Исследование Microsoft показало, что ИИ пока «так себе» исправляет ошибки в программном коде

Новое исследование подразделения Microsoft Research выявило, что несмотря на то, что ИИ помогает разработчикам в написании кода, даже передовые модели OpenAI (o1) и Anthropic (Claude 3.7 Sonnet) справляются с исправлением ошибок не более чем в половине случаев. Тестирование проводилось на базе лучшего бенчмарка SWE-bench, который измеряет умение ИИ-систем создавать программный код.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Источник изображения: сгенерировано AI

В ходе эксперимента ИИ-агенты пытались решить 300 задач по устранению ошибок в коде. Лидером стала модель Claude 3.7 Sonnet, которая выполнила задание с успешностью на 48,4 %, второе место заняла OpenAI o1 (30,2 %), третье — o3-mini (22,1 %). Однако, как видно, даже эти цифры далеки от уровня, которого можно было бы ожидать от опытных программистов-людей. Как поясняет TechCrunch, основная проблема заключается в том, что искусственный интеллект пока плохо понимает, как использовать доступные инструменты и интерпретировать ошибки.

По мнению авторов исследования, ключевым препятствием остаётся дефицит данных для обучения моделей. «Мы твёрдо верим, что обучение или дообучение может сделать их лучшими интерактивными отладчиками, — пишут они. — Однако для этого нужны специализированные данные, например, цепочка записей всех процессов взаимодействия людей с ИИ-отладчиками».

Сейчас таких данных недостаточно, что ограничивает возможности моделей. Например, популярный инструмент Devin стартапа Cognition Labs смог по этой причине справиться лишь с тремя из 20 тестов по кодированию. И хотя ИИ активно используется такими компаниями как Google, по словам генерального директора Сундара Пичаи (Sundar Pichai), четверть кода, который создаётся с помощью искусственного интеллекта, может даже наоборот добавлять ошибки.

Технологические лидеры скептически относятся к полной автоматизации профессии программиста. Билл Гейтс (Bill Gates) уверен, что программирование как профессия, конечно, никуда не исчезнет. Аналогичного мнения придерживаются генеральный директор Replit Амджад Масад (Amjad Masad), глава Okta Тодд Маккиннон (Todd McKinnon) и руководитель IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna).

Несмотря на очевидные проблемы, интерес к ИИ-инструментам для разработки продолжает расти. Инвесторы видят в них потенциал для повышения эффективности, однако ведущие разработчики считают, что доверять ИИ полностью пока рановато.