Слабое понимание контекста

Одной из главных проблем нейросетей является их неспособность полностью понять контекст проекта, для которого они пишут код. Нейросети, как правило, работают на основе предоставленных им данных и не обладают интуитивным пониманием задачи. Они не могут осознать глобальную цель проекта, его нюансы и детали реализации. Например, разработчик не просто пишет код — он анализирует требования, разрабатывает архитектуру системы, принимает решения о том, какие технологии использовать, и оптимизирует производительность программы. Эти задачи требуют глубокого понимания контекста, которое недоступно для ИИ​​.

Кроме того, код, сгенерированный нейросетями, часто требует значительных доработок и исправлений. Даже если нейросеть может создать работающий фрагмент кода, он может быть уязвимым, плохо оптимизированным и трудночитаемым. Это связано с тем, что ИИ опирается на шаблоны и примеры из своих тренировочных данных, не понимая сути задачи и возможных исключений, которые могут возникнуть в реальной жизни​​.  

Типовой характер генерируемого кода

Нейросети хорошо справляются с типовыми задачами, где решение уже известно и его можно найти в данных, на которых ИИ обучался. Однако, когда возникает необходимость решить нестандартную проблему, нейросеть становится бессильной. Искусственный интеллект может только воспроизводить информацию, которую он уже видел, но не генерировать новую. Это делает его неэффективным в ситуациях, требующих креативного подхода и инновационных решений​​.

Примером может служить разработка сложных систем, где требуется интеграция множества различных компонентов и учет специфических требований. Нейросети могут предложить только стандартные решения, которые могут не подойти для уникальных проектов. Это ограничение серьезно снижает их ценность для профессиональных разработчиков, которые ежедневно сталкиваются с уникальными задачами, требующими нестандартных подходов​​​​.