{"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\/nl\/blog\/news\/sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai","title":{"rendered":"Vergelijking van het aantal fouten in code geschreven door mensen en AI","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Onderzoekers van CodeRabbit analyseerden 470 pull-verzoeken (350 - gemaakt door AI, 150 - handgeschreven) in open source-projecten op GitHub en concludeerden dat de AI-ge genereerde wijzigingen 1,7 keer meer significante defecten en 1,4 keer meer kritieke problemen bevatten dan de handgeschreven code. Gemiddeld hadden de via AI gegenereerde pull-verzoeken 10,83 problemen, terwijl dit aantal voor handgeschreven wijzigingen 6,45 bedroeg. <\/p>\n
Bij het bekijken van afzonderlijke probleemcategorie\u00ebn was er in de door AI gemaakte code 1,75 keer meer logische fouten, 1,64 keer meer kwaliteits- en onderhoudsproblemen, 1,56 keer meer beveiligingsproblemen en 1,41 keer meer prestatieproblemen. Daarnaast wordt opgemerkt dat de kans op onjuiste verwerking van wachtwoorden in de AI-ge genereerde code 1,88 keer groter is, 1,91 keer voor onveilige toegang tot objecten, 2,74 keer voor cross-site scripting (XSS) en 1,82 keer voor onveilige deserialisatie van gegevens. Tegelijkertijd waren er in de door mensen geschreven code 1,76 keer meer spelfouten en 1,32 keer meer fouten gerelateerd aan testen.
<\/center>
<\/center>
<\/center> <\/p>\n
Enkele andere studies: <\/p>\n
\n
In een studie uitgevoerd in november door Cortex wordt opgemerkt dat in vergelijking met vorig jaar, dankzij het gebruik van AI, het aantal pull-requests dat door \u00e9\u00e9n ontwikkelaar wordt gemaakt gemiddeld met 20% is toegenomen, maar het aantal problemen in de pull-requests is met 23,5% gestegen en het aantal afwijzingen van wijzigingen is met ongeveer 30% toegenomen.\n
In het augustusonderzoek van de Universiteit van Napels werd geconcludeerd dat de door AI gegenereerde code over het algemeen eenvoudiger en eenduidiger is, maar meer ongebruikte constructies en ingebouwde debug-inserties bevat, terwijl handmatig geschreven code structureel complexer is en meer onderhoudsproblemen bevat.\n
Het experiment van de METR-groep in juli toonde aan dat AI-assistenten niet de tijdswinst brengen die werd verwacht, maar de oplossing van taken vertragen, terwijl deelnemers subjectief de indruk hadden dat AI hun werk versnelde.\n
In het onderzoek van de Monash Universiteit in januari wordt aangegeven dat GPT-4 complexere code genereert die verdere aanpassing vereist voor toekomstig onderhoud, maar het beter doet bij het doorlopen van tests. <\/ul>\n
![\"Vergelijking](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/1fc6462f76e6909a519da65a5211e735.png\")
<\/center> ![\"Vergelijking](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/983565eaa428ce5b958cb0c256025bf6.png\")
<\/center> ![\"Vergelijking](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/d8fabdc7182cd846c1cfbc894bb86269.png\")
<\/center> <\/p>\n