"Я не могу остановиться": 80% разработчиков считают, что программирование с помощью искусственного интеллекта скорее вызывает привыкание, чем помогает

• Программисты считают, что инструменты ИИ вызывают привыкание, но и утомляют.
• Скорость кодирования может быть снижена из-за задержек с исправлением кода, написанного с помощью ИИ.
• Инструменты ИИ-программирования могут привести к трудоголизму и эмоциональному выгоранию программистов.

Да, да, мы понимаем это. Благодаря GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, каким бы ни был новый инструмент ИИ для разработчиков, вы, как программист, можете выполнять больше работы, чем когда-либо прежде. Но даже несмотря на то, что разработчики все чаще используют их для создания шаблонов, объяснения незнакомого кода, составления тестов, рефакторинга модулей и устранения неполадок, многие из них также обнаруживают, что одни и те же инструменты могут вызывать проблемы.

Это потому, что, как описал в своем посте в LinkedIn Квентин Руссо, технический директор и соучредитель компании Rootly, занимающейся отчетами об инцидентах на базе искусственного интеллекта, "сейчас 2:47 ночи... Я не отлаживаю сбой. У меня нет крайнего срока. Я просто наблюдаю, как Claude Code выполняет рефакторинг модуля… и я не могу остановиться." Почему? Потому что, продолжил он, "Агентурное кодирование вызывает привыкание. Когда агент делает все правильно, вы получаете выброс дофамина. Когда он терпит неудачу, вы испытываете прилив адреналина". Руссо признался, что не мог заснуть и был вынужден обратиться за медицинской помощью.

Это не так уж удивительно. Программисты уже давно склонны к трудоголизму. Однако искусственный интеллект привнес в работу новый темп, когда, как выразился Руссо, "наблюдение за работой агента достаточно пассивно, чтобы чувствовать себя отдохнувшим, и достаточно активно, чтобы оставаться на связи". В результате возникает новый вид эмоционального выгорания.

Также: Этот эксперт по искусственному интеллекту говорит, что апокалипсис рабочих мест не наступит, даже если вы программист, и вот почему

Это не просто опыт одного программиста. Программирование с помощью искусственного интеллекта может превратить разработку программного обеспечения в непрерывный цикл обратной связи. Вместо того, чтобы завершить задачу и отойти от нее, разработчики могут постоянно просить агента о другой реализации, переписывании, оптимизации или рефакторинге, или сочетать это с беспокойством о том, что остановка означает невыполнение работы.

Компания Coddy Tech, занимающаяся обучением программированию, в ходе опроса 305 разработчиков выяснила, что "четверо из пяти разработчиков (80%) говорят, что использование ими ИИ ощущается скорее как зависимость, чем как преимущество". Конечно, они сочли эти инструменты полезными, но они также обеспокоены тем, что привычная зависимость от искусственного интеллекта ослабляет их собственный процесс решения проблем, увеличивает их рабочую нагрузку и способствует нездоровому отношению к работе.

So it is that "more than two-fifths of developers (43%) keep coding with AI after hours even when they meant to stop, and 32% have put off sleep to keep going." Also, 39% said AI tools have made it harder to switch off from work.

Also: 75% of developers I surveyed prefer Claude Code - here's why they choose it over Codex

It's not just the addictive nature of AI tools. Heavy use of AI, reported 74% of developers, made it more likely they'd earn a raise or promotion. However, 51% also said they were more likely to burn out.

It also doesn't help any that, as the 2025 Stack Overflow Developer Survey found, 45% of respondents were frustrated by AI answers that were "almost right, but not quite. The result? Output that appears convincing while creating difficult debugging work.

The Stack Overflow study also found that while AI tool adoption has continued to climb, with 80% of developers now using them in their workflows, trust in AI accuracy has fallen from 40% in previous years to just 29% this year. As a result, programmers' positive favorability toward AI has decreased from 72% to 60% year over year.

Also: A low-tech solution from the past may be your best defense against AI deepfakes

The friction between ease of use and a heavier workload matters. Besides trying to work out what the AI almost got right, developers must still understand the requirements, recognize when generated code conflicts with a system's architecture, test edge cases, address security risks, and own the production consequences.

This creates "verification debt." The output arrives quickly, but you're still stuck establishing whether it is correct, secure, maintainable, and appropriate to the specific codebase.

On top of that, the dependence described in the Coddy survey may be amplified by how employers interpret AI-driven output. If an organization treats AI as a way to multiply developer capacity, workers can face pressure to ship more features, close more tickets, and perform more reviews in the same number of hours.

That, in turn, can erase the time saved on individual coding tasks and shift the burden elsewhere: Larger pull requests, more generated changes to inspect, more dependencies to validate, and more operational risk to manage.

Also: You can earn your Google Al Professional Certificate for free - and I highly recommend it

AI-assisted programming is, therefore, becoming as much a life-work balance issue as a tooling issue. Teams that use agents to remove routine toil may see genuine benefits. Teams that use them to accelerate every part of the software-production pipeline risk creating a faster, more relentless version of the same job.

For developers like Rousseau, the concern is no longer merely whether AI can write code. It can. We get that. The question going forward is whether developers can still decide when the workday and the agent loop end.

>