Hvorfor AI ikke kan erstatte menneskelig ekspertise i programvareutvikling

AI er utvilsomt et kraftig verktøy i programvareutvikling, og det har potensial til å revolusjonere hvordan utviklere jobber. Imidlertid er det avgjørende å forstå at AI i sin nåværende form ikke kan erstatte menneskelig innsikt og erfaring når det gjelder de mer komplekse og strategiske aspektene ved utvikling. Det er flere grunner til at AI er utmerket på noen områder, men begrenset på andre.

AI håndterer med stor dyktighet den såkalte "tilfeldige kompleksiteten" i programvareutvikling, det vil si de repetitive, mekaniske delene av koding. Dette inkluderer oppgaver som å generere grunnleggende funksjoner eller løse vanlige programmeringsproblemer, og AI kan gjøre dette raskt og effektivt. Likevel står det klart at AI ikke kan håndtere den "essensielle kompleksiteten" – den iboende kompleksiteten ved å forstå et problem i dybden, og hvordan man best organiserer løsningen på et strategisk nivå. Dette er oppgaver som fremdeles krever menneskelig intuisjon, erfaring og kreativitet.

I tillegg har AI en tendens til å generere overbevisende, men feilaktige resultater. Det kan introdusere subtile feil eller "hallusinere" funksjoner og biblioteker som faktisk ikke eksisterer. AI kan produsere kode som ser ut som den fungerer på et overfladisk nivå, men en mindre erfaren utvikler som ukritisk aksepterer det som "godt nok" kan få store problemer etter kort tid. I dette tilfellet kan AI kaste sammen mønstre som tilsynelatende gir mening, men det er kun et menneske som kan identifisere om en tilsynelatende god løsning faktisk skjuler potensielle problemer på lang sikt. Dette gjelder spesielt når det kommer til arkitektoniske beslutninger og valg som har langsiktige konsekvenser for kodebasen.

Et annet aspekt av AI i programvareutvikling er dens manglende evne til å utvikle fundamentalt nye abstraksjoner eller strategier. Dagens AI-verktøy kan ikke oppfinne en ny algoritme eller innovativ arkitektur; de kan bare remikse eksisterende ideer basert på dataene de er trent på. Dette betyr at den kreative og analytiske tankegangen som kreves for å bestemme hva som skal bygges, hvordan det skal struktureres og hvorfor det skal gjøres på en bestemt måte, fremdeles er et område der menneskelig innsikt er uerstattelig.

AI fungerer best som en "forsterker" for utviklere, et verktøy som håndterer de repetitive 70% av arbeidsoppgavene, og dermed gir utviklere et kraftig produktivitetsløft. Men det betyr ikke at AI kan erstatte menneskelig vurdering i de mer utfordrende 30% av utviklingen, som er de harde delene av programvaren. Det er nettopp disse ferdighetene som er viktige å mestre for utviklere, og som skiller en erfaren utvikler fra en som er nybegynner.

Hvordan utviklere faktisk bruker AI er en interessant observasjon. To hovedmønstre kan identifiseres: "bootstrappere" og "iteratører". Bootstrappere er utviklere som bruker AI til å starte nye prosjekter raskt, for eksempel ved å generere en fullstendig fungerende kodebase fra et design, og deretter raskt validere og iterere. Dette kan føre til imponerende resultater på kort tid, men det er viktig å merke seg at slike prosjekter ofte ikke er produksjonsklare, og at det kan være nødvendig med betydelig videre utvikling for å sikre at programvaren er robust på lang sikt.

Iteratørene bruker AI som et hjelpemiddel i sitt daglige utviklingsarbeid, for eksempel ved hjelp av verktøy som Copilot for å få kodeforslag eller Cursor for å forbedre arbeidsflyten. Disse verktøyene kan drastisk øke produktiviteten, men de bærer også med seg risikoen for at utviklere kan bli avhengige av AI uten å validere eller reflektere grundig over de løsningene som blir foreslått. Erfaringen som en senior utvikler bringer til bordet er nødvendig for å unngå "house of cards"-kode, der koden ser komplett ut ved første øyekast, men kollapser når den utsettes for virkelig bruk.

En vanlig felle som junior utviklere ofte går i, er å stole på AI uten å ta de nødvendige stegene for å validere eller forbedre den genererte koden. Dette kan føre til et mønster som kalles "to steg tilbake", der et forsøk på å fikse en feil resulterer i nye feil, og utvikleren ender opp med å gjøre flere endringer som bare forverrer problemet. Dette kan være spesielt problematisk for ikke-tekniske brukere som ikke har de nødvendige mentale modellene for å forstå hva som faktisk går galt. For erfarne utviklere er det lettere å navigere i slike feil, fordi de har mønstergjenkjenning og en forståelse av de underliggende prinsippene.

Det er viktig å være oppmerksom på at AI, mens det kan virke som et effektivt verktøy for rask utvikling, kan hindre læring hvis det brukes som en erstatning for faktisk forståelse av koding og utviklingsprinsipper. Dette er spesielt problematisk for de som er nybegynnere, da de kan bli avhengige av AI for å generere kode uten å utvikle de nødvendige ferdighetene til å forstå og feilsøke den.

Hvordan forbedre og tilpasse AI-generert kode: Feilsøking og Refaktorisering

Når du jobber med AI-generert kode, er det viktig å huske at det ikke er nok å bare stole på at koden fungerer perfekt fra starten. Selv om AI kan levere raskt og effektivt, er det fremdeles behov for menneskelig innsikt og vurdering for å sikre at koden er funksjonell, vedlikeholdbar og optimalisert for ditt spesifikke prosjekt. Derfor er det viktig å bruke tid på å gjennomgå og justere koden for å sikre at den oppfyller dine krav.

En vanlig utfordring er å håndtere tilfeller der AI kanskje har delt opp en enkel oppgave i flere funksjoner, selv om det kan være mer hensiktsmessig å ha én enkel funksjon. Dette kan skyldes at modellen har lært fra flere eksempler som gjør det på denne måten, men det kan være overflødig. Noen ganger kan AI også komme opp med løsninger som er enten for enkle eller unødvendig kompliserte. Det er viktig å vurdere om koden er i samsvar med teamets preferanser, og eventuelt justere den for å unngå å bruke unødvendige teknikker.

Andre vanlige problemer som kan oppstå i AI-generert kode inkluderer:

• Feil i grenseverdier for løkker – AI kan gjøre "off-by-one" feil, for eksempel i løkkens betingelser.

• Manglende feilbehandling – for eksempel at koden antar at en fil åpnes uten problemer eller at all inndata er i korrekt format.

• Uhensiktsmessig ytelse – AI kan bruke løsninger som ikke er optimalisert for store datasett, som for eksempel å bruke en innebygd løkke for medlemskapssjekk, når en bedre løsning kunne vært å bruke en set.

• Biblioteksbruk – AI kan bruke en bibliotekfunksjon som er overflødig for oppgaven eller som ikke er nødvendige for prosjektet ditt. Det kan for eksempel bruke numpy for en enkel sum, men du kan ha ønsket å bruke ren Python for å unngå ekstra avhengigheter.

Det er også viktig å være oppmerksom på små inkonsistenser, som når kommentarer ikke stemmer overens med koden, eller når eldre versjoner av biblioteker blir brukt. Feilaktige plassholdere som "Your code here" kan også være et tegn på at koden trenger ekstra arbeid.

Når du står overfor et problem i koden, er det viktig å følge en systematisk feilsøkingsprosess. Dette kan gjøres i seks trinn:

1. Reproduser feilen: Kjør funksjonen med inndata som forårsaker feilen. Observer utdata eller feil.

2. Finn kilden til feilen: Bruk typiske feilsøkingsmetoder som utskrifter eller en debugger for å spore opp feilen.

3. Sjekk prompten mot koden: Feilen kan stamme fra at koden ikke har implementert kravene fullt ut, eller at edge-case scenarioer ikke er håndtert, som for eksempel tomme lister.

4. Bruk AI til å feilsøke: AI kan gi hjelp til å analysere koden og foreslå mulige løsninger.

5. Rett feilen: Hvis feilen er åpenbar, kan du rette den manuelt. Hvis ikke, kan du be AI om å rette det spesifikke problemet.

6. Test på nytt: Sørg for at feilen er løst og at ingen nye problemer er introdusert.

Feilsøking handler ikke bare om å finne hva som er galt, men også om å forstå hvorfor det skjedde. Dette kan hjelpe deg med å forbedre dine fremtidige prompts og gjøre AI-koden mer robust i fremtiden.

Når koden er funksjonelt korrekt, er neste steg å refaktorere den for å tilpasse den til prosjektets stil og gjøre den lettere å vedlikeholde. Refaktorisering er ikke bare en teknisk prosess, men en estetisk og praktisk nødvendighet som kan spare tid på lang sikt. Her er en seks-trinns prosess for å refaktorere AI-generert kode:

1. Juster etter stilretningslinjer: Bruk en formatter eller linter for å rette opp i eventuelle advarsler som "variabelnavn bør være små bokstaver" eller "linjen er for lang".

2. Forbedre navn og struktur: Hvis AI har brukt vage funksjonsnavn som "_helper1" eller "_helper2", gi dem mer beskrivende navn som gir mer mening i konteksten av prosjektet ditt.

3. Fjern unødvendige deler: Hvis AI har inkludert ekstra kode som du ikke trenger, som testkode eller en hovedblokk, kan du fjerne dette for å gjøre koden renere.

4. Legg til dokumentasjon: Sørg for at koden er godt dokumentert, spesielt hvis den skal brukes som en del av et bibliotek eller et større prosjekt.

5. Optimaliser ved behov: Sjekk om koden kan forbedres ytelsesmessig. Hvis AI har brukt en uoptimal algoritme, kan du erstatte den med en mer effektiv løsning.

6. Forenkle koden: Hvis koden er unødvendig detaljert eller tungrodd, kan du forenkle den for å gjøre den lettere å lese og vedlikeholde.

Målet med refaktoriseringen er å sørge for at koden virker naturlig som en del av prosjektet ditt, slik at den ikke virker som om den er skrevet av en AI. Dette kan være en krevende prosess, men det er viktig for å sikre at koden er vedlikeholdbar på lang sikt.

Når koden er polert og ryddig, kan det være lurt å teste den grundig. Å bruke enhetstester, integrasjonstester og ende-til-ende tester kan bidra til å oppdage problemer tidlig, slik at du kan unngå problemer senere.