Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, что автоматические исправления кода, предлагаемые искусственным интеллектом, часто усложняют кодовую базу и приводят к новым ошибкам, но принимаются с той же частотой, что и отклоненные правки.
Первое эмпирическое исследование влияния автоматически сгенерированных pull requests на сложность, качество и безопасность кода.
Несмотря на растущую популярность автоматизированных предложений по улучшению кода, остается неясным, как оценивать изменения, представленные без какого-либо обсуждения. В работе ‘The Quiet Contributions: Insights into AI-Generated Silent Pull Requests’ представлено первое эмпирическое исследование «тихих» запросов на включение изменений, сгенерированных искусственным интеллектом. Анализ 4762 таких запросов, внесенных в популярные Python-репозитории, показал, что они часто увеличивают сложность кода и количество проблем с качеством, при этом принимаются с той же частотой, что и отклоняются. Какие метрики и процессы необходимы для адекватной оценки и использования предложений, сделанных ИИ без сопровождения обсуждений?
Искусственный интеллект в коде: Эволюция и вызовы
Наблюдается стремистый рост участия искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. Такие инструменты, как GitHub Copilot и Devin, всё активнее генерируют и предлагают фрагменты кода, а также целые решения для различных задач. Это проявляется в увеличении количества коммитов, созданных при помощи ИИ, и в расширении спектра проектов, где используются автоматизированные инструменты кодирования. Подобная тенденция существенно меняет ландшафт разработки, предоставляя разработчикам возможность ускорить процесс создания программного обеспечения и сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода и критического мышления. Однако, столь быстрое распространение ИИ-ассистентов ставит вопросы о контроле качества и безопасности генерируемого кода, требуя разработки новых методов тестирования и валидации.
Наблюдается стремистый рост числа изменений в коде, вносимых искусственным интеллектом, что создает как новые возможности, так и серьезные вызовы для поддержания высокого качества и безопасности программного обеспечения. Автоматически сгенерированные предложения по изменениям, поступающие в виде так называемых “AI Pull Request”, способны значительно ускорить процесс разработки и автоматизировать рутинные задачи. Однако, недостаточная проверка и отсутствие должного контроля могут привести к внедрению уязвимостей, снижению производительности или несовместимости с существующим кодом. Поэтому, эффективная интеграция AI-ассистированных изменений требует разработки новых методов анализа и верификации, способных обеспечить надежность и безопасность разрабатываемого программного обеспечения, а также учитывать специфику машинного обучения и возможные ошибки генерации кода.
Понимание особенностей вклада искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения имеет первостепенное значение для успешной интеграции и проверки кода. Анализ показывает, что предложения, генерируемые ИИ, часто отличаются высокой скоростью создания, но могут содержать скрытые ошибки или уязвимости, требующие тщательной проверки человеком. Изучение паттернов, характерных для кода, созданного ИИ — например, предпочтение определенных алгоритмов или стилей кодирования — позволяет разработчикам создавать более эффективные инструменты для автоматической проверки и повышения безопасности. Оценка качества предлагаемых изменений, включая соответствие стандартам кодирования, наличие потенциальных ошибок и общую читаемость, становится ключевым фактором для принятия решений о включении AI-генерированного кода в основной проект. В конечном итоге, способность эффективно оценивать и валидировать вклад ИИ позволит максимально использовать его потенциал для повышения производительности и инноваций в сфере разработки программного обеспечения.
Для обеспечения всестороннего анализа вклада искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения создан комплексный набор данных AIDev Dataset. Этот масштабный ресурс включает в себя обширную коллекцию pull request’ов, сгенерированных различными AI-агентами, такими как GitHub Copilot и Devin. AIDev Dataset позволяет исследователям изучать закономерности в коде, предложенном ИИ, оценивать его качество, выявлять потенциальные уязвимости в безопасности и сравнивать производительность различных моделей. Благодаря большому объему и разнообразию включенных данных, этот набор инструментов открывает новые возможности для автоматизированного тестирования, анализа кода и улучшения процессов разработки программного обеспечения, что, в свою очередь, способствует более эффективной интеграции AI в существующие рабочие процессы.
Метрики качества кода: Оценка вклада ИИ
Традиционные метрики качества программного обеспечения, такие как
Инструменты, такие как Radon и Pylint, позволяют автоматизировать расчет метрик качества кода, предоставляя количественную оценку структуры кода и потенциальных проблем. Radon специализируется на вычислении сложности Цикломатической сложности (Cyclomatic Complexity), что позволяет оценить количество независимых путей выполнения в функции или методе. Pylint, в свою очередь, выполняет статический анализ кода, выявляя стилистические ошибки, потенциальные ошибки и нарушения соглашений о кодировании. Оба инструмента предоставляют числовые значения для каждой метрики, что упрощает отслеживание изменений в качестве кода с течением времени и позволяет сравнивать различные части кодовой базы. Автоматизация этого процесса снижает трудозатраты на ручную проверку и повышает объективность оценки качества.
Выявление проблем с качеством кода критически важно для предотвращения накопления технического долга и обеспечения долгосрочной поддерживаемости программного обеспечения. Технический долг, возникающий из-за компромиссов в архитектуре или реализации, со временем увеличивает стоимость поддержки и внесения изменений. Игнорирование проблем качества, таких как дублирование кода, сложные структуры управления или недостаточная обработка ошибок, приводит к снижению надежности, увеличению вероятности ошибок и затруднению рефакторинга. Своевременное обнаружение и устранение этих проблем, посредством статического анализа, code review и автоматизированных тестов, позволяет поддерживать высокий уровень качества кода, снижать риски и обеспечивать устойчивое развитие проекта.
Анализ 4762 запросов на внесение изменений (pull requests), сгенерированных искусственным интеллектом, показал, что в 36.88% случаев наблюдается увеличение цикломатической сложности кода, а в 30.60% — увеличение общего количества проблем с качеством кода. Данные результаты указывают на потенциальный риск увеличения технического долга при использовании ИИ для автоматической генерации кода и подчеркивают необходимость тщательного анализа и проверки изменений, вносимых ИИ, для обеспечения поддерживаемости и надежности программного обеспечения.
Анализ 4762 запросов на включение изменений (pull requests), сгенерированных искусственным интеллектом, показал, что значительная часть из них не оказывает влияния на показатели качества кода. В частности, 59.89% запросов не привели к увеличению цикломатической сложности, а 59.70% не привели к увеличению общего количества проблем с качеством кода. Данные свидетельствуют о том, что в ряде случаев ИИ способен генерировать код, который не ухудшает существующую кодовую базу, хотя и не обязательно улучшает её.
Безопасность кода, созданного ИИ: Обнаружение уязвимостей
Несмотря на автоматизацию процесса создания кода, сгенерированный искусственным интеллектом код не является защищенным от уязвимостей в безопасности. Статический анализ кода, осуществляемый такими инструментами как Semgrep, играет ключевую роль в выявлении потенциальных слабостей, таких как ошибки внедрения, переполнение буфера и другие распространенные уязвимости, определенные в каталоге CWE (Common Weakness Enumeration). Использование статического анализа позволяет автоматизировать процесс поиска уязвимостей, снижая нагрузку на ручные проверки и повышая общую безопасность программного обеспечения, созданного с использованием ИИ.
Понимание классификации CWE (Common Weakness Enumeration) является ключевым для систематизации и приоритизации рисков безопасности, возникающих при использовании кода, сгенерированного искусственным интеллектом. CWE представляет собой каталог распространенных типов ошибок и уязвимостей в программном обеспечении, позволяющий разработчикам и специалистам по безопасности классифицировать обнаруженные проблемы по категориям, таким как переполнение буфера, внедрение SQL-кода или межсайтовый скриптинг (XSS). Использование CWE позволяет не только стандартизировать процесс выявления уязвимостей, но и эффективно распределять ресурсы на их устранение, сосредотачиваясь на наиболее критичных и распространенных проблемах. Классификация уязвимостей по CWE облегчает автоматизацию процессов анализа безопасности и интеграцию с инструментами статического анализа кода.
Автоматизированное обнаружение уязвимостей является критически важным для масштабирования процессов проверки кода, особенно при работе с большими объемами кода, генерируемого искусственным интеллектом. Ручная проверка всех изменений требует значительных временных и ресурсных затрат, что становится непрактичным при увеличении количества pull requests. Использование инструментов статического анализа, таких как Semgrep, позволяет автоматически выявлять потенциальные уязвимости на ранних стадиях разработки, снижая риски и обеспечивая более быстрый цикл обратной связи для разработчиков. Автоматизация позволяет командам безопасности обрабатывать больше запросов на изменения, эффективно приоритизировать исправления и поддерживать высокий уровень безопасности программного обеспечения при одновременном увеличении скорости разработки.
Исследование показало, что лишь 1.47% предложений по внесению изменений (pull requests), сгенерированных искусственным интеллектом, приводят к чистому изменению количества уязвимостей в безопасности кода. В подавляющем большинстве случаев (98.53%) изменения, предложенные ИИ, не оказывают влияния на общее количество уязвимостей, что указывает на относительно низкий уровень внесения новых уязвимостей или устранения существующих в автоматизированно сгенерированном коде. Этот результат подчеркивает необходимость дальнейшего анализа для определения типов изменений, которые действительно влияют на безопасность, и оценки эффективности автоматизированных средств проверки безопасности при работе с кодом, созданным ИИ.
Тихие запросы на изменения и эффективность проверки кода
Значительная часть автоматических запросов на внесение изменений в код (Pull Request), создаваемых искусственным интеллектом, характеризуется отсутствием какой-либо дискуссии или комментариев — явление, получившее название “тихих запросов”. Это отсутствие взаимодействия существенно затрудняет эффективную проверку предложенных изменений. Поскольку отсутствует обратная связь и обсуждение, потенциальные ошибки или неоптимальные решения могут остаться незамеченными, а качество кода снижается из-за недостаточной проверки. Такие “тихие запросы” не позволяют разработчикам полноценно оценить логику, стиль и безопасность предложенного кода, что в конечном итоге может привести к проблемам в будущем.
Отсутствие обсуждения и комментариев вокруг предложенных изменений, внесенных искусственным интеллектом, создает серьезную проблему для обеспечения качества кода. Когда правки принимаются без детального рассмотрения и обмена мнениями, потенциальные ошибки, уязвимости или неоптимальные решения могут остаться незамеченными. Это особенно опасно, поскольку автоматизированные исправления, хоть и основаны на алгоритмах, не всегда учитывают нюансы контекста или долгосрочные последствия. Снижение тщательности проверки из-за недостатка взаимодействия ведет к повышению риска внесения дефектов в кодовую базу и, как следствие, к ухудшению стабильности и надежности программного обеспечения. Таким образом, молчаливое принятие изменений, предложенных ИИ, подрывает эффективность процесса контроля качества и требует особого внимания со стороны разработчиков.
Коэффициент принятия (Acceptance Rate) изменений, предложенных искусственным интеллектом, представляет собой важнейший показатель эффективности процесса проверки кода. Он отражает, какая доля автоматически сгенерированных предложений по изменениям была одобрена и включена в основной код, сигнализируя о качестве и релевантности этих предложений. Высокий коэффициент может указывать на эффективную работу ИИ и хорошо налаженную систему проверки, тогда как низкий — на необходимость улучшения алгоритмов генерации кода или более тщательного анализа предлагаемых изменений. Отслеживание этого показателя позволяет оценить, насколько успешно ИИ интегрируется в процесс разработки, и выявить потенциальные узкие места, требующие внимания для оптимизации совместной работы человека и машины.
Повышение эффективности проверки и стимулирование обсуждения вносимых искусственным интеллектом изменений имеют решающее значение для полной реализации их преимуществ. Внедрение автоматизированных инструментов анализа кода, конечно, ускоряет процесс, однако ценность AI-вносимых предложений раскрывается лишь в контексте конструктивного диалога. Активное обсуждение позволяет выявить скрытые ошибки, оптимизировать решения и гарантировать, что предложенные изменения соответствуют общим целям проекта. Создание благоприятной среды для обмена мнениями, где разработчики могут задавать вопросы, предлагать улучшения и делиться опытом, способствует не только повышению качества кода, но и более глубокому пониманию и принятию AI в качестве ценного помощника в процессе разработки.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует, как автоматизированные изменения, внесённые искусственным интеллектом, могут незаметно увеличивать сложность кода и потенциальные уязвимости. Это подчёркивает, что принятие изменений определяется не только формальными метриками качества, но и другими, менее очевидными факторами. Кен Томпсон однажды заметил: «Всякий раз, когда я пишу код, я чувствую, что я просто перекладываю проблему на кого-то другого». Именно эта мысль резонирует с результатами исследования: автоматизированные правки могут казаться решением, но часто лишь перемещают проблему в другое место, усложняя систему в целом. Как будто каждый патч — философское признание несовершенства, попытка замаскировать базовую сложность, а не устранить её.
Куда Ведет Молчание?
Представленное исследование, коснувшееся феномена «тихих» pull requests, сгенерированных искусственным интеллектом, обнажило тревожную диссонанцию. Увеличение цикломатической сложности и потенциальных проблем с качеством кода, как ни парадоксально, не влияют существенно на вероятность принятия таких запросов. Это наводит на мысль, что существующие метрики оценки, используемые в разработке программного обеспечения, могут быть лишь поверхностным отражением более глубоких, неявных процессов принятия решений. Система, похоже, принимает шум за сигнал, или, возможно, просто игнорирует его.
Следующим шагом представляется не столько усовершенствование инструментов статического анализа, сколько попытка понять, какие именно факторы, не зафиксированные текущими метриками, определяют судьбу pull request. Внимание следует обратить на социо-технические аспекты: как разработчики взаимодействуют с AI-генерированным кодом, как оценивают его в контексте текущего проекта, и как формируются коллективные решения. Иными словами, необходимо расшифровать невидимую архитектуру принятия решений.
В конечном итоге, данная работа лишь открывает дверь в лабиринт. Возникает вопрос: не является ли оптимизация метрик оценки кода лишь попыткой укротить хаос, вместо того чтобы понять его внутреннюю логику? И, возможно, истинный прогресс лежит не в создании более совершенных инструментов, а в признании того, что в любой системе всегда будет присутствовать элемент непредсказуемости, который и является источником её эволюции.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21102.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
- Игры в коалиции: где стабильность распадается на части.
- Доказательство устойчивости веб-агента: проактивное свертывание контекста для задач с горизонтом в бесконечность.
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
2026-01-31 03:47