Hoe weet ik of de code die mijn AI-assistent heeft geschreven daadwerkelijk correct is?
Kans
LLM's produceren code die unit tests doorstaat maar geen formele eigenschappen vervult. Een model kan tests construeren die slagen door constructie, niet omdat de logica klopt. Formele verificatietools bestaan, maar vereisen het schrijven van specificaties in theorem-prover-syntaxis, wat vrijwel geen werkende ontwikkelaar doet. Recente benchmarks laten zien dat frontier-modellen slechts 3,2 procent succes behalen bij end-to-end verifieerbare codegeneratie, wat betekent dat de kloof tussen aannemelijk uitziende code en bewezen correcte code vrijwel volledig open blijft. Teams die door AI geschreven code naar productie sturen, gokken op testdekking die de modellen zelf kunnen manipuleren.
Waarom het belangrijk is
Geautomatiseerde correctheidsgaranties voor door AI gegenereerde code zijn wat codeerassistenten verandert van snelheidsinstrumenten naar betrouwbaarheidsinstrumenten.
Hoe ik de kans beoordeel
De Opportunity Score is mijn eigen inschatting, geen meting: hoe ernstig het pijn doet, hoe vaak het toeslaat, en hoe weinig er vandaag de dag bestaat om het op te lossen. Hoger betekent dat ik denk dat het meer de moeite waard is om te bouwen.
Hoeveel pijn het veroorzaakt wanneer het zich voordoet.
Hoe vaak mensen er daadwerkelijk tegenaan lopen.
Hoe weinig goede tools er vandaag de dag voor bestaan.
Meer problemen die het oplossen waard zijn
Waarom vergeet elke AI-app mij op het moment dat ik het tabblad sluit?
AIWaarom is het leren van een nieuw vakgebied nog steeds afhankelijk van weten wat je moet vragen?
AIWaarom kan een niet-expert niet verifiëren wat een AI hem zojuist heeft verteld?
AIWaarom testen we modellen op benchmarks maar brengen we ze op de markt op gevoel?
AIWaarom hebben AI-agenten geen geheugen voor hun eigen fouten?
AIWaarom kan ik niet controleren waarop een model daadwerkelijk is getraind?