Новые данные ученых из Университета Саара показывают, что разработчики, использующие ИИ-ассистентов вроде GitHub Copilot, проявляют меньше критического мышления и усваивают материал хуже, чем при работе в паре с человеком.
Новые данные ученых из Университета Саара показывают, что разработчики, использующие ИИ-ассистентов вроде GitHub Copilot, проявляют меньше критического мышления и усваивают материал хуже, чем при работе в паре с человеком.
Команда профессора компьютерных наук Университета Саара Свена Апеля изучила, как меняется «парное программирование», если вместо коллеги используется искусственный интеллект.
В эксперименте участвовали 19 студентов: шесть работали в человеческих парах, а семь — совместно с ИИ. Результат оказался однозначным: взаимодействие с ИИ снижало глубину обсуждений и критическую оценку кода.
По словам Апеля, пары разработчиков обычно спорят, задают вопросы, предлагают альтернативные подходы и делятся эффективными стратегиями. Это делает код качественнее и улучшает обучение.
В командах «человек + ИИ» такие дискуссии возникали реже и касались в основном только конкретного фрагмента кода. Более того, многие участники автоматически принимали предложения Copilot, предполагая, что они «скорее всего правильные».
Исследователи предупреждают, что такая слепая доверчивость может приводить к накоплению технического долга: скрытых ошибок, исправление которых в будущем требует значительных ресурсов. «Мы знаем, что ИИ может ошибаться, но разработчики проявляют к нему меньше скепсиса, чем к человеку», — отмечает Апель.
Ученые подчеркивают: ИИ-ассистенты хорошо справляются с рутинными задачами, но в сложных проектах критическое обсуждение и обмен знаниями по-прежнему эффективнее происходят между людьми. В дальнейшем команда планирует изучать, как лучше комбинировать человеческие навыки и возможности ИИ, не теряя качества обучения и контроля.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.