Аналитики изучили более 112 000 коммитов в репозиториях с открытым исходным кодом, чтобы сравнить частоту возникновения ошибок в коде, написанном с помощью ИИ, и коде, созданном людьми. Исследование сфокусировалось на выявлении корреляций между использованием инструментов автодополнения и количеством багов, исправляемых в последующих итерациях разработки.
Результаты показывают, что наличие ИИ-ассистентов в процессе написания кода не приводит к статистически значимому увеличению количества критических уязвимостей или логических ошибок по сравнению с традиционным подходом. В ряде случаев автоматизированные инструменты способствуют более стандартизированному написанию функций, что упрощает последующий аудит и поддержку кодовой базы.
Тем не менее, авторы отмечают изменение паттернов разработки: разработчики, активно использующие ИИ, чаще делегируют написание шаблонного кода, что требует от них более тщательного контроля за интеграцией с существующими системными компонентами. Исследование подчеркивает, что ответственность за архитектурную целостность и безопасность остается за человеком, несмотря на рост продуктивности при использовании генеративных моделей.