Czy AI to dobry programista? Sztuczna inteligencja generuje więcej bugów

David

30 gru 2025 — 6 min read

AI generuje więcej błędów niż ludzie. Oto dane z raportu CodeRabbit

Sztuczna inteligencja zmienia programowanie. Nowe dane pokazują problem. Raport CodeRabbit z 2025 roku mówi: kod od AI ma więcej błędów niż kod od ludzi.

Jeśli myślisz, że AI to pewny programista, sprawdź liczby.

Statystyki: 10.83 vs 6.45 błędów na pull request

Pull requests od AI mają średnio 10.83 problemów. Pull requests od ludzi mają średnio 6.45 problemów. AI produkuje 1.7 razy więcej błędów na każdą propozycję zmian.

To jak zatrudnić junior developera, który robi dwa razy więcej błędów niż zespół. Tak działa AI w programowaniu.

Jakie błędy robi AI? (bezpieczeństwo, logika, wydajność)

Chodzi nie tylko o ilość, ale o rodzaj błędów. Kod AI ma 1.4 razy więcej krytycznych błędów i 1.7 razy więcej głównych błędów niż kod ludzi.

Najczęstsze problemy to błędy logiczne i poprawnościowe. Występują 1.75 razy częściej w kodzie AI. Problemy z bezpieczeństwem pojawiają się 1.57 razy częściej. Kwestie wydajnościowe 1.42 razy częściej.

AI myli podstawowe zasady logiki programowania. Generuje kod, który działa, ale robi co innego niż powinien.

Gdzie AI radzi sobie lepiej? (mniej błędów ortograficznych)

Jest jeden obszar, gdzie AI wygrywa. To błędy ortograficzne i składniowe w komentarzach i nazwach zmiennych.

AI rzadziej robi literówki w nazwach funkcji czy komentarzach. AI ma dostęp do dużych baz danych językowych.

To jak chwalić chirurga za ładne raporty, gdy pacjent ma problemy z sercem. Estetyka kodu to jedno, funkcjonalność i bezpieczeństwo to co innego.

AI pomaga w generowaniu prostego kodu czy funkcji. Nie zastąpi rozumienia kontekstu biznesowego. Nie zrozumie, dlaczego walidacja danych jest kluczowa dla aplikacji bankowej.

Największy problem: AI generuje kod, który wygląda na poprawny. Przechodzi podstawowe testy, ale ma subtelne błędy logiczne. Błędy ujawniają się w specyficznych warunkach.

Te ukryte błędy logiczne stanowią największe zagrożenie. Mogą prowadzić do wycieków danych, błędów finansowych, awarii systemów.

Jak bezpiecznie używać AI w programowaniu?

Wiesz już, że sztuczna inteligencja generuje kod z większą liczbą błędów. Pytanie brzmi: jak z niej korzystać, żeby uniknąć problemów? Ignorowanie AI nie ma sensu. Ale kopiowanie jej kodu bez sprawdzenia prowadzi do kłopotów.

Traktuj AI jak szybkiego juniora. Pisze kod, ale nie zawsze rozumie, co robi.

Typowe luki bezpieczeństwa w kodzie od AI

Sztuczna inteligencja często popełnia błędy. Doświadczony programista zauważyłby je od razu. AI nie ma kontekstu biznesowego. Nie wie, które części aplikacji są ważne dla bezpieczeństwa.

Najczęstsze problemy:

Brak walidacji danych: AI może wygenerować kod, który ufa danym od użytkownika. To otwiera drogę do ataków SQL Injection lub XSS.
Zła obsługa błędów: Zamiast bezpiecznie logować błędy, AI może pokazać wrażliwe informacje. Na przykład ścieżki plików na serwerze lub fragmenty zapytań do bazy.
Stare biblioteki: Model AI mógł być trenowany na danych sprzed lat. Sugeruje użycie bibliotek z znanymi lukami bezpieczeństwa.

To nie są błędy, które psują aplikację od razu. To ciche bomby. Hakerzy mogą je wykorzystać miesiące później.

Jak weryfikować kod od AI: 5 kroków

Aby bezpiecznie używać AI w programowaniu, wprowadź zasady weryfikacji. Każdy fragment kodu od AI powinien przejść te kroki:

Zawsze sprawdzaj: Traktuj kod od AI jako propozycję, a nie gotowe rozwiązanie. Przeprowadzaj manualne code review.
Skup się na logice biznesowej: Narzędzia automatyczne sprawdzą składnię. Twoje zadanie to ocenić, czy kod realizuje cel biznesowy. Sprawdź, czy robi to bezpiecznie. AI tego nie rozumie.
Używaj narzędzi SAST: Włącz statyczną analizę kodu do pipeline'u CI/CD. Te narzędzia dobrze znajdują typowe wzorce błędów bezpieczeństwa.
Testuj przypadki brzegowe: Sprawdź, jak kod działa w nietypowych sytuacjach. Co się stanie z pustymi danymi? A z za dużymi liczbami? AI często optymalizuje pod kątem "szczęśliwej ścieżki". Ignoruje resztę.
Zachowaj odpowiedzialność: Ostateczna odpowiedzialność za kod spoczywa na programiście, który go zatwierdza. Nie możesz zrzucić winy na "błąd AI".

Przyszłość: AI jako asystent, nie zastępca

Mimo zagrożeń, sztuczna inteligencja ma zalety. W niektórych obszarach jest lepsza od ludzi. Na przykład, kod generowany przez AI ma 1.76x mniej błędów ortograficznych i 1.32x mniej problemów z testowalnością w porównaniu do kodu ludzkiego.

To pokazuje prawdziwą rolę AI. Jest dobrym asystentem do zadań powtarzalnych. Może pisać testy jednostkowe. Może generować standardowy kod. Może poprawiać literówki w komentarzach. To pozwala programiście skupić się na architekturze i logice.

"Narzędzia do kodowania AI radykalnie zwiększają produktywność, ale wprowadzają też przewidywalne, mierzalne słabości, które organizacje muszą aktywnie łagodzić" – mówi David Loker, AI Director w CodeRabbit.

Kluczem jest świadome korzystanie z tych narzędzi. Zamiast pytać AI "napisz mi cały system logowania", lepiej poprosić o "funkcję do hashowania hasła z użyciem bcrypt". To partnerstwo, a nie oddanie kontroli, jest przyszłością programowania.

Pytania i odpowiedzi o AI w programowaniu

Programiści i menedżerowie często pytają o sztuczną inteligencję. Oto odpowiedzi na najczęstsze pytania.

AI to narzędzie. Nie magiczna różdżka.

Czy AI zastąpi programistów?

Nie. AI zmieni pracę programistów, ale ich nie zastąpi.

To jak z koparkami na budowie. Nie zastąpiły robotników. Dały im lepsze narzędzia.

AI automatyzuje powtarzalne zadania. Może pisać testy jednostkowe. Może generować standardowy kod. Może poprawiać literówki.

Ale AI nie rozumie kontekstu biznesowego. Nie podejmuje decyzji architektonicznych. Nie negocjuje z klientem.

Programista przyszłości będzie zarządzał AI. Będzie weryfikował jej wyniki. Będzie skupiał się na złożonych problemach.

Masz super szybkiego asystenta. Potrafi pisać, ale nie rozumie, co pisze. Musisz mu dokładnie wytłumaczyć zadanie. Potem sprawdzasz, czy dobrze je wykonał.

Jakie zagrożenia niesie kod od AI?

Największe zagrożenie to iluzja kompetencji. Kod od AI wygląda profesjonalnie. Ma ładne formatowanie. Ma sensowne nazwy zmiennych.

Ale pod tą powłoką mogą być błędy logiczne.

Wyobraź sobie funkcję do obliczania podatku VAT od AI. Kod wygląda poprawnie. Przechodzi podstawowe testy.

Ale dla produktów poniżej 100 złotych daje błędny wynik. Taki błąd kosztuje firmę pieniądze. Może ujawnić się dopiero podczas audytu.

Inne zagrożenia:

Błędy bezpieczeństwa: AI może nie walidować danych wejściowych. Może używać przestarzałych bibliotek. Może wyświetlać wrażliwe informacje w komunikatach o błędach.
Zależność od jednego dostawcy: Twój kod bazuje na jednym modelu AI. Ten model przestaje być dostępny. Masz problem.
Utrata wiedzy zespołu: Programiści przestają pisać kod. Tylko go edytują. Tracą umiejętność tworzenia rozwiązań od zera. To jak jazda tylko z autopilotem. W końcu zapominasz, jak prowadzić manualnie.

Czy można wyeliminować błędy w kodzie AI?

Nie. Błędy w kodzie AI są nieuniknione. Tak jak błędy w kodzie od ludzi.

Różnica polega na ich charakterze.

Ludzie popełniają błędy z powodu zmęczenia. Z powodu pośpiechu. Z powodu braku wiedzy.

AI popełnia błędy, bo nie rozumie kontekstu. Może wygenerować technicznie poprawny kod. Kod, który nie rozwiązuje prawdziwego problemu.

Nie próbuj wyeliminować wszystkich błędów. To niemożliwe.

Skup się na ich minimalizacji. Skup się na szybkim wykrywaniu.

Oto jak to zrobić:

Wprowadź obowiązkowe code review: Każdy fragment kodu od AI przechodzi przez człowieka. To konieczność.
Używaj narzędzi automatycznych: Statyczna analiza kodu. Testy jednostkowe. Testy integracyjne. To twój pierwszy filtr.
Testuj przypadki brzegowe: AI optymalizuje pod kątem typowych scenariuszy. Sprawdź, co się dzieje w nietypowych sytuacjach.
Ucz się na błędach: Znajdziesz błąd w kodzie AI. Przeanalizuj go. Zrozum, dlaczego AI go popełniła. To pomoże ci lepiej formułować polecenia w przyszłości.

Zaakceptuj, że AI to narzędzie z ograniczeniami. Młotek jest świetny do wbijania gwoździ. Bezużyteczny do cięcia drewna. Musisz wiedzieć, kiedy używać młotka. Kiedy sięgnąć po piłę.

AI nie zastąpi programistów. Programiści, którzy nauczą się z nią współpracować, zastąpią tych, którzy tego nie zrobią. To nie wyścig człowieka z maszyną. To wyścig o to, kto lepiej wykorzysta nowe narzędzia.