नई दिल्ली, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सहयोगी कोडिंग प्लेटफॉर्म पर देखे गए पैटर्न के विश्लेषण के अनुसार, 2024 के अंत तक, अमेरिका में कंप्यूटर प्रोग्राम के लगभग एक तिहाई नए लिखे गए ब्लॉकों ने उत्पादकता में एआई सिस्टम के लाभ का समर्थन लिया, हालांकि, अनुभवी प्रोग्रामर के पास चले गए।
एआई-समर्थित कोडिंग जर्मनी और फ्रांस सहित अन्य देशों में भी अधिक पाई गई, जिसमें भारत तेजी से आगे बढ़ रहा है।
ऑस्ट्रिया के कॉम्प्लेक्सिटी साइंस हब और नीदरलैंड में उट्रेच विश्वविद्यालय के लेखक सिमोन डैनियोटी ने कहा, “हमने दुनिया के सबसे बड़े सहयोगी प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म गिटहब पर लगभग 160,000 डेवलपर्स से 30 मिलियन से अधिक पायथन योगदान का विश्लेषण किया।”
बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित, जेनरेटिव एआई प्राकृतिक भाषा में उपयोगकर्ता के अनुरोधों का जवाब दे सकता है, जिसमें कंप्यूटर कोड लिखना और डीबग करना भी शामिल है।
जर्नल साइंस में प्रकाशित निष्कर्षों से यह भी पता चलता है कि एआई का उपयोग कम अनुभवी प्रोग्रामर के बीच सबसे अधिक है, लेकिन उत्पादकता लाभ अनुभवी डेवलपर्स जेनरेटर एआई के पास जाता है, इसलिए खेल के मैदान को समतल करने के बजाय, मौजूदा अंतराल को बढ़ाया जा सकता है।
शोधकर्ताओं ने यह पहचानने के लिए एक विशेष रूप से प्रशिक्षित एआई मॉडल का उपयोग किया कि क्या कंप्यूटर कोड के ब्लॉक एआई-जनरेट किए गए थे, उदाहरण के लिए चैटजीपीटी या गिटहब कोपायलट के माध्यम से।
टीम वास्तविक समय में दुनिया भर में प्रोग्रामिंग कार्य को ट्रैक करने में सक्षम थी क्योंकि GitHub कोडिंग परिवर्धन, संपादन, सुधार के हर चरण को रिकॉर्ड करता है। पायथन दुनिया में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है।
कॉम्प्लेक्सिटी साइंस हब में परिवर्तनकारी अर्थव्यवस्था समूह का नेतृत्व करने वाले लेखक फ्रैंक नेफ्के ने कहा, “अमेरिका में, एआई-सहायता वाली कोडिंग 2022 में लगभग पांच प्रतिशत से बढ़कर 2024 की आखिरी तिमाही में लगभग 30 प्रतिशत हो गई।”
उन्होंने कहा, “जहां एआई-समर्थित कोड की हिस्सेदारी अमेरिका में सबसे ज्यादा 29 फीसदी है, वहीं जर्मनी में 23 फीसदी और फ्रांस में 24 फीसदी तक पहुंच गई है, इसके बाद भारत में 20 फीसदी है, जो तेजी से बढ़ रहा है।”
नेफ्के ने कहा कि अध्ययन के अंत में रूस और चीन अभी भी पीछे हैं।
लेखकों ने लिखा, “वर्तमान में एआई अमेरिका में अनुमानित 29 प्रतिशत पायथन फ़ंक्शन लिखता है, जो अन्य देशों की तुलना में कम हो रहा है।”
अध्ययन से यह भी पता चला कि जेनरेटिव एआई के उपयोग से 2024 के अंत तक प्रोग्रामर की उत्पादकता में 3.6 प्रतिशत की वृद्धि हुई।
नेफ्के ने कहा, “यह मामूली लग सकता है, लेकिन वैश्विक सॉफ्टवेयर उद्योग के पैमाने पर यह एक बड़े लाभ का प्रतिनिधित्व करता है।”
कम अनुभवी प्रोग्रामर को अपने कोड के 37 प्रतिशत में जेनरेटिव एआई का उपयोग करते देखा गया, जबकि अनुभवी प्रोग्रामर के लिए यह आंकड़ा 27 प्रतिशत था।
हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि उत्पादकता लाभ विशेष रूप से अनुभवी उपयोगकर्ताओं द्वारा संचालित होते हैं।
डैनियोटी ने कहा, “शुरुआती लोगों को शायद ही कोई फायदा हो।” उन्होंने कहा कि जेनेरिक एआई स्वचालित रूप से खेल के मैदान को समतल नहीं करता है, यह मौजूदा अंतराल को बढ़ा सकता है।
अनुभवी सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स को नई लाइब्रेरी और मौजूदा सॉफ़्टवेयर टूल के असामान्य संयोजनों के साथ अधिक प्रयोग करते देखा गया।
कॉम्प्लेक्सिटी साइंस हब के एक संकाय सदस्य, लेखक जोहान्स वाच्स ने कहा, “इससे पता चलता है कि एआई न केवल नियमित कार्यों में तेजी लाता है, बल्कि सीखने की गति भी बढ़ाता है, जिससे अनुभवी प्रोग्रामर को अपनी क्षमताओं का विस्तार करने और सॉफ्टवेयर विकास के नए डोमेन में आसानी से प्रवेश करने में मदद मिलती है।”
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