Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на HackerNoon
Технології генерації коду штучним інтелектом стрімко інтегруються у робочі процеси, надаючи можливість навіть людям без досвіду програмування створювати функціональні рішення. Проте разом із цим зростає і ризик того, що некваліфіковані користувачі не здатні оцінити правильність та якість отриманого результату. Це призводить до поширення коду з прихованими недоліками, які можуть залишитися непоміченими до моменту, коли вони спричинять серйозні проблеми.
Проблема полягає не лише у складності синтаксису чи алгоритмів, а й у тому, що кінцеві користувачі часто довіряють готовому рішенню, не перевіряючи його ретельно. Відсутність тестування, знань з безпеки та оптимізації створює середовище, де навіть якісно оформлений, але помилковий код може виглядати переконливо.
Ризики надмірної довіри до результатів ШІ
Багато користувачів оцінюють роботу алгоритмів поверхнево — вони спираються лише на кінцевий результат, ігноруючи деталі реалізації. Якщо програма працює на перший погляд правильно, її рідко піддають подальшому аналізу. Це особливо характерно для людей з низькою цифровою впевненістю, які вважають, що машина “не може помилятися”.
Таке ставлення призводить до формування хибної впевненості у якості продукту. У коді можуть залишатися логічні помилки, відсутні перевірки або небезпечні залежності, які не впливають на моментальний результат, але з часом викликають критичні збої чи вразливості.
Вплив відсутності технічних знань
Ті, хто не має програмістського досвіду, рідко розуміють відмінність між функціонально правильною роботою програми та її надійністю чи безпекою. Наприклад, навіть простий скрипт може містити неочевидні витоки пам’яті або надлишкові обчислення, які не помітні без профілювання коду.
Нерозуміння принципів структурованого тестування або відсутність практики перевірки вхідних даних створює ілюзію повної працездатності. Це особливо небезпечно в критичних сферах — фінансах, медицині чи управлінні інфраструктурою, де кожна помилка має високі наслідки.
Якість коду та приховані проблеми
Код, згенерований штучним інтелектом, може відповідати синтаксичним нормам і навіть проходити базові тести, але залишатися вразливим до зовнішніх впливів. Продуктивність, масштабованість і захист від атак — це аспекти, які рідко враховують новачки, працюючи з інструментами ШІ.
Часто згенеровані рішення містять повтори, дублювання логіки або недостатньо оптимізовані алгоритми. Для непрофесіонала ці недоліки залишаються непомітними, оскільки основним критерієм оцінки стає “працює чи ні”, а не “працює ефективно та безпечно”.
Зміщення ролі користувача у процесі програмування
Використання ШІ для написання коду змінює спосіб роботи користувачів. Замість створення алгоритмів з нуля вони зосереджуються на перевірці та адаптації готових фрагментів. Але для цього також потрібні знання, яких у багатьох немає.
Без розуміння логіки програми перевірка перетворюється на формальність, де основним тестом є запуск додатку. Це підсилює залежність від ШІ та послаблює здатність самостійно знаходити й виправляти помилки, що у довгостроковій перспективі лише збільшує ризики.
Нагадаємо, раніше ми писали про штучний інтелект і шанс на інтернет без монополій.
