Сегодня разработчик заходит в чат, просит Искусственный интеллект написать функцию — и ... — 3 июля 2026 г. в 07:31:11.899
Сегодня разработчик заходит в чат, просит Искусственный интеллект написать функцию — и через секунду получает готовое решение. И для QA-инженера это превратилось в новую головную боль. Когда код пишет человек, мы примерно понимаем его логику и типичные ошибки. Когда код генерирует ИИ, мы имеем дело с "черным ящиком", который может выдать элегантное решение, а может — дырявый код с логическими закладками. Главная проблема в том, что нейросети склонны к галлюцинациям. ИИ может сгенерировать библиотеку, которой не существует, или использовать метод, который устарел ещё пять лет назад. В итоге мы получаем продукт, который вроде бы работает, но содержит в себе критические уязвимости или избыточную сложность, из-за которой приложение начинает тормозить.🐌 Как же тестировать то, что придумал алгоритм? • Во-первых, нам приходится возвращаться к истокам: доскональному Code Review. Теперь это не просто проверка стилистики, а глубокий аудит безопасности и логики. Мы вынуждены внедрять автоматические статические анализаторы, которые будут просеивать весь сгенерированный ИИ мусор на этапе коммита. • Во-вторых, возникает вопрос этики и предвзятости. Если нейросеть обучалась на устаревших или предвзятых датасетах, она может заложить в ваш продукт алгоритмы, которые будут дискриминировать пользователей. Выявление этих багов требует создания специальных «отравленных» тестовых наборов данных, на которых мы проверяем, не начинает ли ИИ-код вести себя неадекватно. Будущее тестирования — это борьба с умным кодом, который очень хочет казаться идеальным. Наша задача — быть теми самыми скептиками, которые доверяют, но всегда проверяют каждый байт, написанный машиной. ИИ — это отличный напарник, но он все еще нуждается в строгом редакторе в лице квалифицированного тестировщика.🧑💻 А вы уже сталкивались с багами от нейросети в продакшене или пока удается отловить их на этапе ревью? Делитесь в комментариях👇