2026 ۾، توهان ڊولپرز جي وائيس گرفت هٿن مان AI ڪوڊنگ ٽولز کي ڇڪي نٿا سگهو، محقق دريافت ڪيا آهن.
پر جڏهن ته AI بلاشڪ مدد ڪري رهيو آهي ڪوڊرز کي تيزيءَ سان ڪوڊ پيدا ڪرڻ ۾، اهو شايد بهتر ڪوڊ پيدا نه ڪري رهيو آهي، ٻيا محقق خبردار ڪن ٿا. ۽ اھو انھن لاءِ روڊ ھيٺ مسئلا پيدا ڪري سگھي ٿو.
خاص طور تي، فيبروري 2026 ۾، معزز AI ريسرچ ليب METR هڪ حيرت انگيز انڪشاف شايع ڪيو: گهڻا ڊولپر ڪم نه ڪندا، جيتوڻيڪ محدود تعداد ۾ ڪمن تي، اي آءِ کان سواءِ.
METR ڪجهه مهينا اڳ شايع ٿيل ڪجهه بنيادي تحقيق جي تازه ڪاري مهيا ڪرڻ جي اميد ڪئي هئي، 2025 ۾، AI ڪوڊنگ جي پيداوار تي. ان ۾، محقق ماپ ڪيو ته اوپن سورس ڊولپرز ڪيترو وقت ورتو ڪمن کي هٿ سان ڪرڻ ۾ AI جي مقابلي ۾.
جڏهن ته ان مطالعي ۾ ڊولپرز ٻڌايو ته AI انهن کي وڌيڪ پيداوار بڻائي رهيو هو، اهي حيران ٿي ويا ته اهو سکڻ جي حقيقت انهن کي سست ڪيو. يقينا، اهو تيزيء سان ڪوڊ ٺاهي، پر پوء انهن غلطين کي ڳولڻ ۽ درست ڪرڻ، AI کي هلائڻ ۽ ڪم مڪمل ڪرڻ لاء ان تي انتظار ڪرڻ لاء اضافي وقت گذاريو.
جڏهن METR AI ۽ ڪوڊر جي مهارت ۾ پيش رفت کي ماپڻ لاءِ تجربي کي ورجائڻ لاءِ تيار ٿيو، اهي نه ٿي سگهيا.
Devs حصو وٺڻ لاءِ راضي نه هئا ”ڇاڪاڻ ته اهي AI کان سواءِ ڪم ڪرڻ نٿا چاهين“ جيتوڻيڪ صرف مطالعي لاءِ ، محققن اعتراف ڪيو.
ان جي بدران، METR مئي ۾ هڪ سروي شايع ڪيو جنهن کي ٽيڪنيڪل ملازمن کي انهن جي AI پيداوار جي حاصلات جي خود رپورٽ ڪرڻ جي اجازت ڏني وئي. تعجب جي ڳالهه ناهي، انهن سمجهيو ته AI انهن کي پنهنجي تنظيمن لاء ٻه ڀيرا قيمتي طور تي ٺاهيو.
پر تازيون سرخيون نام نهاد ٽوڪن ميڪسڪسنگ جي جهنگلي خرچن جي باري ۾، تازو تحقيق جي خرابي سان گڏ، اهڙي خود خيالات کي مشڪوڪ بڻائي ٿو.
Tokenmaxxing، يا ٽوڪن جو تعداد استعمال ڪندي ھڪڙو ماڻھو پراکسي طور استعمال ڪري ٿو AI سان پيداوار لاءِ، ھاڻي 2026 جو رجحان رھيو آھي. ۽ اهو اڳ ۾ ئي ختم ٿي سگهي ٿو.
ايمازون پنهنجو اندروني ٽوڪن ٽريڪنگ ليڊربورڊ کي بند ڪري ڇڏيو جنهن کي Kirorank سڏيو ويندو آهي جڏهن ملازم ان کي گيم ڪري رهيا هئا AI ايجنٽن کي گهڻو استعمال ڪندي ، ۽ خرچ وڌائي رهيا آهن ، فنانشل ٽائمز هن هفتي ٻڌايو. ملازمن ثابت ڪيو ته AI استعمال خود بخود پيداوار وڌائڻ ۾ ترجمو نٿو ڪري.
اوبر پنهنجي 2026 AI بجيٽ ذريعي سال جي پهرين چئن مهينن اندر اڏايو، معلومات ٻڌايو. COO اينڊريو ميڪڊونلڊ تازو ئي هڪ پوڊ ڪاسٽ تي چيو آهي ته اهڙا خرچ منصوبن يا پيداوار ۾ ماپبل واڌ جو سبب نه بڻيا هئا.
اي آءِ ٺاهيل ڪوڊ پڻ لازمي طور تي جاري ڪوڊ جي سار سنڀال جي ضرورتن کي گهٽائي نٿو سگهي، ۽ شايد ان کي وڌائي سگھي ٿو، پروگرامر ۽ ليکڪ جيمس شور هڪ بلاگ پوسٽ ۾ خوبصورت طور تي بحث ڪيو جيڪو هيڪر نيوز تي وائرل ٿي ويو.
"توهان ڪوڊ ٻه ڀيرا جلدي لکندا آهيو؟ بهتر اميد آهي ته توهان پنهنجي سار سنڀال جي خرچ کي اڌ ڪري ڇڏيو آهي،" هن لکيو. "ٻي صورت ۾، توهان خراب ٿي ويا آهيو. توهان واپار ڪري رهيا آهيو هڪ عارضي رفتار وڌائڻ لاء مستقل ادائيگي لاء."
اتي ٻيا ثبوت آھن ته AI ڪوڊ جي سار سنڀال جي پريشاني کي وڌائي سگھي ٿو.
Aiswarya Sankar کان هڪ وائرل ٽوئيٽ، باني ۽ CEO reliability انجنيئرنگ ايجنٽ جي شروعاتي اينٽيليجنس AI، اعلان ڪري ٿو ته ڪمپنيون انهن جي ٽوڪن جو 44 سيڪڙو بگ فيڪس تي خرچ ڪري رهيون آهن جيڪي انهن جي AI ٺاهيل آهن. ان دوران، ڪوڊ جو جائزو وٺڻ واري ٽول ڪمپني ڪوڊ ريبٽ جو چوڻ آهي ته هن اوپن سورس پل جي درخواستن جو تجزيو ڪيو ۽ ڏٺائين ته AI انساني ڪوڊ کان 1.7x وڌيڪ مسئلا پيدا ڪيو.
اهي آهن، يقينن، خود خدمت ڪندڙ انگ اکر انهن کان جيڪي AI ڪوڊ جي نظرثاني جا اوزار وڪڻڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن.
اڃان تائين آزاد محققن کي به اهڙا مسئلا مليا آهن. معزز سنگاپور مئنيجمينٽ يونيورسٽي جي محققن اپريل ۾ هڪ رپورٽ شايع ڪئي ته خبردار ڪيو ويو آهي ته "اي آئي ٺاهيل ڪوڊ حقيقي سافٽ ويئر منصوبن ۾ ڊگهي مدت جي سار سنڀال جي خرچن کي متعارف ڪرايو."
ڏنو ويو آهي ته پروگرامر پنهنجن AI اسسٽنٽ سان پيار ڪندا آهن، حل ڇا آهي؟
خير، جيڪي توهان کي وڪڻڻ چاهين ٿا AI ڪوڊنگ ايجنٽن جو چوڻ آهي ته devs صرف AI ڪوڊنگ ايجنٽ استعمال ڪري سگھن ٿا ڪوڊ کي درست ڪرڻ جي هڏن جي ٿڪائيندڙ ڪم ڪرڻ لاءِ جيترو جلدي AI ان کي ٻاهر ڪڍي ٿو. اهو ئي آهي جيڪو Cognition جو باني ۽ CEO Scott Wu - ٺاهيندڙ AI ڪوڊنگ ايجنٽ Devin - مشورو ڏئي ٿو.
پر اڃا به هو تسليم ڪري ٿو ته، جڏهن ته Devin آزاديء سان ڪم ڪري سگهي ٿو، هن وقت هن جي مهارت کي هڪ جونيئر ۽ وچولي سطح جي پروگرامر جي وچ ۾ درجه بندي ڪندو، ڪم تي منحصر ڪري ٿو. هي هڪ هٿ-ان-بند نه آهي ۽ ان کي وساريو حل.
SMU محقق هڪ وڌيڪ انساني طريقي جو مشورو ڏئي ٿو. پروگرامرز کي ڄاڻڻ گهرجي ته AI ڪهڙا ڪم ڪري ٿو ۽ نه ٿو چڱيءَ طرح سان جيئن اهي ڄاڻن ٿا انهن جي پسنديده ڪوڊنگ ٻوليون. انهن کي AI لاءِ ٺهيل مضبوط معيار جي ضمانت واري نظام جي ضرورت آهي ۽ اهي AI جي ڪم جو احتياط سان جائزو وٺڻ سان پڪڙي رهيا آهن ڄڻ ته اهو هڪ جونيئر ديو هو.
ان دوران، محقق چون ٿا (۽ وو متفق آهن)، انسانن کي اڃا تائين وڏي تصويري ڪم ڪرڻ گهرجي جهڙوڪ سافٽ ويئر آرڪيٽيڪچر ۽ سيڪيورٽي ڊيزائن.
