AI уже пишет почти треть нового программного кода, показывает исследование | Complexity Science Hub Генеративный ИИ меняет разработку программного обеспечения — и быстро. Новое исследование, опубликованное в журнале Science, показывает, что использование ИИ в кодировании быстро распространяется, хотя и неравномерно: в США доля нового кода, зависящего от ИИ, выросла с 5% в 2022 году до 29% в начале 2025 года, по сравнению с всего лишь 12% в Китае. Использование ИИ наиболее распространено среди менее опытных программистов, но прирост производительности идет к опытным разработчикам. Индустрия программного обеспечения огромна. В экономике США компании тратят примерно 600 миллиардов долларов в год на заработную плату за работу, связанную с кодированием. Каждый день миллиарды строк кода поддерживают работу глобальной экономики. Как ИИ меняет эту основу современной жизни? Исследовательская группа, возглавляемая Complexity Science Hub (CSH), обнаружила, что к концу 2024 года около одной трети всех вновь написанных функций программного обеспечения — самодостаточных подпрограмм в компьютерной программе — в Соединенных Штатах уже создавались с поддержкой ИИ-систем. "Мы проанализировали более 30 миллионов вкладов на Python от примерно 160 000 разработчиков на GitHub, крупнейшей в мире платформе для совместного программирования," говорит Симоне Даниотти из CSH и Университета Утрехта. GitHub фиксирует каждый шаг кодирования — добавления, правки, улучшения — позволяя исследователям отслеживать программную работу по всему миру в реальном времени. Python является одним из самых широко используемых языков программирования в мире. Региональные различия значительны Команда использовала специально обученную модель ИИ, чтобы определить, были ли блоки кода сгенерированы ИИ, например, через ChatGPT или GitHub Copilot. "Результаты показывают чрезвычайно быстрое распространение," объясняет Франк Нефке, который возглавляет группу Transforming Economies в CSH. "В США использование ИИ в кодировании увеличилось с примерно 5% в 2022 году до почти 30% в последнем квартале 2024 года." В то же время исследование выявило широкие различия между странами. "Хотя доля кода, поддерживаемого ИИ, наивысшая в США — 29%, Германия достигает 23%, а Франция 24%, за ними следует Индия с 20%, которая быстро догоняет," говорит он, в то время как Россия (15%) и Китай (12%) все еще отстают по итогам исследования. "Неудивительно, что США лидируют — именно оттуда происходят ведущие LLM. Пользователи в Китае и России столкнулись с барьерами для доступа к этим моделям, заблокированным их собственными правительствами или самими поставщиками, хотя существуют обходные пути через VPN. Недавние внутренние китайские прорывы, такие как DeepSeek, выпущенные после завершения наших данных в начале 2025 года, предполагают, что этот разрыв может быстро сократиться," говорит Иоганнес Вахс, преподаватель CSH и доцент Корвинусского университета Будапешта. Опытные разработчики получают наибольшую выгоду Исследование показывает, что использование генеративного ИИ увеличило производительность программистов на 3,6% к концу 2024 года. "Это может показаться скромным, но на фоне глобальной индустрии программного обеспечения это представляет собой значительный прирост," говорит Нефке, который также является профессором в Университете междисциплинарной трансформации Австрии (IT:U). Исследование не находит различий в использовании ИИ между женщинами и мужчинами. Напротив, уровень опыта имеет значение: менее опытные программисты используют генеративный ИИ в 37% своего кода, по сравнению с всего лишь 27% для опытных программистов. Несмотря на это, прирост производительности, зафиксированный в исследовании, обеспечивается исключительно опытными пользователями. "Начинающие практически не получают выгоды," говорит Даниотти. Таким образом, генеративный ИИ не автоматически выравнивает условия; он может расширить существующие разрывы. ...