קרלה רובר, מתכנתת ותיקה עם ניסיון של 15 שנים בתעשיית הפיתוח, מדברת על חוויותיה עם קידוד המבוצע על ידי בינה מלאכותית, אשר הפכה את חייה למאתגרים בצורה בלתי צפויה. רובר, המנהלת סטארטאפ העוסק ביצירת מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה, נאלצה לאחרונה להתחיל מחדש פרויקט שלם לאחר שגילתה טעויות רבות בקוד שנוצר על ידי הבינה המלאכותית.
לדבריה, השימוש בקידוד מבוסס בינה מלאכותית היה מתוך צורך למהירות ויעילות, אך לאחר שהסתמכה על הכלים האוטומטיים ולא סקרה את הקוד ידנית, היא נאלצה להתמודד עם בעיות בלתי צפויות. "הטעות שלי הייתה שהתייחסתי אל הבינה המלאכותית כאל עובד, אבל היא לא," אמרה רובר.
המקרה של רובר אינו ייחודי. מתכנתים רבים, במיוחד הוותיקים שבהם, מוצאים עצמם מתפקדים כמעין "שמרטפים" לבינה המלאכותית, תוך כדי שהם בודקים ומתקנים את הקוד שהיא מפיקה. מחקר שנערך לאחרונה על ידי חברת Fastly מצא כי 95% מהמתכנתים שהשתתפו בסקר מבלים זמן נוסף בתיקון קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית, כאשר הנטל נופל בעיקר על כתפיהם של המפתחים הבכירים.
בעיות כמו שמות חבילות שגויים, מחיקת מידע חשוב וסיכוני אבטחה הם רק חלק מהבעיות שהמתכנתים נתקלים בהן. כתוצאה מכך, התפתחה משרה חדשה בתעשייה – "מומחה לניקוי קוד מבוסס וייב".
פירידון מאלקזדה, יזם ומפתח עם ניסיון של מעל 20 שנה, משתמש בפלטפורמת קידוד מבוססת בינה מלאכותית לצורך פיתוח אפליקציות שונות. למרות שהוא מעריך את היכולת לעבוד לבד ולחסוך זמן וכסף, הוא מזהיר כי קידוד זה אינו תחליף לעובד אנושי אמיתי. "קידוד מבוסס וייב דומה לשכור נער עקשן שיעזור לך," הוא אומר. "בסוף, הם עושים חלק ממה שביקשת, דברים שלא ביקשת, ושוברים דברים בדרך."
מאלקזדה מדגיש כי קידוד מבוסס בינה מלאכותית אינו טוב להבין מערכות מורכבות, והקוד שהיא מייצרת עלול להיות מבולבל. לדבריו, יש צורך בביקורת אנושית כדי למנוע בעיות ולהבטיח שהקוד אכן מתאים למטרות המוצר.
המתחים סביב קוד מבוסס בינה מלאכותית נוגעים גם לחששות אבטחה. אוסטין ספיירס, מנהל בכיר בחברת Fastly, מציין כי קוד כזה נוטה לעיתים קרובות לבנות את הפתרון הקל ביותר ולא את הפתרון הנכון ביותר, מה שעלול להוביל לפגיעות באבטחת המידע.
למרות האתגרים, רבים מסכימים כי הטכנולוגיה מציעה יתרונות משמעותיים. היא מאפשרת פיתוח מהיר יותר של ממשקים, חוסכת זמן על משימות שגרתיות ומאפשרת למפתחים להתמקד יותר בהיבטים יצירתיים ואסטרטגיים של העבודה.
אלביס קימרה, מהנדס צעיר, נמצא בשלב בו הוא לומד להתמודד עם האתגרים של קידוד מבוסס בינה מלאכותית. לדבריו, למרות הקשיים, היתרונות עולים על החסרונות, והוא מתכנן להמשיך להשתמש בטכנולוגיה זו בהמשך הקריירה שלו. "אנחנו לא רק נכתוב קוד, אלא גם ננחה מערכות בינה מלאכותית," הוא אומר, תוך שהוא מדגיש את החשיבות של ביקורת אנושית בכל שלב של התהליך.