- GitHub Copilotを使用しているソフトウェア開発者Joe Smithは、AIが生成したコードにバグやエラーが多く、修正に時間がかかることを発見。
- Uplevelによる調査では、GitHub Copilotを使用した開発者は生産性の大幅な向上を見なかった。実際、800人の開発者によるデータでは、GitHub Copilotの使用がコードに41%ものバグを導入した。
- Gehtsoft USAのCEO Ivan Gekhtは、AIコーディングアシスタントの現状に懐疑的であり、AIが生成したコードの理解とデバッグが難しいため、クライアントプロジェクトには導入していない。
- Innovative SolutionsのCTOであるTravis Rehlは、Claude DevやGitHub Copilotなどのツールを使用することで開発者の生産性が2〜3倍に向上したが、完全に人間の開発者を置き換えるという非現実的な期待には慎重であると警告。
AIコーディングアシスタントは迅速にコードを生成できる一方、その品質は十分でない可能性があります。開発者は日常的な作業でAIコーディングアシスタントの利点と欠点を検討する必要があります。技術が進歩する中、これらのツールがソフトウェア開発を真に革新するか、有望だが欠陥のある解決策のままであるかはこれからの展開次第です。
元記事: https://www.baselinemag.com/news/study-finds-ai-coding-tools-unreliable/