В современном мире программирования инструменты с элементами искусственного интеллекта и машинного обучения становятся всё более распространёнными. От автодополнения кода до автоматических обзоров и исправлений – все эти технологии обещают облегчить работу разработчиков и повысить качество программных продуктов. Однако опыт некоторых профессионалов показывает, что на практике такие инструменты далеко не всегда оправдывают ожидания. Ярким примером является ситуация, произошедшая с разработчицей Hailey, которая поделилась своим негативным опытом использования кода обзора на базе больших языковых моделей, именуемого зачастую LLM (Large Language Model), при работе с популярным аудиоредактором Audacity. Hailey является администратором собственного инстанса Mastodon и активным участником сообщества с открытым исходным кодом.
Недавно она отправила пулл-реквест (предложение по внесению изменений в код) в репозиторий Audacity, исправляя критическую ошибку, связанную с выходом за пределы памяти при использовании функции memmove. Подобные ошибки в коде на С++ являются классикой и могут приводить к сбоям, утечкам данных и другим негативным последствиям. Hailey потратила значительное количество времени на изучение сложной логики и поиск верного решения, качество выполнения которого подтверждается репутацией и опытом. Вместо положительной и конструктивной обратной связи от системы обзора кода на базе LLM, Hailey получила два комментария — оба полностью неверные. Один совет предполагал вернуть ошибочный доступ к памяти, что прямо противоречило сути исправления.
Это вызвало у неё справедливое возмущение и даже злость, ведь было потрачено несколько часов на качественный анализ, а ИИ-помощник буквально предлагал нарушить основополагающие принципы безопасного программирования. В ответ на такую ситуацию Hailey выразила своём аккаунте в Mastodon глубокое разочарование в современных автоматизированных инструментах. По её словам, ещё сравнительно недавно разработчики активно пользовались статическим анализом кода — специализированными утилитами, которые в буквальном смысле «понимали» семантику и структуру программ, позволяя точно выявлять ошибки и предупреждать о потенциальных уязвимостях. В таких инструментах уровень ложных срабатываний был низким, и они создавались долгие годы усилиями специалистов. Теперь же с появлением и популяризацией ИИ-обзоров, которые зачастую базируются на поверхностном анализе текста с учётом «вибраций» исходного кода, качество обратной связи существенно снизилось.
Эти системы делают множество ошибочных предположений, что может не только замедлить работу программиста, но и даже привести к ухудшению результата. Опыт Hailey вызвал широкий резонанс в сообществе. Многие специалисты и пользователи в комментариях к её публикациям отмечали, что подобная ситуация — далеко не редкость. Работа с современными ИИ-инструментами требует постоянной проверки и фильтрации их рекомендаций. Особенно это касается тех случаев, когда речь идёт о сложных языках программирования со строгими требованиями к управлению памятью, таких как C и C++.
Некоторые профессионалы шутливо сравнивали современные процедуры анализа кода на основе ИИ с «заменой компилятора на анализ настроений», подчёркивая отсутствие глубинного понимания логики программ у этих систем. Параллельно с этим обсуждением была затронута более широкая проблема трендов в технологической сфере. Разработчики и исследователи подчёркивают, что вместо того, чтобы создавать действительно качественные и точные инструменты, многие компании вкладывают ресурсы в маркетинг и продвижение продуктов, которые обещают «волшебные решения» с помощью ИИ, но на практике часто оказываются поверхностными и неэффективными. Это приводит к разочарованию у профессионалов и снижению общей продуктивности. В ответ на подобные вызовы появляются альтернативные проекты, в частности Tenacity — форк Audacity, в котором предпринимаются попытки не только исправить технические баги, но и внедрять более современные подходы к разработке и обзору кода без участия или с минимальным влиянием спорных ИИ-систем.
В обсуждениях представители этого проекта выражают заинтересованность в привлечении опытных разработчиков к улучшению производительности и стабильности, предпринимая осторожный и взвешенный подход к внедрению новых технологий. Важным аспектом этого разговора является уважение к труду разработчиков и признание сложности их работы. Когда программист тратит часы и дни на поиск и исправление критических ошибок, то получение недостоверной обратной связи от автоматизированных систем воспринимается как неуважение и потраченный впустую труд. Многие активистки и активисты в IT-сообществе призывают к более человечному подходу к разработке инструментов — включающему не только технологический, но и социальный аспекты взаимодействия. Возвращаясь к ситуации Hailey, стоит подчеркнуть, что подобные истории являются хорошим уроком для всех, кто планирует использовать ИИ для автоматизации технических процессов.
Несмотря на бесспорный потенциал машинного обучения и языковых моделей, современная реализация подобных инструментов еще далека от совершенства и не может заменить традиционные методы анализа, образованного человеческого контроля и коллективного взаимодействия. Подводя итог, можно с уверенностью сказать, что индустрия программного обеспечения стоит на перепутье. Контраст между многообещающими возможностями ИИ и реальными ограничениями технологий встроенного обзора кода ярко демонстрируется на примере Hailey и её опыта с Audacity. Чтобы избежать разочарований и потери времени, разработчикам стоит сочетать лучшие методы прошлого и настоящего, не забывая при этом критически оценивать рекомендации любых автоматических систем. И, конечно, важно продолжать поддерживать и совершенствовать инструменты статического анализа, которые проверены временем и доказали свою эффективность.
Сообщество открытого исходного кода продолжит адаптироваться к новым вызовам, сохраняя принципы прозрачности, совместной работы и уважения. Именно эти ценности помогут создавать качественный и надёжный софт, а также технологии, которые действительно помогут программистам, вместо того чтобы создавать дополнительные преграды на пути к эффективному кодингу.
