Il lavoro di codifica dell’intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente e il lato positivo non si sta verificando in modo uniforme.
Uno studio pubblicato in Scienza suggerisce che la codifica assistita dall’intelligenza artificiale è ora intrecciata nella creazione quotidiana di software program su GitHub. Gli autori hanno monitorato lo sviluppo di Python nel tempo e hanno utilizzato un rilevatore appositamente creato per contrassegnare il codice che probabilmente proveniva da assistenti generativi come ChatGPT o GitHub Copilot.
Per gli sviluppatori all’inizio della carriera, il segnale è confuso. I programmatori più recenti si affidano maggiormente a questi strumenti, ma i miglioramenti in termini di prestazioni più evidenti si notano tra i veterani. In altre parole, l’intelligenza artificiale tende a premiare le persone che sanno già come guidarla.
Come lo studio ha monitorato il codice AI
Invece di fare affidamento sui sondaggi, l’analisi si è concentrata sulle funzioni Python pubblicate su GitHub e ha seguito il modo in cui i singoli sviluppatori sono cambiati nel tempo. Il metodo period incentrato su un modello addestrato progettato per identificare modelli associati al codice generato dall’intelligenza artificiale.
Ciò ha consentito ai ricercatori di confrontare l’adozione tra paesi e livelli di esperienza, quindi collegare l’utilizzo a risultati come l’attività di commit e la gamma di librerie utilizzate dagli sviluppatori. Controlla ciò che appare nei repository reali, non ciò che le persone dicono di fare.
Perché l’esperienza cambia il profitto
Ecco la parte difficile. Gli strumenti di codifica generativa non si comportano come una spinta universale. Gli sviluppatori meno esperti sembrano usarli più spesso, ma i vantaggi misurabili si concentrano tra gli sviluppatori senior, tra cui risultati più elevati e un utilizzo più ampio delle librerie.
Una spiegazione probabile è il giudizio. Gli sviluppatori esperti tendono a porre domande più acute, a individuare gli errori più velocemente e a sapere quando ignorare una risposta apparentemente plausibile. In questo contesto, il lavoro di codifica dell’intelligenza artificiale amplifica un forte processo decisionale, non solo la velocità.
Cosa dovresti fare dopo
Se sei all’inizio della carriera, tratta il copilota come una calcolatrice, non come una scorciatoia. Usalo per creare bozze di testo normal, esplorare librerie sconosciute e avviare check, quindi spiega a te stesso ogni riga che mantieni. Fallo in modo coerente e imparerai più velocemente che con il semplice suggerimento. Scopri i migliori strumenti di intelligenza artificiale per la codifica.
Se stai cercando lavoro, crea show per valutare il codice, non solo generarlo. README chiari, commit disciplinati e revisioni ponderate del codice avranno più importanza man mano che la codifica assistita dall’intelligenza artificiale diventerà normale. Cerca interviste che enfatizzano il debug e la verifica sulla sintassi memorizzata.
