Создатели Claude рассказали, как ИИ мешает развитию разработчиков

Исследователи из Anthropic — компании, стоящей за ИИ-моделью Claude — опубликовали работу о том, как ИИ-ассистенты влияют на обучение программистов.

Вывод получился неприятным: с ИИ код действительно появляется быстрее, но понимание того, как и почему он работает, заметно проседает.

Работа основана на рандомизированном эксперименте с разработчиками, которым предложили освоить новую для них Python-библиотеку асинхронного программирования.

Одной группе разрешили активно пользоваться ИИ-помощником, другой — нет. После выполнения заданий, участников проверяли на понимание кода, концепций и умение отлаживать ошибки.

Быстрее — не значит умнее

Главный результат — участники с ИИ в среднем показывали худшие знания. Их итоговые тесты оказались примерно на 17% ниже, чем у тех, кто писал код без помощи моделей.

Особенно сильно пострадали навыки отладки и концептуального понимания: разработчики реже сталкивались с ошибками и, соответственно, реже были вынуждены разбираться, что именно пошло не так.

При этом ожидаемого скачка продуктивности тоже не случилось. В среднем ИИ не дал статистически значимого ускорения по времени.

Да, небольшая часть участников просто делегировала код модели и действительно закончила быстрее — но именно у них уровень понимания оказался самым низким.

Как именно ИИ «ломает» обучение

Исследователи выделили несколько паттернов работы с ИИ. Самый проблемный — полная делегация: когда разработчик копирует готовый код и движется дальше. Такой подход экономит время, но почти не оставляет знаний.

Более «здоровыми» оказались сценарии, где ИИ используют как справочник или собеседника: задают концептуальные вопросы, просят объяснить уже сгенерированный код, проверяют гипотезы.

В этих случаях участники сохраняли уровень обучения, но и выигрыша по скорости почти не получали.