{"id":152523,"date":"2025-12-24T11:12:06","date_gmt":"2025-12-24T09:12:08","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai"},"modified":"2025-12-24T11:12:06","modified_gmt":"2025-12-24T09:12:08","slug":"sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai","title":{"rendered":"Vergleich der Anzahl von Fehlern im Code, der von Menschen und KI geschrieben wurde.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Forscher von CodeRabbit haben 470 Pull-Requests analysiert (350 - von KI erstellt, 150 - manuell geschrieben) in offenen Projekten auf GitHub und festgestellt, dass in den von KI-Assistenten generierten \u00c4nderungen 1,7-mal mehr signifikante M\u00e4ngel und 1,4-mal mehr kritische Probleme vorhanden sind als im manuell geschriebenen Code. Im Durchschnitt enthielten die durch KI generierten Pull-Requests 10,83 Probleme, w\u00e4hrend dieser Wert bei den manuell erstellten \u00c4nderungen 6,45 betrug. <\/p>\n
Bei der Betrachtung einzelner Problembereiche wies der durch KI erzeugte Code 1,75-mal mehr logische Fehler, 1,64-mal mehr Qualit\u00e4ts- und Wartungsprobleme, 1,56-mal mehr Sicherheitsprobleme und 1,41-mal mehr Leistungsprobleme auf. Dar\u00fcber hinaus ist zu beachten, dass der KI-generierte Code eine 1,88-mal h\u00f6here Wahrscheinlichkeit f\u00fcr fehlerhafte Passwortverarbeitung, 1,91-mal f\u00fcr unsichere Zugriffe auf Objekte, 2,74-mal f\u00fcr Cross-Site-Scripting (XSS) und 1,82-mal f\u00fcr unsichere Deserialisierung von Daten aufweist. Gleichzeitig enth\u00e4lt der von Menschen geschriebene Code 1,76-mal mehr Rechtschreibfehler und 1,32-mal mehr testbezogene Fehler.
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Einige andere Studien: <\/p>\n
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In einer im November durchgef\u00fchrten Untersuchung der Firma Cortex wird festgestellt, dass im Vergleich zum Vorjahr durch den Einsatz von AI die Anzahl der von einem Entwickler erstellten Pull-Requests im Durchschnitt um 20% gestiegen ist, die Anzahl der Problems in den Pull-Requests jedoch um 23,5% zugenommen hat und die Ablehnungsrate bei \u00c4nderungen etwa um 30% gestiegen ist.\n
In einer Studie der Neapolitanischen Universit\u00e4t im August wurde festgestellt, dass durch KI generierter Code insgesamt einfacher und einheitlicher ist, jedoch mehr ungenutzte Konstruktionen und integrierte Debugging-Einf\u00fcgungen enth\u00e4lt. Im Gegensatz dazu ist h\u00e4ndisch geschriebener Code strukturell komplexer und weist mehr Wartungsprobleme auf.\n
Das Experiment der METR-Gruppe im Juli zeigte, dass KI-Assistenten die L\u00f6sung gegebener Aufgaben nicht beschleunigen, sondern tats\u00e4chlich verlangsamen, obwohl die Teilnehmer subjektiv der Meinung waren, dass die KI ihre Arbeit beschleunigt habe.\n
In einer Studie der Monash-Universit\u00e4t im Januar wurde festgestellt, dass GPT-4 komplexeren Code generiert, der f\u00fcr die weitere Wartung \u00fcberarbeitet werden muss, aber besser bei Testdurchl\u00e4ufen abschneidet. <\/ul>\n
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