Kevin Topolskyכלי בינה מלאכותית זוכים לשבח כגורמים מהפכניים לפיתוח תוכנה, מעלים אפילו קודנים צעירים לרמת מיומנות עם כלי עבור. אולם, יש צד להיפך להתקדמות טכנולוגית זו, כפי שמודגש בדיונים האחרונים בקהילת הטכנולוגייה. חלק מפיתוחנים שניסו כלים לקידום קוד מופעלי AI בחרו במודע לא להשתמש בהם, אף אחרי הבטחות היתרונות של תוצאת העיקול בתהליך הפיתוח.
משוב ממגוון פלטפורמות מעיד כי הדאגות שמובילות לעזיבת כלים של AI הן מרובות-פנים. חלק מפיתוחנים מוצאים כי הקוד שנוצר על ידי כלים אלה חסר תכלית רמה, דורש עריכה רבה יותר מכתיבה מאפס. אילו ישנם מקרים שבהם ה-AI עשוי להפיק קוד שאינו מדויק או בלתי הגיוני, מונע ולא משפיע על היציבות. ההצעות של AI עשויות גם להיות מושכות כמשקיקות או מוגבלות, נועזות את יצירתיות המפתח ואת יכולת הפתרון לבעיות.
יותר מזה, שימוש בכלים AI כמו Copilot לא תמיד עשוי לטופל באתגרים הספציפיים אותם פיתח יכול להתמודד, אולי מונע פיתוח כישור והזדמנויות ללמידה. זה נכון במיוחד לקודנים מתחילים שעשויים להסתמך למדי על כלים כאלה. כאחד מפיתוחנים שמתאימים אם, "אם אי פעם תרצה ליצור משהו חדש, עליך להבין איך לכתוב בפועל קוד; לא רק להשתמש בכלי עתק-הדבק שנקלט בהתרגשות עליו. ההסתמכות על Copilot מבטיחה שאף פעם לא תלמד באמת כיצד לכתוב קוד".
בעוד ש- Github Copilot נשאר כעוזר AI בולט בקהילת התכנות, חליפות כמו Cursor ו- ChatGPT זכות להתעמת לזכותן בטיפול בית עזיז לתכנות. הדיון התמד שסביב השימוש בכלים על “השפעתם על התועלתות מודגשת עד כמה הזכיה לכישורי קידוד אמיתיים.
