Programiści odmawiają pracy bez AI — może się im to zemścić

Programiści odmawiają pracy bez AI — może się im to zemścić

W 2026 roku deweloperzy tak mocno przyzwyczaili się do narzędzi AI w kodowaniu, że badacze nie mogą już przeprowadzić eksperymentów porównujących pracę z AI i bez AI. Jak donosi TechCrunch, choć sztuczna inteligencja pozwala na szybsze generowanie kodu, może nie produkować lepszego kodu — a to może spowodować problemy w przyszłości.

Kluczowe wnioski

• Programiści odmawiają udziału w badaniach wymagających pracy bez AI, nawet na ograniczoną liczbę zadań.
• Firmy jak Amazon i Uber borykają się z wysokimi kosztami tokenów AI bez widocznego wzrostu produktywności.
• Według analiz CodeRabbit, kod generowany przez AI tworzy 1,7 raza więcej problemów niż kod napisany przez ludzi.
• Firmy wydają 44% swoich tokenów na naprawianie błędów wprowadzonych przez AI.
• Eksperci ostrzegają przed zamianą „tymczasowego przyspieszenia na permanentne uzależnienie”.

Badacze nie mogą przeprowadzić eksperymentów

W lutym 2026 roku renomowane laboratorium badawcze METR opublikowało zaskakujące odkrycie: większość deweloperów nie chce już pracować bez AI, nawet w ramach badań naukowych. METR planowało zaktualizować przełomowe badania z 2025 roku dotyczące produktywności kodowania z AI, które wykazały paradoksalny rezultat — choć deweloperzy raportowali wzrost produktywności, w rzeczywistości AI ich spowalniało.

Kiedy METR postanowiło powtórzyć eksperyment, okazało się to niemożliwe. Deweloperzy nie byli skłonni uczestniczyć „ponieważ nie chcą pracować bez AI” nawet tylko na potrzeby badania. Zamiast tego, w maju opublikowano ankietę, w której pracownicy techniczni sami ocenili swoje korzyści z AI — niemal wszyscy uznali, że AI czyni ich dwukrotnie bardziej wartościowymi dla organizacji.

Tokenmaxxing i eksplodujące koszty

Trend „tokenmaxxing” — używania liczby tokenów jako miernika produktywności AI — zdominował 2026 rok, ale może już się kończyć. Amazon zamknął swój wewnętrzny ranking tokenów o nazwie Kirorank po tym, jak pracownicy zaczęli go manipulować, nadmiernie używając agentów AI i generując ogromne koszty, donosi Financial Times.

Uber wyczerpał swój budżet na AI w ciągu pierwszych czterech miesięcy 2026 roku, jak informuje The Information. COO Andrew Macdonald przyznał w podcaście, że takie wydatki nie przełożyły się na mierzalny wzrost projektów lub produktywności.

James Shore, programista i autor, w wiralnym wpisie na blogu ostrzegł: „Piszesz kod dwukrotnie szybciej teraz? Lepiej miej nadzieję, że zmniejszyłeś koszty utrzymania o połowę. W przeciwnym razie jesteś w tarapatach. Zamieniasz tymczasowe przyspieszenie na permanentne uzależnienie.”

Problemy z jakością kodu AI

Dane sugerują, że AI rzeczywiście może zwiększać problemy z utrzymaniem kodu. Aiswarya Sankar, CEO startupu Entelligence AI, twierdzi, że firmy wydają 44% swoich tokenów na naprawianie błędów wygenerowanych przez AI. CodeRabbit, firma produkująca narzędzia do przeglądu kodu, analizując open source'owe pull requesty, odkryła, że AI produkuje 1,7 raza więcej problemów niż kod ludzki.

Niezależni badacze z Singapore Management University opublikowali w kwietniu raport ostrzegający, że „kod generowany przez AI może wprowadzać długoterminowe koszty utrzymania do rzeczywistych projektów oprogramowania”.

Rozwiązania i rekomendacje

Scott Wu, założyciel Cognition i twórca agenta kodującego Devin, sugeruje używanie agentów AI do naprawiania kodu tak szybko, jak AI go generuje. Jednak sam przyznaje, że obecnie ocenia umiejętności Devina na poziomie między junior a mid-level programistą, w zależności od zadania.

Badacze z SMU proponują bardziej ludzkie podejście: programiści powinni znać mocne i słabe strony AI tak dobrze, jak swoje ulubione języki programowania. Potrzebują silnych systemów zapewniania jakości zaprojektowanych dla AI i muszą starannie przeglądać pracę AI jak kod junior developera. Ludzie powinni nadal zajmować się pracą na wysokim poziomie, jak architektura oprogramowania i projektowanie bezpieczeństwa.