A mesterséges intelligenciának köszönhető termelékenységi nyereség szinte teljes egészében a szenior szoftverfejlesztőknél csapódik le annak ellenére, hogy az MI-t a juniorok többet használják. Erre jutott az a Science folyóiratban megjelent tanulmány, melyet a Budapesti Corvinus Egyetem és a bécsi Complexity Science Hub kutatói jegyeznek.

A mintegy 170 ezer szoftverfejlesztőre kiterjedő kutatás alapján az derült ki, hogy az Egyesült Államokban ma már a Python kódok közel 30 százalékát valamilyen generatív MI-eszközzel íratják meg a fejlesztők. Ez még inkább a tapasztalt fejlesztők körére összpontosítja az ezeknek az eszközöknek köszönhető termelékenységi és innovációs nyereséget.

A szerzők természetesen nem kérdezték meg a 170 ezer fejlesztőt, csak a kódjaikat vizsgálták. Egy gépi tanuláson alapuló módszerrel azonosították a GitHub szoftverfejlesztő platformon az MI-vel írt függvényeket több mint 30 millió Python programozási kódban. Az elemzés az USA-ra, Kínára, Franciaországra, Németországra, Indiára és Oroszországra terjedt ki.

A fejlesztők maguk is vitáztak erről

A kutatócsapat eredményei megerősítik a korábbi ad-hoc kutatások meglepő eredményeit. A Bitport is beszámolt a felhőalapú szolgáltatásokat nyújtó amerikai Fastly kutatásáról, amely hasonló eredményre jutott: a tapasztalt programozók 2,5-szer több MI generálta kódot szállítanak le, mint a juniorok. (A GitHub vezető program managere, Chris Reddington azonban árnyalta a képet: egy MI használatában jártas juniornak sokkal meredekebb a tanulási görbéje, mint a szenioroké.)

"Sokan azt várják, hogy a mesterséges intelligencia segít majd abban, hogy a kevésbé tapasztalt munkavállalók is olyan hatékonyak legyenek, mint a szenior kollégáik. Mi ennek épp az ellenkezőjét találtuk: a különbség nő, nem csökken" – nyilatkozta Wachs Johannes, a Budapesti Corvinus Egyetem kutatója és a tanulmány egyik szerzője. Azaz ennek a munkaerőpiacra is van-lesz hatása: tovább szélesíti a készség- és jövedelmi különbségeket az informatikai munkaerőpiacon.

A legtöbb MI-vel írt kód az USA-ban születik (29 százalék), Németországban és Franciaországban 23-24 százalékos arányt mértek a kutatók. Ázsia egyelőre ebben lemaradt: az indiai programozók a kód 20 százalékát, a kínaiak és oroszok, részben a hozzáférési korlátozások és a cenzúra miatt még lassabban mozdulnak ebbe az irányba.

A kutatók becslése szerint az MI használatának felfutása az USA-ban átlagosan 3,6 százalékkal növelte a szoftverfejlesztői munka termelékenységét. A növekedés azonban szinte kizárólag a tapasztalt fejlesztőknek köszönhető, ők átlagosan 6,2 százalékkal növelték a megírt kód mennyiségét. A kevésbé tapasztalt programozók körében viszont nem lehetett kimutatni érdemi termelékenységi hatást. Ez azért is érdekes, mert a juniorok kódjuk mintegy 37 százalékában nyúlnak az MI-támogatáshoz. A szenioroknál az arány pedig csak 27 százalék.

Új területekre visz

A generatív MI a kód jellegét is megváltoztatja. Az MI-t használó fejlesztők nagyobb eséllyel kombinálnak egymással korábban nem használt szoftverkönyvtárakat, például adatvizualizációs, természetes nyelvi feldolgozási vagy webes technológiákat. Az amerikai fejlesztők átlagos MI-használata 2,7 százalékkal növelheti az új könyvtár-kombinációk számát, ami arra utal, hogy az MI-t jól kiaknázó fejlesztők könnyebben lépnek be új technikai területekre – és ők szintén a szeniorok.

A szerzők becslése szerint az MI-alapú kódolóeszközök már most évente több tízmilliárd dollárnyi értéket teremtenek az amerikai gazdaságban. Az adaptáció gyors, de nagyon eltérő országok és egyének között egyaránt. Ebből következően a mesterséges intelligencia nem csökkenti automatikusan a különbségeket, sőt! Éppen hogy felerősítheti a meglévő egyenlőtlenségeket.

A tanulmány a Science oldalán »