Adevărul e că Inteligența artificială a făcut progrese uluitoare în ultimii ani. Instrumente precum ChatGPT, Claude, Gemini și Mistral pot genera texte asemănătoare celor scrise de oameni, pot traduce limbi, pot purta conversații complexe și pot simula raționamente logice. Însă, în spatele acestei fațade de-a dreptul impresionante, OpenAI a confirmat un adevăr dur: chiar și cele mai avansate modele de inteligență artificială au performanțe slabe când vine vorba de programare.
Iluzia competenței în codul generat de AI
Când ceri unui model AI să scrie cod, acesta generează adesea linii curate, bine formate, cu comentarii clare. Pare corect. Totuși, cercetări recente arată că această aparență de competență este adesea înșelătoare. În realitate, codul generat de AI conține frecvent erori, este ineficient sau chiar nesigur, în ciuda aspectului său bine organizat.
Un studiu realizat de Universitatea Purdue a constatat că mai mult de jumătate dintre răspunsurile codate oferite de ChatGPT erau incorecte, iar prezentarea lor profesională făcea greșelile mai greu de identificat pentru dezvoltatori.
Motivul? Aceste modele mari de limbaj (LLM) nu înțeleg de fapt codul. Ele nu analizează logica sau nu testează funcțiile – ele prezic pur și simplu următorul element pe baza unor vaste date de instruire. Ca urmare, generează coduri care par corecte, dar fără nicio
Testare pe scară largă dezvăluie limitele codului AI
OpenAI a investigat capacitățile și limitările GPT-4 în contexte profesionale. În documentația lor tehnică, recunosc că, deși GPT-4 are performanțe impresionante pe diverse benchmark-uri, este în continuare mai puțin capabil decât un om în multe scenarii din lumea reală – inclusiv în dezvoltarea software complexă.
Într-un studiu conex, cercetătorii de la Purdue au evaluat răspunsurile codate ale ChatGPT pe forumuri de programatori, precum Stack Overflow. Rezultatul? Peste 50% dintre răspunsuri erau incorecte, iar formularea lor bine pusă la punct îngreuna identificarea greșelilor de către dezvoltatori.
Aceste constatări nu înseamnă că GPT-4 este inutil pentru dezvoltatori – dimpotrivă. Rămâne un instrument valoros pentru brainstorming, generarea de cod de bază sau refactorizarea codului existent. Totuși, a-i încredința sarcina de a dezvolta aplicații cap-coadă rămâne riscant. Codul generat de AI are în continuare nevoie de revizuire, corectare și validare de securitate din partea unui expert uman.
De ce AI eșuează la scrierea de cod fiabil
Așadar, de ce chiar și cele mai puternice AI-uri au dificultăți în programare? Răspunsul e simplu: lipsa unei înțelegeri reale.
Codul nu înseamnă doar sintaxă – este logică, structură, performanță și siguranță. O aplicație software funcțională trebuie să gestioneze erorile, să interacționeze cu sisteme reale și să îndeplinească specificații clare. Modelele AI precum GPT-4 nu înțeleg aceste aspecte. Nu simulează execuția, nu testează ipoteze, nu detectează bug-uri. Ele doar ghicesc care este următoarea linie potrivită.
Și, spre deosebire de un dezvoltator uman, nu știu când greșesc.
Pericolul real: încredere excesivă
Unul dintre cele mai mari riscuri în utilizarea AI în dezvoltarea software nu este doar că face greșeli – ci că le face cu încredere deplină. Modelul generează cod cu atâta fluență și claritate, încât utilizatorii sunt tentați să copieze și să folosească fără verificare.
În cel mai bun caz, acest lucru duce la erori la rulare. În cel mai rău, introduce bug-uri subtile sau vulnerabilități de securitate care pot rămâne nedetectate până când e prea târziu. Formatul conversațional al unor instrumente precum ChatGPT accentuează această iluzie de competență, făcând utilizatorii să uite că modelul nu are raționament real.
Generatoarele AI de cod au nevoie de supraveghere umană
Ar trebui să renunțăm complet la AI în programare? Deloc. Instrumente precum GitHub Copilot, ChatGPT sau Codex oferă în continuare valoare – mai ales pentru sarcini repetitive, generarea de documentație sau scrierea de teste unitare.
Însă este esențial să ne amintim: instrumentele AI pentru programare trebuie utilizate sub supravegherea unui expert. Dezvoltatorii ar trebui să verifice, să testeze și să refactorizeze codul generat de AI, nu să aibă încredere oarbă în el.
Chiar și OpenAI recunoaște: modelele lor nu sunt menite să înlocuiască programatorii, ci să îi asiste (OpenAI GPT-4 Technical Report). Visul unei AI care scrie singură software gata de producție este încă departe de realitate – cel puțin pentru moment.
Concluzie: prudență înainte de toate
Declarațiile OpenAI reprezintă un memento important: AI nu este magie. Este un instrument bazat pe predicții statistice, nu pe înțelegere reală. Chiar dacă poate genera fragmente utile de cod, nu poate înlocui cunoștințele avansate de inginerie software sau garanta integritatea funcțională a aplicațiilor.
Pe măsură ce AI devine tot mai integrată în fluxurile de lucru din IT, este esențial să educăm utilizatorii, să încurajăm gândirea critică și să nu confundăm fluența cu acuratețea.
Adevărul dur? Chiar și cea mai bună AI este, în continuare, slabă la programare.
Vestea bună? Dezvoltatorii umani pricepuți nu vor fi înlocuiți prea curând.
Dacă vrei să-ți construiești sau să-ți îmbunătățești websiteul și ai nevoie de cod care chiar funcționează, nu doar ceva ce pare corect, BluDeskSoft este aici. Spre deosebire de AI care „ghicește” codul, echipa noastră oferă soluții web personalizate, sigure și performante, concepute să reziste în timp. Fie că ai nevoie de o bază de date personalizată, un API fiabil sau dezvoltare full-stack pentru platforma ta, ne asigurăm că proiectul tău este realizat corect, de dezvoltatori reali, care înțeleg obiectivele tale, nu doar sintaxa codului.