Искусственный интеллект довольно сильно изменил мир программирования, став привычным помощником для тысяч разработчиков. Инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor и Claude Code помогают писать код, искать решения и осваивать новые технологии. Но есть нюанс: доверие разработчиков к нейросетям падает.
Опрос Stack Overflow, охвативший более 49 000 программистов из 177 стран, показывает, что сейчас лишь 29% верят в надежность ИИ, по сравнению с 40% годом ранее. Почему так? Давайте разбираться. Заодно оставляйте свои комментарии по теме — интересно, доверяете ли языковым моделям вы.
ИИ в разработке: почему его выбирают
Нейросети стремительно внедрились в рабочие процессы программистов. По результатам опроса Stack Overflow от 2025 года, 84% разработчиков применяют ИИ или планируют это сделать в ближайшем будущем. Это на 8% больше, чем в 2024 году. Среди профессионалов 51% работает с ИИ каждый день. В первую очередь с GPT от OpenAI (81% пользователей) и Claude Sonnet от Anthropic (45% среди профессионалов) — они помогают быстрее писать документацию, генерировать тесты и находить ответы. Для новичков ИИ особенно полезен: 44% начинающих программистов полагаются на него, что на 7% больше, чем год назад. Быстрый доступ к примерам кода и пояснениям сложных тем делает ИИ удобной альтернативой долгому чтению документации.
Популярность нейросетей объясняется несколькими факторами:
Во-первых, они экономят время на рутинных задачах, таких как форматирование кода или создание простых функций. 54% разработчиков используют ИИ для поиска информации, а 36% — для генерации контента.
Во-вторых, компании все чаще требуют внедрения таких инструментов. Как отмечает VentureBeat (июль 2025), 30% менеджеров в технологических фирмах настаивают на использовании ИИ, считая его ключом к конкурентоспособности.
Наконец, регулярное применение повышает лояльность: 88% ежедневных пользователей относятся к ИИ позитивно, в отличие от 64% тех, кто работает с ним раз в неделю.
ИИ заметно влияет на выбор технологий. Python сегодня используют 58% разработчиков — на 7% больше, чем в 2024 году. Рост связан с его ключевой ролью в ИИ-программировании и поддержкой популярных библиотек вроде TensorFlow и PyTorch. Rust и Go тоже укрепляют позиции, так как хорошо подходят для создания инфраструктуры нейросетей.
Среди IDE лидируют Visual Studio Code (76%) и Visual Studio (29%), но интерес к ИИ-ориентированным редакторам вроде Cursor (18%) растет. Разработчики пробуют новые инструменты с ИИ, но пока не спешат отказываться от привычных решений.
Проблемы ИИ: «почти правильные» решения и их последствия
Главная причина недоверия к ИИ — его склонность выдавать «правдоподобный» код с ошибками. По данным опроса Stack Overflow, 66% разработчиков сталкивались с ситуацией, когда код выглядел рабочим, но содержал скрытые проблемы. 45% считают это главным недостатком нейросетей, ведь отладка часто занимает больше времени, чем написание кода с нуля. «Мы получаем код, который работает в 80% случаев, но оставшиеся 20% требуют глубокого анализа», — заявил разработчик Наманьяй Гоел.
GitHub Copilot может предложить код, который выглядит логично, но не учитывает специфики проекта, особенно зависимости или требования безопасности. Это опасно для младших разработчиков — они могут принять такие предложения за готовые решения, не понимая глубже. В итоге многие обращения на Stack Overflow (примерно 35%) связаны с исправлением багов, вызванных кодом от ИИ — он не всегда надежен в комплексных проектах.
Сложные задачи остаются слабым местом ИИ. 29% разработчиков считают, что нейросети плохо работают там, где нужен глубокий контекст или ответственность. В проектах с высокими нагрузками или критичными требованиями программисты чаще полагаются на свой опыт. «ИИ может предложить черновой вариант, но для продакшн-систем я доверяю только себе и команде», — комментирует ситуацию программист из Индии Арун Кумар в блоге Stack Overflow.
Еще одна проблема — так называемый «вайб-кодинг». То есть когда разработчик просто описывает задачу в тексте, а ИИ полностью генерирует готовый код или даже целое приложение без пошаговой проработки. По данным опроса Stack Overflow, 77% программистов не используют этот метод в работе, считая его слишком ненадежным. «Вайб-кодинг хорош для быстрых прототипов, но в реальных проектах он создает больше проблем, чем решает», — говорит Бен Мэттьюс, старший директор по разработке в Stack Overflow. Такой код часто игнорирует вопросы масштабируемости, поддержки и безопасности, поэтому он непригоден для серьезных систем.
Еще одна слабая сторона ИИ — задачи, связанные с этикой и безопасностью. 62% разработчиков обсуждают вопросы инфобеза с коллегами, а 61% просит помощи, чтобы лучше разобраться в коде. Это показывает, что нейросети пока не заменяют человеческую интуицию, особенно когда важно предсказать последствия. Например, ИИ может сгенерировать код с уязвимостью, которую заметит опытный программист, но не новичок.
ИИ-агенты, работающие автономно, также не оправдывают ожиданий. 52% программистов либо не используют их, либо предпочитают более простые инструменты, а 38% не планируют их внедрять. Даже среди тех, кто применяет агентов, только 38% отмечают улучшение качества кода, хотя 69% видят рост продуктивности. Это подчеркивает, что ИИ пока лучше справляется с поддержкой, чем с полной заменой человеческого труда.
Человеческая экспертиза и роль сообществ
Даже при активном использовании ИИ разработчики опираются на другие источники информации. Например, опыт и знания людей. 75% обращаются к коллегам, когда не доверяют ответам нейросетей. Популярными остаются сообщества: Stack Overflow (84% пользователей), GitHub (67%) и YouTube (61%). Особенно выделяется Stack Overflow — он служит «страховочной сеткой», куда программисты приходят разбирать проблемы, вызванные ИИ, и искать проверенные решения.
Сообщества ценят за выверенные знания и контекст. В отличие от ИИ, который может выдать устаревшую или неверную информацию, материалы на Stack Overflow проходят модерацию и опираются на опыт участников. Еще одно преимущество — контекст: нейросети часто дают общие решения, а на форумах обсуждают нюансы конкретных проектов и предлагают подходы, проверенные на практике.
А еще комьюнити помогает обучаться. 68% начинающих разработчиков используют техническую документацию, но все чаще дополняют ее ИИ-инструментами. При этом для сложных тем или новых технологий программисты предпочитают читать обсуждения, где не только дают решение, но и объясняют, почему оно работает. Например, в июле 2025 года на Stack Overflow был популярный тред о том, как использовать Cursor для рефакторинга кода и избегать типичных ошибок ИИ. Такие дискуссии помогают формировать более осознанный подход к новым технологиям.
Кроме того, сообщества формируют культуру разработки. Обмен лучшими практиками, обсуждение новых подходов и критика ИИ-инструментов помогают программистам ориентироваться в меняющемся ландшафте технологий. Как отметил СЕО Stack Overflow Прашант Чандрасекар, «доверительные источники знаний критически важны в эпоху ИИ». Платформа уже адаптируется, запустив новые функции для обсуждения ИИ-генерированного кода, что помогает разработчикам быстрее решать связанные с ним проблемы.
Будущее ИИ: перспективы и вызовы
Что дальше ждет ИИ? Специалисты хотят, чтобы нейросети лучше понимали контекст, делали меньше ошибок и давали решения, которые не нужно долго исправлять. Например, развитие моделей вроде Claude Sonnet может помочь им работать с проектами, где нужен глубокий анализ. Компании тоже должны вкладываться в обучение. «К ИИ надо относиться как к партнеру, вспомогательному инструменту, а не к последней инстанции», — говорит Джоди Бейли, директор по продуктам Stack Overflow. Это особенно важно для новичков, они нередко переоценивают возможности ИИ.
Сообщества останутся важной частью работы разработчиков. Stack Overflow уже адаптируется к эпохе ИИ: добавляет разделы для обсуждения ошибок, помогает разбираться с ИИ-кодом и делиться опытом.
В целом, ИИ — мощный инструмент, но не универсальное решение, панацея. Разработчики стараются сочетать его возможности с проверкой человеком. Как сказал один из участников опроса, «ИИ как молоток: полезен, если знаешь, куда бить, но без опыта можно все испортить». Поэтому главное — уметь использовать ИИ там, где он реально помогает, и не забывать проверять его работу самому.