Süni intellektlə kod yazmaq daha əyləncəlidir, amma daha yavaşdır Elmi sübut

Süni intellekt (Al) proqramlaşdırma alətlərinin proqramçıların işini sürətləndirməsi gözlənilsə də, yeni elmi tədqiqat bunun əksini ortaya qoyub. 

Qaynarinfo xəbər verir ki, aparılan eksperimental araşdırma, bu cür alətlərin zaman qazandırmaq əvəzinə işləri ləngitdiyini göstərib.

Kommersiya məqsədi güdməyən Model Qiymətləndirmə və Təhlükə Tədqiqatları qrupu (Model Evaluation & Threat Research – METR) tərəfindən 2025-ci ilin fevral–iyun aylarında keçirilən eksperimentdə 16 təcrübəli proqramçı iştirak edib. Onların əksəriyyəti süni intellektin işlərini asanlaşdıracağına inanırdı.

Araşdırmanın sonunda iştirakçılar AI ilə vəzifələri təxminən 20% daha sürətli yerinə yetirdiklərini düşünsələr də, real nəticələr bunun əksini göstərdi – süni intellekt alətləri orta hesabla vəzifə yerinə yetirmə müddətini 19% artırıb.

Proqramçılar açıq mənbə layihələrində rast gəlinən real problemləri – məsələn, xəta düzəlişləri və ya yeni funksiyaların əlavə olunması – müəyyən ediblər. Bu tapşırıqlar təsadüfi şəkildə iki qrupa bölünüb: birində süni intellekt istifadəsinə icazə verilib, digərində isə yox.

AI istifadə olunan qrupda iştirakçılar əsasən "Claude 3.5/3.7 Sonnet" və "Cursor Pro" kimi alətlərdən istifadə ediblər. Lakin bu texnologiyalar gözlənilən məhsuldarlıq artımını təmin etməyib.

Tədqiqatçılar AI-nin işləri yavaşdırmasının beş əsas səbəbini göstəriblər:

* Həddindən artıq nikbinlik – Proqramçılar süni intellekt alətlərindən real olmayan gözləntilərə sahib idilər.

* Təcrübə bolluğu – İştirakçılar layihələrə yüksək dərəcədə bələd olduqları üçün AI-yə ehtiyac duymadılar.

* Çətin kod bazası – Milyonlarla sətrdən ibarət mürəkkəb layihələrdə süni süni intellekt ola bilmədi.

* Aşağı etibarlılıq – AI tərəfindən təqdim olunan təkliflərin yalnız %44-ü qəbul edildi, qalan təkliflərin düzəldilməsi isə vaxt itkisiylə nəticələndi.

* Kontekst çatışmazlığı – Süni intellekt alətləri kod bazasının tam kontekstini anlamaqda çətinlik çəkdi.

Bundan əlavə, süni intellektin cavab vermə müddətindəki gecikmələr və tam konteksti təqdim edə bilməməsi də ləngiməyə səbəb olmuş ola bilər.

Bu tapıntılar daha əvvəl aparılmış bəzi tədqiqatların nəticələri ilə də uyğunluq təşkil edir:

* Qodo adlı AI inkişaf qrupu, süni intellektin təklif etdiyi kodların yoxlanmasının əlavə iş yükü yaratdığını göstərib.

* "Intel" tərəfindən aparılan bir araşdırma, AI dəstəyi ilə işləyən kompüterlərin istifadəçiləri daha az məhsuldar etdiyini ortaya qoyub.

* Çindəki bir enerji şirkətində AI bəzi tapşırıqları sürətləndirsə də, yeni iş yükləri yaradaraq ümumi prosesi ləngidib.

* Danimarka məlumatlarına əsaslanan iqtisadi analiz isə məhsuldar süni zəkanın nə əmək bazarına, nə də maaşlara əhəmiyyətli təsir etdiyini göstərib.

Bəzi proqramçılar süni intellektin müəyyən hallarda faydalı olduğunu bildirirlər – məsələn, riskin az olduğu ssenariləri test etmək və ya təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdırmaq baxımından. Lakin ümumi məhsuldarlıq baxımından AI nəticələrinin doğruluğunu yoxlama zərurəti, gözlənilən vaxt qazancını sıfırlayır.

Tədqiqat süni süni intellektin proqramlaşdırmanı zaman-zaman daha əyləncəli hala gətirdiyini göstərsə də, məhsuldarlığı artırmadığını ortaya qoyub.

Araşdırma müəllifləri – Coel Beker, Nat Ruş, Beth Barnes və David Rein – əldə edilən nəticələrin geniş mənada ümumiləşdirilməməsi lazım olduğunu bildirirlər. Araşdırma konkret alətlər, proqramçılar və layihə növləri üzrə aparılıb.

Bununla belə, mühüm bir qeyd də əlavə edilib: "Müşahidə etdiyimiz ləngimə, mövcud süni zəka sistemlərinin tamamilə faydasız olduğu anlamına gəlmir. Xüsusilə az təcrübəli proqramçılar və fərqli layihələrdə AI effektiv ola bilər".

Aydın