4 февраля в профессиональном сообществе неофициально отмечают День вайбкодинга. Ровно год назад ученый в области машинного обучения и сооснователь OpenAI Андрей Карпатый ввёл термин о кодинге без кода, который сначала выглядел как ирония, а затем неожиданно стал описанием реальной практики. За короткое время идея прошла путь от поста до предмета обсуждения в крупных компаниях, а влияние ИИ на разработку признали даже самые консервативные фигуры индустрии.
Вайбкодинг предложил радикально иной взгляд на создание программ. Человек описывает задачу естественным языком, модель генерирует код, а разработчик оценивает результат по поведению системы, не вникая в детали реализации. Звучит заманчиво, но у подхода быстро обнаружились ограничения.
Исследования показывают, что сгенерированный большими языковыми моделями (LLM) код нередко не соответствует требованиям безопасности. Проблема не в том, что ИИ делает что-то намеренно неправильно, а в особенностях обучения. В открытом доступе много работающего кода, но гораздо меньше описаний архитектуры и причин, по которым принимались те или иные решения.
Например, созданный ИИ код часто ссылается на несуществующие библиотеки, что создаёт прекрасную возможность для кибератак. В другом исследовании было обнаружено, что сгенерированный ИИ код в 1,88 раза чаще приводил к неправильной обработке паролей, чем написанный человеком. В 1,91 раза чаще в таком коде встречались небезопасные ссылки на объекты, и в 2,74 раза чаще — ошибки, ведущие к появлению уязвимостей XSS.
LLM хорошо воспроизводят распространённые паттерны, но с трудом отличают хорошее решение от сомнительного. ИИ уверенно пишет функции и модули, однако на уровне системных ограничений и угроз безопасности его компетенции не так высоки.
Главная ловушка вайбкодинга связана с ожиданиями. К языковой модели часто относятся как к инструменту, который должен выдать готовое решение без участия человека. Но любая программа (не важно: написана она вручную или сгенерирована ИИ) делает ровно то, что содержится в коде.
Если в нём есть проблемы, значит задача была сформулирована недостаточно точно. Ответственность за результат остаётся на человеке. Именно он должен задать ограничения, приоритеты, требования к архитектуре и безопасности. Без этого модель предложит усреднённое решение, не учитывающее контекст конкретной системы.
Постепенно становится ясно, что на смену вайбкодингу должен прийти полноценный процесс разработки с использованием ИИ. Такой процесс предполагает:
Этот сдвиг можно сравнить с переходом от ассемблера к языкам высокого уровня. Парадигма меняется, но инженерная дисциплина остаётся фундаментом. Ответственность — это прерогатива человека, каким бы умным ни был инструмент.
Для решений, построенных по принципам кибериммунитета, вопрос особенно интересен. Такие системы опираются на строгую архитектуру, минимизацию доверия и доказуемые свойства безопасности. Слепое использование сгенерированного кода противоречит самой логике Secure by Design.
С другой стороны, принципы КИ позволяют обособлять недоверенный код (не важно, сгенерирован он или написан вручную), и, тем самым, снизить затраты на его доработку. То есть генерация кода для кибериммунных систем — скорее благо: строим фундамент с минимальной доверенной кодовой базой (что дорого), но зато наращивать функциональность системы сверх этой базы можно быстро и дешево (благодаря в том числе и генерации на ИИ).
ИИ способен ускорить прототипирование и автоматизировать рутинные задачи, но генерация должна подчиняться архитектуре, а не подменять её. Только сочетание возможностей модели и экспертного контроля позволяет получить надёжный результат.
Архитектурная безопасность начинается не с кода, а с модели угроз, границ доверия и чёткого разделения ответственности между компонентами. Языковая модель по своей природе не знает этих ограничений, если человек не передал их в явном виде. Поэтому первый принцип безопасного использования ИИ заключается в формировании строгого контекста до начала генерации.
За год вайбкодинг прошёл путь от модного слова до серьёзной темы для дискуссий. Он действительно упростил вход в разработку и дал новые инструменты, но одновременно обострил вопросы ответственности и качества. Настоящая ценность ИИ проявится не в отказе от инженерного мышления, а в его усилении. Технология становится полезной там, где человек остаётся архитектором системы, а модель выполняет роль помощника, а не источника безусловной истины.
4 февраля в профессиональном сообществе неофициально отмечают День вайбкодинга. Ровно год назад ученый в области машинного обучения и сооснователь OpenAI Андрей Карпатый ввёл термин о кодинге без кода, который сначала выглядел как ирония, а затем неожиданно стал описанием реальной практики. За короткое время идея прошла путь от поста до предмета обсуждения в крупных компаниях, а влияние ИИ на разработку признали даже самые консервативные фигуры индустрии.
Вайбкодинг предложил радикально иной взгляд на создание программ. Человек описывает задачу естественным языком, модель генерирует код, а разработчик оценивает результат по поведению системы, не вникая в детали реализации. Звучит заманчиво, но у подхода быстро обнаружились ограничения.
Исследования показывают, что сгенерированный большими языковыми моделями (LLM) код нередко не соответствует требованиям безопасности. Проблема не в том, что ИИ делает что-то намеренно неправильно, а в особенностях обучения. В открытом доступе много работающего кода, но гораздо меньше описаний архитектуры и причин, по которым принимались те или иные решения.
Например, созданный ИИ код часто ссылается на несуществующие библиотеки, что создаёт прекрасную возможность для кибератак. В другом исследовании было обнаружено, что сгенерированный ИИ код в 1,88 раза чаще приводил к неправильной обработке паролей, чем написанный человеком. В 1,91 раза чаще в таком коде встречались небезопасные ссылки на объекты, и в 2,74 раза чаще — ошибки, ведущие к появлению уязвимостей XSS.
LLM хорошо воспроизводят распространённые паттерны, но с трудом отличают хорошее решение от сомнительного. ИИ уверенно пишет функции и модули, однако на уровне системных ограничений и угроз безопасности его компетенции не так высоки.
Главная ловушка вайбкодинга связана с ожиданиями. К языковой модели часто относятся как к инструменту, который должен выдать готовое решение без участия человека. Но любая программа (не важно: написана она вручную или сгенерирована ИИ) делает ровно то, что содержится в коде.
Если в нём есть проблемы, значит задача была сформулирована недостаточно точно. Ответственность за результат остаётся на человеке. Именно он должен задать ограничения, приоритеты, требования к архитектуре и безопасности. Без этого модель предложит усреднённое решение, не учитывающее контекст конкретной системы.
Постепенно становится ясно, что на смену вайбкодингу должен прийти полноценный процесс разработки с использованием ИИ. Такой процесс предполагает:
Этот сдвиг можно сравнить с переходом от ассемблера к языкам высокого уровня. Парадигма меняется, но инженерная дисциплина остаётся фундаментом. Ответственность — это прерогатива человека, каким бы умным ни был инструмент.
Для решений, построенных по принципам кибериммунитета, вопрос особенно интересен. Такие системы опираются на строгую архитектуру, минимизацию доверия и доказуемые свойства безопасности. Слепое использование сгенерированного кода противоречит самой логике Secure by Design.
С другой стороны, принципы КИ позволяют обособлять недоверенный код (не важно, сгенерирован он или написан вручную), и, тем самым, снизить затраты на его доработку. То есть генерация кода для кибериммунных систем — скорее благо: строим фундамент с минимальной доверенной кодовой базой (что дорого), но зато наращивать функциональность системы сверх этой базы можно быстро и дешево (благодаря в том числе и генерации на ИИ).
ИИ способен ускорить прототипирование и автоматизировать рутинные задачи, но генерация должна подчиняться архитектуре, а не подменять её. Только сочетание возможностей модели и экспертного контроля позволяет получить надёжный результат.
Архитектурная безопасность начинается не с кода, а с модели угроз, границ доверия и чёткого разделения ответственности между компонентами. Языковая модель по своей природе не знает этих ограничений, если человек не передал их в явном виде. Поэтому первый принцип безопасного использования ИИ заключается в формировании строгого контекста до начала генерации.
За год вайбкодинг прошёл путь от модного слова до серьёзной темы для дискуссий. Он действительно упростил вход в разработку и дал новые инструменты, но одновременно обострил вопросы ответственности и качества. Настоящая ценность ИИ проявится не в отказе от инженерного мышления, а в его усилении. Технология становится полезной там, где человек остаётся архитектором системы, а модель выполняет роль помощника, а не источника безусловной истины.
Подпишитесь на наши сообщества и получите ссылку на дистрибутив в чате
