METR — некоммерческий институт оценки рисков передовых ИИ-моделей, который проводит проверки перед релизами для Anthropic и OpenAI — опубликовал результаты опроса 349 технических работников. Медианный респондент оценил рост скорости работы благодаря ИИ в 3 раза, рост ценности — в 1,6–2,1 раза в зависимости от формулировки вопроса. И в том же анонсе сам институт предупредил: восприятие обычно завышено относительно реальности.
В опрос вошли 87 инженеров-программистов, 71 исследователь, 129 академиков и аспирантов, 48 фаундеров и менеджеров. Чтобы поймать эффект с разных сторон, авторы задавали четыре варианта вопроса:
"Подумай о работе за прошлый месяц. Сколько времени заняла бы такая же работа без ИИ?" — медиана 3x по скорости.
"Сколько копий тебя нужно нанять без доступа к ИИ, чтобы получить тот же результат?" — медиана 2x по ценности.
"Сколько месяцев потребовалось бы тебе без ИИ, чтобы выдать такую же по ценности работу?" — медиана 2x.
"Какую долю текущей ценности ты выдал бы, если ИИ-инструменты отключат?" — обратная величина дает 1,4x.
METR подчеркивает: ценность работы для них важнее скорости. Логика простая. Если ИИ позволяет быстро сделать интерактивный дашборд, это формальный рост скорости. Но если дашборд не нужен проекту, ценности от него ноль. Именно ценность отвечает на вопрос, действительно ли ИИ ускоряет прогресс самого ИИ.
Летом 2025 тот же METR опубликовал контролируемое исследование с противоположным выводом. 16 опытных open-source разработчиков выполняли свои реальные задачи с ИИ-ассистентами и без, замерялось фактическое время от старта до merge. Результат: с ИИ они работали на 19% медленнее, при этом сами оценивали себя на 20% быстрее. На сравнительном графике в новом анонсе это расхождение проступает наглядно — опросы и стабильно дают 2–4x, полевые эксперименты — 0,85–1,2x.
Авторы честно перечисляют причины не доверять своим же цифрам. Среди тех, кому опрос разослали через GitHub, академические директории и X, ответили только 2% — это очень низкий отклик, и в выборку, скорее всего, попали именно энтузиасты ИИ, готовые потратить время на анкету про свою работу. 50% выборки регулярно используют Claude Code, 48% базируются в США. Средний опыт программирования у респондентов — 12 лет, опыт с ИИ — 19 месяцев, с агентными инструментами — всего 7 месяцев, так что эффект новизны исключать нельзя. Прямая цитата METR: "Наш опыт показывает, что восприятие обычно завышено".
Прогноз самих респондентов о приросте 2,8x к марту 2027 — это не предсказание будущего, а зеркало текущих ожиданий индустрии. Главное здесь в другом: единой цифры эффекта ИИ на продуктивность пока нет. Оценки Anthropic для Claude Opus 4.5 и 4.6 дают 2x, для Claude Mythos — 4x, но это тоже самоотчет, причем для Mythos — slack-опрос всего 130 сотрудников. Контролируемые эксперименты на реальных задачах дают около 1x. Между этими цифрами — методологическая пропасть, и индустрия пока не определилась, какой методике верить.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
