Sztuczna inteligencja szybko przekształca pomysły w kod źródłowy, ale nie jest jeszcze dopracowana.
Najnowsze badania CodeRabbit (popularnego narzędzia do analizy kodu źródłowego) wskazują, że kod generowany przez sztuczną inteligencję ma 1,7 raza wyższy współczynnik błędów niż kod tworzony przez ludzi. Mamy do czynienia z paradoksem: im coś jest szybsze i wygodniejsze, tym większe ryzyko.
Paradoks wygody: kod źródłowy sztucznej inteligencji jest pełen błędów.
Według danych CodeRabbit, średnio wygenerowane przez sztuczną inteligencję żądanie zmiany kodu zawiera 10,83 błędów, w porównaniu z zaledwie 6,45 w przypadku ludzi. Co ciekawe, błędy te nie są jedynie drobne; sztuczna inteligencja generuje poważne błędy logiczne 1,4 razy częściej niż programiści.
Główny powód leży w fakcie, że sztuczna inteligencja jest w zasadzie „maszyną predykcyjną”. Dobrze zgaduje, jaka będzie następna litera wyrazu, na podstawie ogromnych ilości danych z internetu, ale nie ma pojęcia o rzeczywistym kontekście złożonego systemu.
Sztuczna inteligencja potrafi pisać dopracowany, poprawny składniowo kod (z 1,76 razy mniejszą liczbą błędów ortograficznych niż ludzie), jednak po wdrożeniu do użytku kod ten może stać się „sabotażystą” z powodu konfliktów z innymi komponentami systemu.
Piętą achillesową jest bezpieczeństwo.
Eksperci najbardziej martwią się lukami w zabezpieczeniach. Sztuczna inteligencja często powtarza klasyczne błędy, takie jak niebezpieczne posługiwanie się hasłami, ujawnianie poufnych informacji czy ułatwianie ataków typu SQL injection.
To jak robotnik budowlany o nadludzkiej szybkości, który zapomniał zamontować zamek w drzwiach. Raporty wskazują, że luki w zabezpieczeniach sztucznej inteligencji są 1,57 razy bardziej narażone na awarię niż u ludzi. Konieczność załatania przez Microsoft rekordowej liczby 1100 luk w zabezpieczeniach do 2025 roku to sygnał ostrzegawczy.
Wraz ze wzrostem ilości kodu źródłowego dzięki sztucznej inteligencji, presja na inżynierów bezpieczeństwa również rośnie wykładniczo. Koszt łatania luk w zabezpieczeniach po premierze produktu jest zawsze wielokrotnie wyższy niż naprawienie go od samego początku.
Od „programisty” do „moderatora”
Choć wskaźnik błędów na poziomie 1,7 raza może wydawać się alarmujący, nie oznacza to, że powinniśmy odwrócić się od sztucznej inteligencji. Jasnym punktem jest to, że sztuczna inteligencja jest 1,32 razy lepsza w pisaniu skryptów testowych niż ludzie.
Rola współczesnych programistów zmienia się diametralnie. Nie są już pilnymi „pisaczami”, lecz stopniowo stają się architektami i ewaluatorami. Najważniejszą umiejętnością w 2025 roku nie jest zapamiętywanie języków programowania, ale krytyczne myślenie, pozwalające wykrywać pozornie naiwne, ale niebezpieczne błędy w sztucznej inteligencji.
Musimy ustanowić rygorystyczne „punkty kontrolne”, łączące ludzką intuicję z automatyzacją narzędzi do sprawdzania błędów. Ostatecznie sztuczna inteligencja jest naprawdę skuteczna tylko wtedy, gdy znajduje się w rękach programistów, którzy potrafią kwestionować i odważnie odrzucać błędne wyniki.
Przyszłość programowania nie zależy od tego, kto pisze kod szybciej, ale od tego, kto lepiej zarządza narzędziami pomocniczymi.
Source: https://tuoitre.vn/code-do-ai-viet-nhanh-hon-nhung-loi-nhieu-gap-1-7-lan-con-nguoi-20251222173455961.htm
Komentarz (0)