[1/2] Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity (Рубрика AI)

Я достаточно оперативно познакомился с этим whitepaper, где показано замедление разработчиков при использовании AI. Но изначально я не хотел про него писать - методология мне показалось хоть и интересной, но объем выборки аж в 16 инженеров казался мне маловатым для того, чтобы делать громкие заявления о замедлении разработки. Но я поменял свое мнение после того, как посыпались заголовки в стиле "Учёный изнасиловал журналиста" и дальше падкие на громкие заголовки люди начали присылать это исследование с аргументацией "вот они доказательства: усы, лапы и хвост".

После этого я пошел и прочитал не только краткую выжимку с сайта METR (Model Evaluation & Threat Research), но и все 50 страниц основного whitepaper, где авторы описали всю методологию эксперимента, свои мысли о результатах и их причинах (конечно, без стат значимости) и даже инструкции для участников экспериментов. Дальше я поделюсь своими мыслями насчет этого эксперимента.

Начнем с того, почему это исследование получило столько внимания и тут есть несколько причин 1. Противоречие общепринятому мнению Результаты исследования прямо противоречат широко распространенному убеждению о том, что AI-инструменты неизбежно повышают продуктивность разработчиков. Исследование показало, что AI-инструменты фактически замедляют опытных разработчиков на 19%, что стало шокирующим открытием даже для самих авторов. 2. Методологическая точность Авторы провели исследование используя рандомизированные контролируемые испытания (фактически, a/b тест) для оценки реального влияния AI на продуктивность разработчиков в их обычной рабочей среде. Исследование отличается от предыдущих работ использованием фиксированных задач и опытных разработчиков, работающих в знакомых кодовых базах. Правда, тут участники знали про сам эксперимент, а значит мог проявляться эффект Хоторна 3. Актуальность для индустрии Результаты исследований про влияние AI имеют огромное значение для оценки многомиллиардных инвестиций в AI-инструменты для разработки. Предыдущие исследования по другому подходили к оценке эффекта и все поголовно показывали увеличение продуктивности. А это исследование поднимает вопросы о реальной окупаемости инвестиций в AI-инструменты разработки.

Продолжим тем, а почему нам стоит доверять исследователям из METR. Начать надо с того, что METR - это некоммерческая исследовательская организация, специализирующаяся на оценке возможностей фронтирных AI-систем и их потенциальных рисков. Организация работает с ведущими AI-компаниями, включая OpenAI и Anthropic, и сотрудничает с государственными институтами AI-безопасности. В группу исследователей входили технические сотрудники Joel Becker, Nate Rush, David Rein, а также Beth Barnes - основатель и главный исследователь METR, бывший исследователь OpenAI и DeepMind, ведущий эксперт по AI-безопасности и оценке AI-систем.

И как же выглядела методология рандомизированных контролируемых испытаний?

• Участвовали 16 опытных разработчиков open-source проектов со средним опытом работы с репозиториями 5 лет и 1500 коммитов в среднем.
• Решали они 246 реальных задач из крупных open-source репозиториев (в среднем 23,000 звезд, 1,100,000 строк кода).
• Дизайн эксперимента предполагал, что каждая задача случайным образом назначалась в одну из двух групп -- AI-разрешенная группа: разработчики могли использовать любые AI-инструменты (преимущественно Cursor Pro с Claude 3.5/3.7 Sonnet) -- AI-запрещенная группа: использование генеративного AI запрещено
• Измерялось время выполнения задачи, что разработчики отслеживали самостоятельно. Дополнительно собирались записи экрана, интервью и детальная аналитика использования AI.
• Помимо этого все задачи проходили стандартный процесс code review и должны были соответствовать высоким стандартам качества репозиториев.

Про результаты и почему его результаты надо воспринимать с осторожностью я расскажу в продолжении.

#AI #ML #Management #Leadership #Software #SoftwareDevelopment #Architecture #Metrics #Devops #Processes