У 2019 році Microsoft інвестувала $1 мільярд в OpenAI, а в січні 2023 року додала ще $10 мільярдів — метафорично кажучи, «усиновивши» цю «дитину інопланетян». З того часу, як показують нові дослідження, таких «дітей» стало не просто більше — вони вже переписують наші трудові договори. І не в переносному сенсі.

Масштаб змін: нове дослідження розкриває шокуючі цифри

Нове масштабне дослідження, яке проаналізувало 80 мільйонів GitHub комітів від 200 000 розробників (2018–2024), показує безпрецедентні зміни в тому, як створюється код. Дослідники з Complexity Science Hub, University of Utrecht та інших провідних інституцій розробили нейронний класифікатор для виявлення ШІ-генерованого Python коду.

Ключові відкриття, що шокують:

До грудня 2024 року ШІ створював 30,1% Python функцій від американських розробників, порівняно з:

• 24,3% у Німеччині
• 23,2% у Франції
• 21,6% в Індії
• 15,4% у Росії
• 11,7% у Китаї

Але найцікавіше — нові користувачі GitHub використовують ШІ більше ніж ветерани. Найдосвідченіші розробники використовують ШІ у 28% свого коду, тоді як програмісти-початківці на GitHub використовують ці інструменти для 41% коду. Нове покоління одразу вчиться з «двома клавіатурами»: своєю та машинною.

Економічний вибух: мільярди доларів уже в грі

Переходячи до 30% використання ШІ підвищує квартальні коміти на 2,4%. Це може здатися невеликим числом, але економічний ефект вражає:

• Консервативна оцінка: річна вартість ШІ-асистованого кодування в США становить $9,6-$14,4 мільярдів
• Оптимістичний сценарій: якщо врахувати вищі оцінки продуктивності з рандомізованих контрольованих досліджень, цифра зростає до $64-$96 мільярдів

Польові експерименти показують, що розробники з доступом до ШІ завершують завдання на 21-55% швидше. У деяких випадках продуктивність зростає на 26%.

Творча революція: ШІ не просто копіює — він навчає

Найнесподіваніше відкриття: генеративний ШІ стимулює навчання та інновації. Дослідження показує:

• Кількість нових бібліотек, які використовують програмісти, зростає
• Збільшується кількість нових комбінацій бібліотек
• При 30% використанні ШІ користувачі впроваджують на 2,2% більше нових бібліотек та на 3,5% більше комбінацій бібліотек

Оскільки різні бібліотеки дозволяють різні типи функціональності — від числових методів з numpy до візуалізації даних з matplotlib — це свідчить про те, що програмісти розширюють діапазон своєї роботи в різні сфери розробки програмного забезпечення.

Географія майбутнього: хто веде, а хто відстає

США лідирують у ранньому впровадженні генеративного ШІ, і це лідерство зберігається. Дослідники спостерігають помітні стрибки зростання ШІ-генерованого коду після ключових релізів ШІ, таких як GitHub Copilot, оригінальний ChatGPT та GPT-4.0.

Цікавий факт: у Китаї, де програмна спільнота також покладається на альтернативну платформу співпраці Gitee, впровадження ШІ йде повільніше. Це може свідчити про різні регуляторні та культурні бар’єри.

Міха Кауфман: «ШІ приходить за вами»

CEO Fiverr Міха Кауфман у своїй колонці не залишає сумнівів: «Не має значення, хто ви: програміст, дизайнер, продакт-менеджер, фінансист чи юрист — ШІ приходить за вами».

Його послання кристально ясне:

1. Жодна професія не в безпеці — алгоритми знайдуть спосіб її трансформувати
2. Вчорашні легкі завдання зникнуть, важкі стануть новою рутиною
3. Питання вже не в тому, чи вас звільнять, а в тому — чи ваша навичка ще щось варта

Парадокс досвіду: чому новачки адаптуються швидше

Дослідження виявило, що рівень впровадження ШІ знижується з кількістю років, які розробники були активні на GitHub. Це створює парадоксальну ситуацію: досвідчені професіонали, які роками відточували свою майстерність, тепер можуть відставати від новачків, які одразу інтегрують ШІ у свій робочий процес.

На відміну від більшості попередніх досліджень, не було виявлено суттєвих відмінностей між чоловіками та жінками у використанні ШІ — технологія стає універсальним інструментом незалежно від гендеру.

Глибший погляд: що стоїть за революцією

Дослідники зазначають, що їхні оцінки продуктивності є консервативними і, ймовірно, недооцінюють справжній економічний вплив генеративного ШІ. Чому?

1. Аналіз зосереджується лише на завданнях програмування, але одне дослідження елітних розробників програмного забезпечення показує, що доступ до генеративного ШІ призводить до переходу від управлінських завдань до кодування
2. Оцінки не враховують потенційне зниження вартості завдань кодування через додаткову пропозицію коду від ШІ
3. Дослідження фокусується лише на відкритому програмному забезпеченні Python — моделі впровадження можуть відрізнятися в інших мовах програмування

Майбутнє вже настало: що робити?

Генеративний ШІ швидко поширився за межі США, і глобальна економія вартості буде значно більшою. Ми перебуваємо на ранніх етапах кривої поширення того, що виглядає як нова технологія загального призначення.

Історично ефекти продуктивності технологій загального призначення на ранніх етапах було важко визначити, оскільки потрібен час для їх інтеграції в робочі процеси компаній, навчання людей та накопичення додаткових активів, необхідних для повного використання їхнього потенціалу.

Але вже зараз ясно: ті, хто не адаптується — не виживуть на ринку праці.

Як у випадку з «дитиною інопланетян», головне не спостерігати за ростом ШІ — а самому навчитися керувати цією траєкторією. Настає ера, коли тільки дизайнери систем, а не їхні виконавці, залишаються в грі.

І питання більше не в тому, чи ви встигнете, а в тому, чи ви вже почали.