AI はアイデアをソースコードに素早く変換しますが、まだ洗練されていません。
CodeRabbit（人気のソースコードレビューツール）の最新調査によると、AI生成コードのエラー率は人間が作成したコードに比べて1.7倍高いことが示されています。私たちはパラドックスに直面しています。つまり、より高速で便利であればあるほど、リスクは大きくなるということです。
利便性のパラドックス: AI ソース コードにはバグが満ち溢れています。
CodeRabbitのデータによると、AIが生成したコード変更リクエストには平均10.83個のエラーが含まれているのに対し、人間が生成した場合はわずか6.45個です。注目すべきは、これらのエラーが単なる軽微なものではなく、AIは人間のプログラマーよりも1.4倍も頻繁に深刻な論理エラーを生成する傾向があるということです。
根本的な理由は、AIが本質的に「予測機械」であるという事実にあります。インターネットから得られる膨大なデータに基づいて、次の文字が何であるかを推測するのは得意ですが、複雑なシステムの現実世界の文脈については全く理解していません。
AI は、洗練された構文的に正しいコード (人間よりもスペルミスが 1.76 倍少ない) を書くことができますが、運用されると、そのコードはシステム内の他のコンポーネントとの競合により「妨害者」になる可能性があります。
最大の弱点はセキュリティだ。
専門家が最も懸念しているのは、セキュリティ上の脆弱性です。AIは、パスワードの安全な取り扱いを怠ったり、機密情報を漏洩したり、SQLインジェクション攻撃を助長したりするなど、典型的なミスを頻繁に繰り返します。
まるで超人的なスピードを持つ建設作業員がドアの鍵の取り付けを忘れたかのようだ。AIのセキュリティエラー率は人間の1.57倍という報告もある。マイクロソフトが2025年までに過去最多の1,100件の脆弱性を修正する必要があることは、警鐘と言えるだろう。
AIの登場によりソースコード量が劇的に増加するにつれ、セキュリティエンジニアへのプレッシャーも飛躍的に増大しています。製品のリリース後に脆弱性を修正するコストは、最初から適切な対策を講じる場合よりも常に何倍も高くなります。
「コーダー」から「モデレーター」へ
1.7倍のエラー率は不安に思えるかもしれませんが、だからといってAIに背を向けるべきではありません。明るい点は、AIがテストスクリプトの作成において人間よりも1.32倍優れていることです。
現代のプログラマーの役割は劇的に変化しています。彼らはもはや勤勉な「タイピング担当者」ではなく、徐々に設計者や評価者へと変貌を遂げつつあります。2025年に最も重要なスキルは、プログラミング言語の暗記ではなく、一見ナイーブだが危険なAIの欠陥を検出するための批判的思考力です。
人間の直感とエラーチェックツールの自動化を組み合わせた、厳格な「チェックポイント」を確立する必要があります。結局のところ、AIが真に効果を発揮するのは、誤った結果を疑問視し、敢えて拒否する方法を知っているプログラマーの手に委ねられているときだけです。
プログラミングの未来は、誰がより速くコードを書くかではなく、誰がサポートツールをよりうまく管理するかにあります。
出典: https://tuoitre.vn/code-do-ai-viet-nhanh-hon-nhung-loi-nhieu-gap-1-7-lan-con-nguoi-20251222173455961.htm
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