SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Biznes / Rynek

Trzy czwarte kodu w Google generuje AI. Inżynierowi zostaje czytanie diffów

Sundar Pichai ogłosił na Google Cloud Next w Las Vegas, że 75% nowego kodu w Google'u pisze AI — pół roku wcześniej było 50%, w październiku 2024 około 25%. Meta celuje w 55% zmian "Agent-Assisted" na czwarty kwartał 2025, Snap podaje co najmniej 65%, a Microsoft zapowiadał 95% w pięć lat. Migracja u Google'a poszła sześć razy szybciej niż rok wcześniej. Rola programisty przesuwa się z autora w recenzenta, a wewnętrzne rankingi po spalonych tokenach — "tokenmaxxing" — premiują licznik, nie rezultat.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Biznes / Rynek  ·  3 min  · 

Trzy czwarte kodu w Google generuje AI. Inżynierowi zostaje czytanie diffów
Ilustrację przygotowała AI.

AI pisze już trzy czwarte nowego kodu w Google'u. Liczbę tę Sundar Pichai podał w kwietniu na konferencji Google Cloud Next w Las Vegas, a od tamtej pory wraca w branżowych tekstach. Sześć miesięcy wcześniej Google podawał 50%, w październiku 2024 około 25%. Pichai dodaje, że każdą linię tego kodu sprawdza i zatwierdza inżynier. Sama liczba mówi mi mało o produktywności, bo "kod wygenerowany" mieści w sobie i uzupełnienie jednej linii, i cały moduł. Mówi mi za to coś bardzo konkretnego o tym, jak teraz wygląda dzień pracy w największych firmach: model pisze, człowiek zatwierdza, a rola programisty przesuwa się z autora w recenzenta.

Nie tylko Google

Z dokumentów wewnętrznych ujawnionych przez Business Insider wynika, że Meta na czwarty kwartał 2025 postawiła cel: 55% zmian w kodzie z niektórych zespołów ma być "Agent-Assisted". Na pierwszą połowę 2026 próg rośnie: 65% inżynierów z jednego z działów ma używać AI w trzech czwartych swoich commitów. Snap pod nowym modelem operacyjnym podaje co najmniej 65%. Z Microsoftu mamy starsze dane, sprzed roku: CTO Kevin Scott zapowiedział wtedy 95% w ciągu pięciu lat.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Trzy reakcje programistów na to, że kod pisze już AI
Analiza / Opinia

Trzy reakcje programistów na to, że kod pisze już AI

4 min

Guardian wypytał kilkunastu programistów o to, jak AI zmienia ich zawód. Samo pisanie kodu traci na wartości: Google przyznaje, że AI pisze już 75% jego kodu, a od premiery ChatGPT branża technologiczna w USA straciła ponad 600 tysięcy miejsc pracy. Reakcje są trzy: Matt pisze grę ręcznie, żeby nie stracić formy, George Dover po 400 zgłoszeniach przekwalifikował się na inżyniera nastawionego na AI, a Kaitlin Cort zakłada związki zawodowe dla zwalnianych. Każde z tych działań to próba znalezienia gruntu pod nogami, zanim rynek zdecyduje za człowieka.

Programiści przeszli żałobę po AI i wrócili z fakturą za tokeny
Premiera / Narzędzie

Programiści przeszli żałobę po AI i wrócili z fakturą za tokeny

5 min

Z relacji Marka Pesce'a w The Register z konferencji AI Engineer Melbourne wynika, że programiści przestali bać się AI i zaczęli budować narzędzia, które ustawiają ją po swojej stronie. AJ Fisher pokazał, jak tani model dyfuzyjny puszczany w kółko nad jednym problemem schodzi z kosztem do połowy, a czasem do jednej dziesiątej, co Google potwierdził świeżym DiffusionGemmą. Daniel Rodgers-Pryor uruchomił zaś pipeline CI/CD, w którym agenty same diagnozują usterki i wypuszczają poprawki, działając tym lepiej, im większe dostają obciążenie.

Zaufanie do AI spada, choć sięga po nią coraz więcej programistów
Premiera / Narzędzie

Zaufanie do AI spada, choć sięga po nią coraz więcej programistów

4 min

Choć według ankiety Stack Overflow z 2025 roku po narzędzia AI sięga albo zamierza sięgać 84% programistów, zaufanie do trafności ich podpowiedzi spadło do 29%, o jedenaście punktów mniej niż rok wcześniej, a najmniej ufają im ci najbardziej doświadczeni. Kłopotem są odpowiedzi prawie dobre: badanie METR pokazało, że z AI programiści pracowali o 19% wolniej, a analiza 470 pull requestów wykazała 1,7 raza więcej poważnych błędów w kodzie współtworzonym przez model. Praca nie znika, tylko przesuwa się w stronę recenzji i testów, co napędza firmy pokroju Qodo.