Согласно исследованиям компании CodeRabbit, pull request-ы (запросы на внесение изменений в код проекта), созданные с помощью искусственного интеллекта, содержат в среднем 10,83 ошибок. В то время как в pull request-ах, подготовленных людьми, этот показатель составляет 6,45. Это приводит к увеличению времени проверки кода и увеличивает риск появления большего количества ошибок в финальном продукте.
Исследование показало, что в коде, сгенерированном ИИ, число общих ошибок в 1,7 раза больше, число критических ошибок в 1,4 раза выше, а количество ошибок, связанных с уязвимостями, увеличено в 1,7 раза. Наиболее распространенные проблемы включают логические ошибки и корректность (в 1,75 раза чаще), проблемы с качеством кода и его поддержкой (в 1,64 раза чаще), уязвимости в области безопасности (в 1,57 раза чаще) и нарушения производительности (в 1,42 раза чаще).
Среди часто встречающихся уязвимостей в коде, созданном с помощью ИИ, выделяют неправильную обработку паролей, небезопасные ссылки на объекты, XSS-уязвимости и небезопасную десериализацию (процесс восстановления данных в исходную структуру).
Дэвид Локер, директор CodeRabbit AI, отметил, что инструменты ИИ значительно увеличивают объем производимого кода, но также вносят предсказуемые и измеримые недостатки, которые организациям необходимо активно минимизировать.
В то же время, ИИ продемонстрировал свою полезность на начальных этапах разработки кода, увеличивая эффективность и скорость прототипирования проектов. Также в сгенерированном ИИ коде было обнаружено в 1,76 раза меньше орфографических ошибок и в 1,32 раза меньше проблем с тестируемостью.
Несмотря на то, что Microsoft в 2025 году выпустила 1139 патчей CVE (Common Vulnerabilities and Exposures – общедоступные идентификаторы уязвимостей), это не обязательно свидетельствует о «ухудшении ситуации». Разработчики, используя ИИ, создают больше кода, поэтому общая доля проблемного кода может оказаться не такой высокой, как это может показаться на первый взгляд. Более того, модели ИИ, такие как семейство GPT от OpenAI, продолжают совершенствоваться, выдавая более точные и менее ошибочные результаты.