コーディング行動に関する新たな研究は、AIがソフトウェア開発に与える影響について疑問を投げかけている
テイラー・ソパー著
ソフトウェア開発は、生成型AIの初期のユースケースの一つです。大小を問わず数千もの企業が、GitHub Copilotなどのツールを既に活用し、新しいアプリケーションやサービスの開発を加速させています。
しかし、シアトルで開発された開発者分析ツール「GitClear」の新しい研究プロジェクトによると、AIは生産性を向上させる可能性がある一方で、コード全体の品質に悪影響を及ぼす可能性もあるという。
この調査では、1億5,300万行の変更されたコードを分析し、2023年に行われた変更と、AIがコード生成にそれほど重要ではなかった以前の年とを比較しました。調査結果の一部は以下のとおりです。
- 「コードチャーン」、つまり作成後2週間以内に破棄されるコード行の割合は増加傾向にあり、2024年には倍増すると予想されています。調査では、チャーンの増加は、ミスが本番環境に導入されるリスクが高まることを意味すると指摘しています。
- 「コピー＆ペーストされたコード」の割合は、「更新」「削除」「移動」されたコードよりも急速に増加しています。「この点で、AI生成コードの構成は、自分の作業をプロジェクト全体に十分に統合しない短期開発者のそれに似ています」と、GitClearの創設者ビル・ハーディング氏は述べています。
ハーディング氏によると、要するに、AI コード アシスタントはコードの追加に非常に優れていますが、「AI 誘発の技術的負債」を引き起こす可能性があります。
「孤立した作業や、新規の課題に取り組む場合は、迅速なコード追加が望ましい」と彼はGeekWireに語った。「しかし、急いで追加されたコードは、その後のメンテナンスを任されるチームにとって厄介なものとなる。」
つまり、量が増えても必ずしも質が向上するわけではないのです。
AIは「これまでにはできなかった方法で技術的負債を積み重ねることを可能にする、まったく新しいクレジットカードのようなものだ」と、MITのアルマンド・ソラーレザマ教授は昨年、AIコーディングツールに関する記事の中でウォール・ストリート・ジャーナルに語った。
AIコーディングの増加はエンジニアの報酬にも影響を与える可能性があります。
「エンジニアリングリーダーが変更したコード行数に基づいて給与を決定する場合、それとAIの組み合わせにより、残念なコードが提出される動機が生まれます」とハーディング氏は述べた。
ハーディング氏は、AIツールがソフトウェア開発にプラスの影響を与えるかどうかは断言できないと述べた。彼は、Phindのようなサービスから、AIを使ってカスタマイズされたコード生成結果を得ることの利点を指摘した。しかし同時に、開発者にとって「質の低いコードを読むことは、仕事の中で最も意志力を消耗する部分だ」とも述べた。
マッキンゼーが昨年実施した調査では、AIコーディングによって「生産性の大幅な向上」が実現可能だが、それはタスクの複雑さと開発者の経験に依存することが明らかになった。「最終的にコードの品質を維持するためには、開発者は高品質なコードを構成する特性を理解し、ツールに適切な出力を促さなければならない」と調査は述べている。
ハーディング氏は以前、eBayの競合企業であるBonanzaを率いていたが、同社は昨年、GitClearやメモアプリAmplenoteを運営する15人の企業であるAlloy.devの成長資金を支援するために買収された。
