Yeni bir tədqiqat süni intellekt alətlərinin təcrübəli proqramçıların iş prosesini sürətləndirmək əvəzinə yavaşdırdığını ortaya çıxarıb. METR adlı qeyri-kommersiya tədqiqat qrupu tərəfindən aparılan araşdırmaya görə, Cursor kimi süni intellekt dəstəkləyən kodlaşdırma alətləri, proqramçılara tanış olan kod bazalarında işləyərkən onların tapşırıqları yerinə yetirmə müddətini 19 faiz artırıb.

Araşdırma, təsadüfi seçilmiş nəzarət sınağı əsasında aparılıb və iştirakçılar öz açıq mənbəli layihələri üzərində işləyiblər. Tədqiqatdan əvvəl proqramçılar süni intellektin işlərini əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirəcəyinə inanırdılar; onlar bu sürətin 24 faiz artacağını təxmin edirdilər. Hətta tapşırıqlarını tamamladıqdan sonra belə, iştirakçılar süni intellektin onlara daha sürətli işləməyə kömək etdiyini düşünürdülər və bu artımı 20 faiz olaraq qiymətləndirirdilər. Lakin real nəticələr fərqli olub.

"Biz müəyyən etdik ki, proqramçılar süni intellekt alətlərindən istifadə etdikdə, əvvəlkindən 19 faiz daha çox vaxt sərf edirlər. Süni intellekt onları yavaşdırır," tədqiqatçılar qeyd ediblər. Tədqiqatın aparıcı müəllifləri Joel Becker və Nate Rush bu nəticələrin onları təəccübləndirdiyini etiraf ediblər. Rush əvvəlcə süni intellektin iş sürətini "ikiqat artıracağını" proqnozlaşdırmışdı. Amma araşdırma göstərib ki, bu gözlənti reallığı əks etdirmir.

Bu tapıntılar süni intellekt alətlərinin insan proqramçıların məhsuldarlığını avtomatik olaraq artıracağına dair geniş yayılmış fikirlərə meydan oxuyur. Bu inanc, milyardlarla dollar sərmayə cəlb edib və yaxın gələcəkdə süni intellektin bir çox junior mühəndis vəzifələrini əvəz edə biləcəyi proqnozlarına səbəb olub.

Keçmiş tədqiqatlar süni intellektin məhsuldarlığı artırdığını göstərib. Məsələn, bir araşdırma süni intellektin proqramçılara 56 faiz daha çox kod yazmağa kömək etdiyini, başqa bir tədqiqat isə tapşırıq həcmini 26 faiz artırdığını iddia edib. Lakin METR-in araşdırması göstərir ki, bu artımlar bütün vəziyyətlərə aid deyil, xüsusilə də proqramçılar kod bazasına dərindən bələd olduqda.

Bunun əvəzinə, süni intellekt iş prosesini asanlaşdırmaq əvəzinə, tez-tez yalnız "ümumi istiqamətdə düzgün" təkliflər verirdi. Becker qeyd edib ki, "videoları izlədiyimiz zaman gördük ki, süni intellekt verilən tapşırıqla bağlı bəzi təkliflər təqdim edir, lakin bu təkliflər dəqiq deyil və əlavə düzəlişlər tələb edir." Nəticədə, proqramçılar süni intellekt tərəfindən yaradılan kodu nəzərdən keçirmək və düzəltmək üçün əlavə vaxt sərf ediblər ki, bu da ümumi işi yavaşdırıb.

Bununla yanaşı, tədqiqatçılar bu yavaşımanın bütün kodlaşdırma ssenarilərinə aid olmadığını vurğulayıblar. Məsələn, bu nəticələr junior proqramçılar və ya tanış olmayan kod bazalarında işləyənlər üçün fərqli ola bilər.

Nəticələrə baxmayaraq, həm tədqiqatın müəllifləri, həm də iştirakçıların əksəriyyəti Cursor-dan istifadə etməyə davam edir. Becker bildirib ki, bu alət iş prosesini sürətləndirməsə də, proqramlaşdırmanı daha asan və xoş hiss etdirə bilər. "Proqramçıların məqsədi tapşırığı mümkün qədər tez tamamlamaqdan daha çoxdur. Buna görə də, daha az çətinlik tələb edən yolu seçirlər," deyə o əlavə edib.

Tədqiqatçılar həmçinin vurğulayıblar ki, onların tapıntılarını ümumiləşdirmək doğru olmazdı. Bu yavaşıma yalnız 2025-ci ilin əvvəlinə aid süni intellektin imkanlarının bir görüntüsünü əks etdirir. Gələcəkdə təkmilləşdirilmiş təlimlər və alət dizaynı fərqli nəticələrə səbəb ola bilər.

Süni intellekt sistemləri inkişaf etdikcə, METR real dünya inkişaf mühitində süni intellektin insan məhsuldarlığını sürətləndirə və ya ləngidə biləcəyini daha yaxşı başa düşmək üçün bu cür tədqiqatları təkrarlamağı planlaşdırır.