Hvor god er AI-genereret kode?

Generative AI-modeller som ChatGPT og Copilot kan assistere udviklingen af kode ved at generere kodeeksempler, besvare tekniske spørgsmål og foreslå løsninger på kodemæssige udfordringer.

Eftersom disse modeller trænes på enorme datamængder, kan de drage fordel af en bred vifte af kodeeksempler og -stilarter.

Mange udviklere oplever derfor, at modellerne er nyttige til at speede kodningsprocessen op eller tjekke forskellige løsningsmetoder.

Med fremskridt indenfor AI-forskning og den stadigt voksende mængde tilgængelige data, kan vi forvente, at disse værktøjer bliver endnu bedre til at forstå komplekse kodningsproblemer, tilbyde mere præcise løsninger og måske endda forudse en udviklers behov baseret på tidligere interaktioner.

Styrkerne ved en AI-udvikler er nemme at få øje på:

• Hastighed: Den kan generere kode hurtigt baseret på prompts.
• Mængden af data: Eftersom den er trænet på millioner af kodeeksempler, kan den give mange løsningsmuligheder.
• Konstant læring: Evnen til at lære fra nye data gør dem mere adaptive over tid.

Men der er også svagheder ved at sætte en generativ AI til at løse en udviklers opgaver:

• Manglende forståelse: Den kan ikke altid forstå den dybere logik eller intentionen bag koden. Utilstrækkelige prompts kan føre til forkerte løsninger.
• Afhængighed af træningsdata: Kvaliteten af det genererede output er direkte relateret til kvaliteten af den data, AI’en er trænet på.
• Ikke altid originalt: En AI kan have en tendens til at gentage kendte løsninger frem for at tænke innovativt – Mere om dette senere.
• Foretrækker udbredte programmeringssprog: Disse AI-modeller fungerer bedst på de sprog og systemer, de er mest trænet på. Sprog som Python, JavaScript og Java vil ofte have bedre support end mindre populære eller nyere sprog. Men efterhånden som træningsdata bliver mere diversificeret, vil modellernes evner indenfor forskellige sprog og systemer også udvide sig.

Og så er der sikkerhedsaspektet:

Selvom en AI kan generere kode hurtigt, garanterer det ikke altid for sikker eller fejlfri kode. Her er nogle eksempler på potentielle sikkerhedsrisici:

1. Ufuldkommen kode: Selvom AI kan generere kode i et snuptag, er der ingen garanti for, at du ender med en kode med få eller ingen sårbarheder. Cyberkriminelle kan udnytte sikkerhedshullerne i AI-genereret kode, ligesom de ville med menneskeskabt kode. Det er vigtigt at huske, at automatiseret kodegenerering ikke nødvendigvis tager højde for alle sikkerhedsbestemmelser.
2. Forudsigelighed: Hvis AI-modeller bliver for populære og ensrettede i deres kodegenerering, kan dette skabe forudsigelighed i den kode, der produceres, og dermed også i forhold til de sikkerhedshuller, der havner i koden. Cyberkriminelle kan så fokusere disse forudsigelige sårbarheder i AI-genereret kode, hvilket gør angreb lettere.
3. Misbrug af AI-værktøjer: Cyberkriminelle kan også anvende de samme AI-værktøjer til at generere malware eller anden skadelig kode, der er optimeret til at omgå sikkerhedssystemer.
4. IP-sikkerhed: Når en AI genererer kode baseret på store datasæt, er der også risiko for, at den utilsigtet genbruger stykker af eksisterende kode fra andre projekter, hvilket kan skabe IP-konflikter eller utilsigtet indsættelse af sårbarheder.
5. Manglende revision: Der er en risiko for, at udviklere kan ende med at bero for meget på AI-genererede løsninger, hvilket vil sige den genererede kode ikke bliver kontrolleret i tilstrækkelig grad. Dette kan - selvsagt - medføre, at potentielle sårbarheder overses.

For at minimere disse risici bør du sikre, at AI-genereret kode altid gennemgår en sikkerhedsrevision ligesom enhver anden kode. Sørg også for at holde dine AI-værktøjer opdaterede for at sikre, at de følger de bedste praksisser inden for kodning og sikkerhed.

Vil du se nogle konkrete eksempler, så læs vores udvidede artikel i siden, med de 10 mest almindelige opgaver, hvor AI kan styrke dit arbejde med kodning.