Нейросети генерируют код с проблемами намного чаще людей-программистов
Платформа AI-ревью кода CodeRabbit опубликовала отчёт State of AI vs Human Code Generation. И вот вам суровая правда. Ассистенты на ИИ стали массовым инструментом, но сгенерированный ими код содержит в среднем в 1,5 раза больше проблем, чем человеческий. Исследование основано на анализе 470 реальных pull request’ов из открытых проектов на GitHub. 320 с участием искусственного интеллекта и 150 написанных только людьми.
Проблемы затрагивают все ключевые категории качества. Логические ошибки и проблемы с корректностью встречаются на 75% чаще. Это ошибки в бизнес-логике, неверные конфигурации и небезопасные ветвления. Уязвимости безопасности появляются в 1,5-2 раза чаще, особенно некорректная работа с паролями и небезопасный доступ к объектам. Читаемость кода страдает втрое сильнее из-за проблем с именованием и форматированием.
Причина часто в том, что ИИ не дают контекст конкретного проекта. Ему недоступны бизнес-правила, архитектурные ограничения, принятые в команде паттерны. Без этой информации модель генерирует код, который выглядит корректным, но не учитывает специфику репозитория.
Самый большой разрыв — в производительности: неэффективные операции ввода-вывода встречаются в коде от искусственного интеллекта почти в 8 раз чаще. 8 раз, Карл!
AIvengo >
Новости ИИ >
Нейросети генерируют код с проблемами намного чаще людей-программистов
Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.
