Обзор Sonar: несмотря на то, что 96% разработчиков не доверяют коду ИИ, 35% используют его без проверки, создавая «узкое место верификации» и «долг верификации».
Только подумайте, как легко отпустить ситуацию! Девяносто шесть процентов разработчиков программного обеспечения считают, что код, сгенерированный ИИ, функционально некорректен, однако лишь 48 процентов заявляют, что всегда проверяют код, созданный с помощью ИИ, прежде чем зафиксировать его.
Эта удобно самопроверяющаяся статистика получена от компании Sonar, которая продает программное обеспечение для обзора и верификации кода, в ее Обзоре разработчиков состояния кодирования.
Основываясь на данных более чем 1100 разработчиков по всему миру, опрос показывает, что инструменты кодирования на базе ИИ стали нормой: 72 процента разработчиков, попробовавших эти инструменты, используют их ежедневно или несколько раз в день. И только шесть процентов сообщают о периодическом использовании, то есть реже одного раза в неделю.
Разработчики утверждают, что 42 процента их кода включают значительную помощь от моделей ИИ, и ожидают, что эта доля достигнет 65 процентов к 2027 году, по сравнению с шестью процентами в 2023 году.
Типы программных проектов, в которых разработчики используют инструменты ИИ, варьируются от прототипов (88 процентов) до внутреннего производственного программного обеспечения (83 процента), клиентского производственного ПО (73 процента) и производственного ПО для критически важных бизнес-сервисов (58 процентов).
Наиболее часто используемые инструменты кодирования: GitHub Copilot (75 процентов), ChatGPT (74 процента), Claude/Claude Code (48 процентов), Gemini/Duet AI (37 процентов), Cursor (31 процент), Perplexity (21 процент), OpenAI Codex (21 процент), JetBrains (17 процентов), Amazon Q Developer (12 процентов), Windsurf (8 процентов) и другие (37 процентов).
Однако, по данным Sonar, растущее использование инструментов ИИ создало узкое место в верификации.
«Этот этап проверки не является тривиальным», — говорится в отчете. «Хотя ИИ должен экономить время, разработчики тратят значительную часть этого сэкономленного времени на обзор. Почти все разработчики (95 процентов) тратят как минимум некоторые усилия на просмотр, тестирование и исправление результатов работы ИИ. Большинство (59 процентов) оценивают эти усилия как «умеренные» или «существенные»».
Согласно опросу, 38 процентов респондентов заявили, что проверка кода, сгенерированного ИИ, требует больших усилий, чем проверка кода, созданного человеком, по сравнению с 27 процентами, которые заявили об обратном.
«Мы наблюдаем фундаментальный сдвиг в разработке программного обеспечения, где ценность определяется уже не скоростью написания кода, а уверенностью в его развертывании», — заявил Тарик Шаукат, генеральный директор Sonar, в заявлении. «В то время как ИИ сделал генерацию кода почти непринужденной, он создал критический разрыв в доверии между выходом и развертыванием».
Sonar ссылается на замечания технического директора Amazon Вернера Фогельса, чтобы подкрепить аргумент компании в пользу более надежной верификации кода.
Выступая на AWS re:Invent 2025, Фогельс сказал: «Сейчас мир меняется. Вы будете писать меньше кода, потому что генерация очень быстрая, вы будете больше кода просматривать, потому что его понимание требует времени. Когда вы пишете код сами, понимание приходит в процессе создания. Когда его пишет машина, вам придется воссоздавать это понимание во время обзора. Это и называется долгом верификации».
По словам Фогельса, это одна из двух проблем, о которых он слышит от разработчиков. Другая, как он пояснил, — это галлюцинации. Это антропоморфный термин для обозначения склонности моделей ИИ допускать ошибки.
Однако существуют и другие проблемы для компаний, нанимающих этих разработчиков. Тридцать пять процентов разработчиков сообщают об использовании инструментов кодирования на базе ИИ из личных учетных записей, а не корпоративных — что, возможно, неудивительно, учитывая недавний призыв Microsoft использовать личные подписки Copilot на работе, позицию, которую она впоследствии опровергла.
Разработчики говорят, что переход на инструменты ИИ имеет как преимущества (93 процента), так и недостатки (88 процентов). Например, они ценят, что ИИ помогает улучшить процесс документирования (57 процентов) и помогает в создании тестового покрытия (53 процента). Их меньше радует код, который выглядит правильным, но таковым не является (53 процента), или является ненужным или избыточным (40 процентов).
В отчете также отмечается, что, несмотря на то, что 75 процентов разработчиков заявляют, что ИИ уменьшает объем нежелательной рутины (управление техническим долгом, отладка устаревшего или плохо документированного кода и т. д.), реальность такова, что инструменты ИИ просто переносят эту работу в новые области, такие как «исправление или переписывание кода, созданного инструментами кодирования на базе ИИ».
«Интересно, что время, затрачиваемое на рутину (в среднем 23–25 процентов), остается практически неизменным как для разработчиков, которые часто используют инструменты кодирования на базе ИИ, так и для тех, кто использует их реже», — говорится в отчете. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Qual-score: 8/6
Bajan-score: 0.622 / 0.581 / 0.618 / new
Автор – Thomas Claburn