Почему код, написанный ИИ, сложнее тестировать?

Разработка с помощью AI-ассистентов кажется удобной и быстрой, но за ней скрываются серьёзные риски для безопасности, стабильности и архитектурной целостности продукта. Отслеживать эти риски приходится QA-инженерам.

В чём проблема?

AI — это не рациональный инженер, а вероятностная модель, обученная на триллионах строк кода из открытых источников. Она не «понимает» код в человеческом смысле, а предсказывает наиболее вероятные последовательности символов. В результате:

• Создаются системные риски для безопасности приложения, которые сложно обнаружить при поверхностном тестировании.
• Разработчик может просто принять решение, предложенное ИИ, не вникая в детали. У него есть ощущение выполненной работы, но нести ответственность за результат он не может. 
• Возникают скрытые дефекты. Код может выглядеть безупречно, но содержать ошибки, которые проявляются только в специфических условиях.
• Подрывается архитектурная целостность. ИИ не видит общей картины проекта. Он может генерировать функционально правильные, но архитектурно слабые решения — с дублированием логики, сильными связями и нарушением принципов проектирования. Это усложнит развитие продукта в будущем.

1. Иллюзия корректности кода

ИИ может сгенерировать код, который выглядит логично, но ссылается на несуществующие библиотеки, методы или API. Например, он может уверенно использовать метод .getUserProfile(), который никогда не был объявлен в проекте. Тестировщик вынужден делать тотальную проверку всех внешних зависимостей, а не только заявленной логики.

2. Непредсказуемость на граничных условиях (Edge Cases)

ИИ отлично справляется с типичными сценариями, на которых он обучался, но часто проваливается в нестандартных ситуациях. Код может не учитывать деление на ноль, обработку null/undefined, переполнение буфера или экзотические пользовательские сценарии. Это требует от QA более детального тестирования граничных значений.

3. Проблемы безопасности

ИИ не отличает «работающий» код от «безопасного». Он легко может предложить решение, уязвимое к SQL-инъекциям, XSS-атакам или небезопасной десериализации, позаимствовав паттерн из открытого источника, где безопасность не была приоритетом. Стандартного функционального тестирования здесь недостаточно. Важно помнить, что ИИ нередко генерирует устаревшие паттерны безопасности, так как часть тренировочных данных старше 5–10 лет.

4. Архитектурная хрупкость

ИИ не понимает контекста всего приложения. Он может сгенерировать функцию, которая идеально решает локальную задачу, но при этом нарушает принципы SOLID, создает избыточные зависимости или дублирует уже существующую в проекте логику. В будущем такой код будет сложно поддерживать и дорого переделывать.

5. Сложность отладки и сопровождения

Получив код от ИИ, разработчик не всегда разбирается в его внутренней логике. Это превращает поиск корневой причины дефекта в длительный и дорогой процесс.

Ты можешь принять меры, чтобы после тестирования в коде не оставалось «сюрпризов» от AI.

Стань скептиком

Всегда помни о том, что в коде от ИИ могут быть скрытые дефекты. Старайся найти их, даже если код выглядит корректным. Задавай себе вопросы: «Что здесь может пойти не так?», «Какие неочевидные данные сломают эту логику?».

Усиливай ревью и повышай качество

• На код-ревью обращай особое внимание на код, сгенерированный AI. Спроси у разработчика, какой промпт он использовал и какую логику ожидал от ИИ.
• Внедряй статический анализ (SAST) в процесс CI/CD. Инструменты вроде SonarQube, Checkmarx или Semgrep могут автоматически находить многие уязвимости типичные для AI.

Максимально строго тестируй граничные условия и безопасность

Разрабатывай тест-кейсы, специально нацеленные на проверку того, что ИИ мог упустить:

• негативные сценарии и обработка ошибок;
• проверка на переполнение, некорректные типы данных;
• фаззинг-тесты для ввода случайных данных;
• обязательное пентест-ревью для новых AI-модулей.

Проверяй не только входы, но и форматы данных, протоколы, типы ответов API.

Добавляй автоматизацию

Чем больше кода генерируется, тем больше требуется автоматических проверок. Инициируй, продвигай и участвуй в развитии автоматизации, даже если сама реализация зависит от разработчиков или команды в целом.

• Модульные тесты, которые разработчик должен писать для AI-кода — напоминание, контроль на ревью, инициирование стандартов покрытия.
• Интеграционные тесты, проверяющие взаимодействие AI-сгенерированного модуля с системой — участие в проектировании сценариев и критериев качества.
• Регрессионные тесты, которые обеспечивают, что новые изменения не ломают существующую функциональность — расширение и поддержка набора автотестов.

Тестируй не только функциональность, но и архитектуру

Оценивай код с точки зрения сопровождаемости: нет ли дублирования, насколько сильны связи, соответствует ли он стандартам проекта. Используй архитектурные линтеры, dependency graphs, статический анализ слоёв.

Узнай больше о тестировании в Kata Academy. Поступай на курс с гарантией трудоустройства. Через 5 месяцев ты станешь QA-инженером и начнешь карьеру! Внести основную оплату за обучение можно после выхода на работу. Узнай подробности на сайте.