ИИ-инструменты замедляют опытных разработчиков: результаты исследования METR на 16-ти разработчиках

METR провела исследование, которое ставит под сомнение обещания ускоренной разработки с помощью LLM. Опытные разработчики открытого ПО работали на 19% медленнее с ИИ-инструментами, хотя сами считали, что ускорились на 20%.

Ожидаемое vs реальное влияние ИИ на скорость разработки
Ожидаемое vs реальное влияние ИИ на скорость разработки

Эксперимент и результаты

Алгоритм работы, который замеряли
Алгоритм работы, который замеряли

METR протестировала разработчиков на реальных задачах из открытого ПО. Группа с ИИ (Cursor, Claude) тратила больше времени, чем без него. Ключевые выводы:

  • Время на задачу выросло на 19%.
  • Участники переоценивали свою скорость.
  • Качество кода не изменилось существенно.
ИИ создает иллюзию продуктивности, но время уходит на доработку промптов и проверку ошибок.
ИИ создает иллюзию продуктивности, но время уходит на доработку промптов и проверку ошибок.

Причины замедления

  • Много итераций с запросами к ИИ.
  • Необходимость отладки генерированного кода.
  • Трудности интеграции в привычный workflow экспертов.
Факторы, которые влияют на замедление разработки
Факторы, которые влияют на замедление разработки

METR подчеркивает, что результаты актуальны для инструментов 2025 года и могут измениться с развитием технологий.

Рекомендации METR при ожиданиях работы с LLM

  • Измеряйте время объективно, не доверяйте ощущениям.
  • Оптимизируйте промпты шаблонами.
  • Используйте ИИ для идей, а не для финального кода.
Начать дискуссию