ИИ портит качество программирования: как подсказки приводят к ошибкам

Что такое Vibe Coding?

Раньше разработка ПО была доступна только специалистам, владеющим языками программирования Python или Java. Сегодня благодаря ИИ-инструментам, в частности Claude Code, Cursor или Loveable, создавать приложения могут даже работники без необходимых базовых навыков.

Разработчики просто описывают словами, как должна работать программа, а ИИ генерирует код в фоновом режиме. Этот процесс и получил название "vibe coding".

Ученые ETH Zurich выяснили, что на успех в этом процессе влияют два ключевых фактора:

Базовые знания информатики: понимание того, как устроены программы.

Четкость высказывания: способность структурировать мысли в письменной форме.

IT-скиллы в приоритете

Исследователи провели эксперимент с участием 100 студентов, которые должны были воспроизвести действующие приложения с помощью ИИ-агентов. Результаты показали, что именно знания компьютерных наук имели наибольшее влияние на качество конечного продукта.

По мнению авторов исследования, осведомленные пользователи лучше планируют структуру приложения и быстрее находят ошибки.

"Специалисты используют точные технические термины. Это позволяет ИИ-агенту действовать точнее, даже если пользователь не видит самого кода", - объясняет докторант Тео Вайдманн.

Скрытые ловушки сотрудничества с ИИ

Интересным открытием стало то, что студенты, которые чаще всего пользуются нейросетью в повседневной жизни, справились с заданиями хуже. Исследователи предполагают, что чрезмерное полагание на ИИ может ослаблять способность человека четко формулировать собственные мысли.

Поскольку в "вайб-кодинге" промпт сам становится формой кода, неточная формулировка неизбежно приводит к ошибкам в софте.

ИИ "ремонтирует" то, что не сломано?

Параллельное исследование группы профессора Мартина Вечева выявило еще одну серьезную проблему. Ученые проверили, насколько хорошо ИИ-агенты исправляют ошибки в коде.

Результаты оказались красноречивыми: в более чем 70% случаев ИИ пытался "исправить" код, который и так был абсолютно правильным.

Вечев сделал вывод: ИИ создает риск внесения новых ошибок в рабочие системы.

"Это напоминание о том, что эксперты-люди должны продолжать проверять код, сгенерированный ИИ, а не полагаться на него вслепую", - отмечает ученый.

Хотя "вайб-кодинг" значительно снижает порог входа в ИТ, полная автоматизация разработки пока остается вопросом будущего. Ученые считают, что роль человека как контроллера и архитектора ИИ должна оставаться ведущей.