{"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\/it\/blog\/news\/sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai","title":{"rendered":"Confronto del numero di errori nel codice scritto da esseri umani e AI","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
I ricercatori di CodeRabbit hanno analizzato 470 richieste di pull (350 create dall'AI, 150 scritte a mano) in progetti pubblici su GitHub e hanno concluso che nelle modifiche generate da assistenti AI ci sono 1.7 volte pi\u00f9 difetti significativi e 1.4 volte pi\u00f9 problemi critici rispetto al codice scritto a mano. In media, le richieste di pull generate tramite AI presentavano 10.83 problemi, mentre nelle modifiche create a mano questo valore era di 6.45. <\/p>\n
Considerando le singole categorie di problemi, il codice creato dall'AI presentava 1.75 volte pi\u00f9 errori logici, 1.64 volte pi\u00f9 problemi di qualit\u00e0 e manutenibilit\u00e0 del codice, 1.56 volte pi\u00f9 problemi di sicurezza e 1.41 volte pi\u00f9 problemi di prestazioni. Inoltre, si segnala che nel codice generato dall'AI c'\u00e8 1.88 volte pi\u00f9 probabilit\u00e0 di gestione errata delle password, 1.91 volte di fornitura non sicura di accesso agli oggetti, 2.74 volte di scripting intersito (XSS) e 1.82 volte di deserializzazione non sicura dei dati. Nel codice scritto da esseri umani, si riscontravano 1.76 volte pi\u00f9 errori ortografici e 1.32 volte pi\u00f9 errori legati ai test.
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Alcuni altri studi: <\/p>\n
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In uno studio condotto a novembre dall'azienda Cortex, si evidenzia che rispetto allo scorso anno, grazie all'impiego dell'AI, il numero di pull request creati da un singolo sviluppatore \u00e8 aumentato in media del 20%, ma il numero di problemi nelle pull request \u00e8 cresciuto del 23,5%, e il tasso di rifiuto nell'implementazione delle modifiche \u00e8 aumentato di circa il 30%.\n
Nella ricerca di agosto dell'Universit\u00e0 di Napoli \u00e8 emerso che il codice generato tramite AI \u00e8 complessivamente pi\u00f9 semplice e uniforme, ma contiene pi\u00f9 costrutti inutilizzati e inserimenti di debug integrati, mentre il codice scritto a mano \u00e8 strutturalmente pi\u00f9 complesso e presenta pi\u00f9 problemi di manutenibilit\u00e0.\n
L'esperimento di luglio del gruppo METR ha dimostrato che gli assistenti AI non accelerano, ma rallentano la risoluzione dei compiti assegnati, anche se i partecipanti ritenevano soggettivamente che l'AI avesse velocizzato il loro lavoro.\n
In una ricerca di gennaio dell'Universit\u00e0 di Monash si afferma che GPT-4 genera codice pi\u00f9 complesso, che richiede modifiche per un ulteriore supporto, ma riesce a superare meglio i test. <\/ul>\n
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