AI kodu testləri keçir, amma proqramistçilər üçün başa düşmək çətin qalır

Sürətli kod, yavaş anlama

AI ilə yaradılmış kod işləyə bilər, testləri keçə bilər və tapşırıqları sürətlə yerinə yetirə bilər. Lakin, onu sistemə inteqrasiya edən mühəndis bu kodun necə yazıldığını heç vaxt tam başa düşməyə bilər. Bu kod ümumiyyətlə daha çox rast gəlinəndə, onun şərh edilməsi, nəzərdən keçirilməsi və yoxlanması yenidən vaxt tələb edir, bəzi mühəndislər isə onun asanlıqla yoxlanmasını artıq bacarmadıqlarını bildirirlər.

Çiplərin optimizasiyası ilə məşğul olan Infinity şirkətinin təsisçisi Jeremy Nixon proqramistin işinin dəyişdiyini bildirir. Müəlliflər kodun yenidən yazılmasına daha az vaxt ayırır, modelə nəzarət və onun nəticələrinin nəzərdən keçirilməsinə isə daha çox vaxt sərf edirlər. Nixon iki mümkün interpretasiyayı qeyd edir: AI yeni kimi, insanların məqsədlər qoyub texniki icra etməyə etibar etməyi, və ya artan risk kimi, qrupların tam başa düşmədikləri proqram təminatını yerləşdirməsi.

Testlər məntiqi həll etmir

Fireside Alpha intervyusunda SemiAnalysis mütəxəssisi Jordan Nanos OpenAI mühəndislərinin işini təsvir etmişdir. Onlar AI tərəfindən yaradılmış nüvə kodu, yəni qrafik prosessorun hesablamaları üçün nəzərdə tutulmuş ixtisaslaşmış kodu izləyirdilər. Mühəndislər aparat təminatı və sistem prinsiplərini başa düşürdürsə, lakin ayrı-ayrı sətrləri izah etmək onlar üçün çətin idi. Nanos nəticəni təqdim olunmuş səhv kimi qiymətləndirmədi: AI kodu yaratdı, yoxladı və güclü nəticə əldə etdi. O, belə dedi ki, belə hallarda insanın hər detalı anlaması daha az əhəmiyyətli olub.

Bu nümunə təsdiq etmir ki, AI ilə yazılmış bütün kod anlaşılmır. Əsasən, qrup üçün əsas məntiq aydın olmadıqda yoxlama problemi yaranır. Tamamlanmış tapşırıq göstərə bilər ki, proqram müəyyən şərtlərə əsasən işləyirdi, lakin sonradan səhv aşkarlanması, sistemin miqyaslanması və ya digər komponentlərlə inteqrasiya əlavə bilik tələb edir. Narahatçılıq odur ki, qruplar kodu anlamaq və yoxlamaq üçün yavaşlayır, AI istifadəsinin özü isə bacarıqların itməsinin səbəbi kimi qəbul edilmir.

Sorğu reliz dövrünün məhdud irəliləməsinə işarə edir

Undo tərəfindən aparılmış sorğu məlumatlarına əsasən, təxminən 35% mühəndis AI ilə yaradılmış kodu istehsal mühitinə girməzdən əvvəl tam başa düşmürdü. Sorğuda həm də göstərilir ki, 79% rəhbər dedi ki, proqram təminatı reliz dövrləri kod generasiyasının asanlaşmasına baxmayaraq azalmır. Coleman Parkes tədqiqatı 2026-cı ilin iyul və avqust aylarında ABŞ və Böyük Britaniyada böyük təşkilatların 300 texniki rəhbəri arasında həyata keçirmişdir. Onların şirkətləri böyük, kompleks və kritik sistemlər üzərində işləyir, nəticələr konkret seqmentə aiddir, bütün texnologiya sənayesinə deyil.

Undo təsisçisi Greg Low bildirir ki, ən çətin nəzərdən keçirilən kod tez-tez demək olar ki, düzgün yazılıb. Qruplar aydın səhvləri sürətlə aşkar edir, lakin proqramın diaqnostikası günlər apara bilər. Undo alətləri səhvlərin tapılması və düzəldilməsi üçün nəzərdə tutulub, sorğunun kommersiya konteksti aktualdır. Biznes üçün yaradılmış kodun miqdarı uğurun əsas göstəricisi ola bilməz, çünki yazılışda qənaət edilən vaxt onun nəzərdən keçirilməsinə və təkmilləşdirilməsinə xərclənə bilər. Əgər başlanğıc müəlliflər hər dəfə onun məntiqini öyrənmədən nəticə əldə edəcəklərsə, onlar kompleks sistemlərin layihələndirilməsi və səhvlərin aşkarlanması üçün sonradan lazım olan bacarıqlarda daha az təcrübə əldə edəcəklər. Məsuliyyət kodu yerləşdirən qrupda qalır.