دراسة: الذكاء الاصطناعي يقلل ولا يزيد سرعة عمل المبرمجين

توصل باحثون يدرسون دور الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات إلى أن مطوري البرمجيات مفتوحة المصدر الذين يعتمدون على أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم أقل إنتاجية وكفاءة من أولئك الذين لا يستخدمون هذه الأدوات التي يتم الترويج لها بشكل كبير.

وجد فريق من الباحثين من مركز تقييم النماذج وأبحاث المخاطر (METR) أنه بعد إجراء تجربة عشوائية محكومة مع 16 مطورًا يؤدون سلسلة من مهام العمل النموذجية، مثل تصحيح الأخطاء، استغرق المطورون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي وقتًا أطول بنسبة 16% لإكمال المهمة من زملائهم الذين لم يعتمدوا على أدوات الذكاء الاصطناعي.

يعود ذلك إلى لجوء المبرمجين بشكل متزايد إلى أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجيتهم. في مايو الماضي، أصدرت شركة OpenAI، مطورة منصة ChatGPT للذكاء الاصطناعي، وكيل ذكاء اصطناعي للبرمجة يُسمى “CodeX” لمساعدة مطوري البرامج في عملهم.

ومع ذلك، قال مركز أبحاث معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا غير الربحي ومقره كاليفورنيا إن وكيل CodeX AI أبطأ عمل المبرمجين بدلاً من تسريعه، على الرغم من أن المطورين كانوا يتوقعون زيادة في السرعة بنسبة 25% عند استخدام الأداة.

ولم يتناقض “التباطؤ الكبير” الناتج عن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في البرمجة مع معتقدات المطورين وتوقعات الخبراء فحسب، بل إن “الفجوة بين التصور والواقع” كانت “ملحوظة” أيضًا، وفقًا للباحثين.

وكان أحد أبرز النتائج المذهلة التي توصلت إليها الدراسة هو أنه في حين وجد المطورون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي أنه يعيق عملهم، إلا أنهم يعتقدون أنه “يزيد من سرعتهم بنسبة 20%”، وفقًا لفريق الدراسة.

وقال فريق MIT Technology Review الذي أجرى الدراسة إن المطورين الذين شملهم الاستطلاع “قللوا من تقدير تأثير الذكاء الاصطناعي على إنتاجيتهم”.

في الوقت نفسه، لا ينكر الباحثون أن أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة للمبرمجين، ولكنهم قالوا إنها قد تكون مفيدة للمطورين الأقل خبرة أو أولئك الذين “يعملون مع قاعدة بيانات غير مألوفة”.

وتؤكد نتائج هذه الدراسة دراسة أخرى نشرت في وقت سابق من هذا العام من قبل جامعة ستانفورد، والتي أظهرت أن الذكاء الاصطناعي يعيق بشكل كبير العمال ذوي الخبرة بينما يستفيد منه العمال الأقل مهارة.

وقال الباحثون إن تأثير الذكاء الاصطناعي على الإنتاجية يختلف بشكل كبير اعتمادًا على مستوى مهارة المستخدم وكفاءته، حيث يضعف كفاءة المستخدمين ذوي الخبرة والمهارة بينما يزيد من كفاءة المستخدمين المبتدئين والأقل مهارة.