ (например, с ChatGPT), только 56% ранее использовали Cursor. Даже с учётом предварительного обучения, разработчикам потребовалось время, чтобы адаптироваться к новым инструментам. Это указывает на проблему интеграции ИИ в рабочие процессы: программистам приходится менять устоявшиеся привычки, что временно снижает их эффективность.

Перспективы и выводы

Исследователи из METR подчёркивают, что их выводы не являются окончательными. ИИ-технологии развиваются стремительными темпами, и уже через несколько месяцев ситуация может измениться. Например, улучшение языковых моделей, их способность лучше понимать контекст крупных проектов или оптимизация интерфейсов взаимодействия с ИИ могут устранить текущие недостатки.

Особое мнение

Текущие ограничения ИИ-инструментов, выявленные исследованием METR, связаны не столько с их техническими возможностями, сколько с несовершенством взаимодействия между человеком и машиной. Программирование — это сложный процесс, требующий не только написания кода, но и глубокого понимания архитектуры проекта, бизнес-логики и командной работы. Современные ИИ, такие как GitHub Copilot или Cursor, пока не могут полностью заменить интуицию и опыт профессионального разработчика, особенно в сложных задачах с большими кодовыми базами. Их сильная сторона — автоматизация рутинных операций, таких как генерация шаблонного кода, автодополнение или поиск ошибок, но для этого нужно чёткое и эффективное взаимодействие с пользователем.

По независимому мнению, ключевая проблема — в необходимости адаптации рабочих процессов под ИИ. Программистам приходится тратить время на обучение и перестройку привычных подходов, что на начальном этапе может снижать производительность. Однако это временное явление. С развитием ИИ-моделей, которые станут лучше понимать контекст и сложные проекты, а также с появлением более интуитивных интерфейсов, таких как голосовые команды или интеграция ИИ прямо в среду разработки, мы увидим значительный рост эффективности.

Будущее ИИ в программировании

Перспективы ИИ-инструментов в разработке ПО остаются многообещающими. Уже сейчас они способны ускорить выполнение простых задач, таких как написание функций или отладка небольших фрагментов кода. В будущем, с улучшением алгоритмов обработки больших кодовых баз и оптимизацией взаимодействия, ИИ может стать незаменимым помощником не только для новичков, но и для опытных разработчиков. Например, представьте ИИ, который в реальном времени анализирует весь проект, предлагает оптимизации и автоматически адаптирует код под конкретные требования.

Кроме того, ИИ может изменить саму природу программирования, сместив акцент с написания кода на проектирование систем и проверку логики. Это особенно актуально для командной разработки, где ИИ может взять на себя рутину, позволяя людям сосредоточиться на стратегических задачах. Однако для этого потребуется время, чтобы технологии созрели, а программисты научились эффективно их использовать.

Заключение

Исследование METR показывает, что ИИ-помощники пока не оправдывают всех ожиданий, но это не повод отказываться от их использования. Напротив, оно подчёркивает важность дальнейшего развития технологий и адаптации рабочих процессов. ИИ в программировании — это инструмент с огромным потенциалом, который уже в ближайшие годы может кардинально изменить индустрию, сделав её более эффективной и доступной. Главное — найти баланс между автоматизацией и человеческим опытом.