Використання штучного інтелекту знижує якість коду — дослідження
Дослідження компанії GitClear, проведене при аналізі 211 мільйонів рядків коду, свідчить про те, що чат-боти, автодоповнювачі та інші віртуальні помічники в програмуванні погіршують якість коду, оскільки збільшують кількість дублювань та зменшують рефакторинг. Про це повідомляє DevClass.
Фахівці GitClear проаналізували код в кількох відкритих проектах та від клієнтів своїх власних інструментів перевірки коду. Метою було дослідження показників змін коду, таких як додавання, видалення, переміщення та оновлення. У результаті виявилось, що протягом 2024 року кількість блоків коду з п’ятьма або більше дубльованими рядками зросла у 8 разів.
Дубльований код може працювати правильно, але його наявність часто є ознакою низької якості коду, оскільки він збільшує розмір файлів, свідчить про відсутність чіткої структури та збільшує ризик дефектів, коли той самий код оновлюється в одному місці, але не в інших.
Дослідники також відзначили зменшення кількості переміщених рядків на 39,9%. Коли код переміщується, це свідчить про рефакторинг, тобто покращення якості коду без зміни його функцій. Відповідно до GitClear, 2024 рік став першим роком, коли кількість скопійованих/вставлених рядків перевищила кількість переміщених рядків.
Вплив штучного інтелекту на кодування можна оцінювати різними способами. Прихильники (і компанії-розробники штучного інтелекту) вказують на показники підвищення продуктивності при використанні чат-ботів і автодоповнювачів коду. Це підтверджують також й більшість розробників.
Компанія OpenAI працює над новою LLM-моделлю Garlic («Часник»), яка спеціалізується на програмуванні та логічних завданнях.…
Верховна Рада України не буде розглядати питання щодо впровадження ПДВ для фізичних осіб підприємців з…
Шукаючи віддалену роботу в західних компаніях, громадяни КНДР тепер готові не тільки «орендувати ноутбук», але…
Молоді спеціалісти, які працюють віддалено, гірше оволодівають новими навичками та мають менше можливостей для кар'єрного…
Французький стартап Mistral AI випустив сімейство з 10 моделей з відкритим кодом, розроблених для роботи…
Нове дослідження Ширі Мелумад (Університет Пенсильванії) та Джин Хо Юн (Університет Нью-Мексико) доводить, що люди,…