W skrócie
- Źródło
- Daniotti, Wachs, Feng and Neffke (2026). Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI. Science, 391(6787), 831–835. doi:10.1126/science.adz9311
- Jak je przeprowadzono
- Autorzy wytrenowali program, który rozpoznaje kod w Pythonie napisany przez AI. Przepuścili przez niego publiczny kod w GitHub, żeby śledzić, jak szybko rozpowszechniało się kodowanie z AI, i oszacowali, jak zmieniały się wyniki programistów, którzy po nią sięgali. Analiza danych. Buduje miarę z istniejących danych, na przykład z opisów stanowisk i zadań.
- Kto brał udział
- Ponad 30 mln commitów w GitHub od 160 097 programistów.
- Gdzie
- Publiczny kod w Pythonie w GitHub, cały świat, z porównaniami między krajami.
“By contrast, early-career developers showed no significant benefits from AI adoption.” [Natomiast programiści na początku kariery nie odnieśli istotnych korzyści z wdrożenia AI.]
Co wykazało badanie
- Ile pisze AI. AI napisała według szacunków 29% funkcji w Pythonie w Stanach Zjednoczonych. Przewaga USA nad innymi krajami się zmniejsza.
- Wyniki. Kwartalne wyniki, mierzone wkładem w kod, wzrosły dzięki AI według szacunków o 3,6%.
- Kto zyskał. Doświadczeni, starsi programiści, którzy używali AI, tworzyli więcej. Chętniej też przechodzili do nowych obszarów oprogramowania.
- Kto nie zyskał. U programistów na początku kariery, którzy używali AI, nie widać wyraźnej korzyści.
Wcześniejsza wersja pracy w arXiv, z listopada 2025 roku, podawała próbę około 170 000 programistów (arXiv 2506.08945). Liczby na tej stronie pochodzą z wersji opublikowanej w czasopiśmie.
Kiedy wynik się sprawdza
Badanie śledzi publiczną pracę programistów w czasie, poza jedną konkretną firmą. Badania wewnątrz firm wskazują w przeciwną stronę. Na przykład w obsłudze klienta najwięcej na asystencie AI zyskali mniej doświadczeni konsultanci (Brynjolfsson, Li i Raymond, 2025). Tamte badania mierzą wyniki przy wyznaczonych zadaniach z narzędziem. To mierzy, co programiści sami zdecydowali się tworzyć publicznie. Dowody na to, kto zyskuje najwięcej, wskazują w obie strony.
Ograniczenia
- Badanie obserwuje programistów; nie przydziela AI losowo.
- Opiera się na programie, który rozpoznaje kod napisany przez AI, a ten może się mylić.
- Wyniki to wkład w kod, a nie wartość tego kodu.
- Obejmuje tylko publiczny kod w Pythonie.
Praktyki, które korzystają z tego badania
To badanie ogranicza albo podważa: