कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है। C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने AI आउटपुट को कभी‑कभी 'रबिश कोड' बताया, जबकि लिनुस टॉर्वाल्ड्स कहते हैं कि AI एक टूल है, इंजीनियर का विकल्प नहीं। स्टैक ओवरफ्लो सर्व...
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है।
C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने AI आउटपुट को कभी‑कभी 'रबिश कोड' बताया, जबकि लिनुस टॉर्वाल्ड्स कहते हैं कि AI एक टूल है, इंजीनियर का विकल्प नहीं।
स्टैक ओवरफ्लो सर्वे के अनुसार 66% डेवलपर्स का कहना है कि उन्हें लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।
How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why doAI coding assistants can generate code quickly, but experienced developers say the real work often lies in reviewing and correcting the output.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why do. Article summary: They are criticizing AI code mainly as low-quality, overhyped, and costly to supervise. In the reported remarks, Bjarne Stroustrup says AI often produces “rubbish code,” Linus Torvalds says he gets angry at claims that A. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Title: Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate # Linus Torvalds Calls AI-Generated Code ‘Slop’ in Linux Kernel Debate. Linus Torvalds bluntly dismissed" source context "Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate" Reference image 2: visual subject "Title: Linus
openai.com
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की दुनिया में AI तेजी से प्रवेश कर चुका है। बड़ी टेक कंपनियाँ अब AI कोडिंग असिस्टेंट्स को ऐसे टूल के रूप में पेश कर रही हैं जो प्रोग्रामिंग की गति कई गुना बढ़ा सकते हैं—यहाँ तक कि भविष्य में बड़े हिस्से का कोड खुद लिख सकते हैं।
लेकिन अनुभवी प्रोग्रामरों का एक बड़ा समूह इस उत्साह को थोड़ा अतिरंजित मानता है। C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप, Linux के निर्माता लिनुस टॉर्वाल्ड्स, और Java विशेषज्ञ व्लाद मिहालचा जैसे वरिष्ठ इंजीनियरों ने AI‑जनरेटेड कोड की गुणवत्ता और वास्तविक उत्पादकता लाभ दोनों पर सवाल उठाए हैं। उनके मुताबिक, कॉरपोरेट दावों और वास्तविक इंजीनियरिंग अनुभव के बीच बड़ा अंतर है।
“रबिश कोड”: आउटपुट की गुणवत्ता पर सवाल
AI टूल्स का सबसे बड़ा फायदा उनकी गति है—वे सेकंडों में कोड लिख सकते हैं। लेकिन वरिष्ठ डेवलपर्स का कहना है कि तेज़ी हमेशा गुणवत्ता की गारंटी नहीं होती।
ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने चेतावनी दी है कि AI अक्सर ऐसा कोड बनाता है जिसकी गुणवत्ता कमजोर होती है। रिपोर्टों के अनुसार उन्होंने AI आउटपुट को कई बार “rubbish code” कहा—यानि ऐसा कोड जिसे बाद में अनुभवी इंजीनियरों को ध्यान से जांचकर ठीक करना पड़ता है।
इससे असल समस्या यह बनती है कि काम खत्म नहीं होता, बल्कि उसका स्वरूप बदल जाता है: अब वरिष्ठ डेवलपर्स को AI के लिखे कोड की समीक्षा, सुधार और रखरखाव करना पड़ता है।
लिनुस टॉर्वाल्ड्स: AI सिर्फ एक टूल है
Linux के निर्माता लिनुस टॉर्वाल्ड्स भी AI को लेकर उत्साह और वास्तविकता के बीच फर्क की ओर इशारा करते हैं।
उन्होंने कहा कि जब लोग दावा करते हैं कि उनके “99% कोड AI लिखता है”, तो यह उन्हें परेशान करता है। उनके अनुसार AI उपयोगी हो सकता है, लेकिन इसे इंजीनियर की जगह लेने वाला नहीं बल्कि समझना चाहिए।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"AI‑जनरेटेड कोड पर वरिष्ठ प्रोग्रामरों का सवाल" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है। C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने AI आउटपुट को कभी‑कभी 'रबिश कोड' बताया, जबकि लिनुस टॉर्वाल्ड्स कहते हैं कि AI एक टूल है, इंजीनियर का विकल्प नहीं।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
स्टैक ओवरफ्लो सर्वे के अनुसार 66% डेवलपर्स का कहना है कि उन्हें लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है। C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने AI आउटपुट को कभी‑कभी 'रबिश कोड' बताया, जबकि लिनुस टॉर्वाल्ड्स कहते हैं कि AI एक टूल है, इंजीनियर का विकल्प नहीं। स्टैक ओवरफ्लो सर्व...
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है।
C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने AI आउटपुट को कभी‑कभी 'रबिश कोड' बताया, जबकि लिनुस टॉर्वाल्ड्स कहते हैं कि AI एक टूल है, इंजीनियर का विकल्प नहीं।
स्टैक ओवरफ्लो सर्वे के अनुसार 66% डेवलपर्स का कहना है कि उन्हें लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।
How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why doAI coding assistants can generate code quickly, but experienced developers say the real work often lies in reviewing and correcting the output.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why do. Article summary: They are criticizing AI code mainly as low-quality, overhyped, and costly to supervise. In the reported remarks, Bjarne Stroustrup says AI often produces “rubbish code,” Linus Torvalds says he gets angry at claims that A. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Title: Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate # Linus Torvalds Calls AI-Generated Code ‘Slop’ in Linux Kernel Debate. Linus Torvalds bluntly dismissed" source context "Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate" Reference image 2: visual subject "Title: Linus
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सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की दुनिया में AI तेजी से प्रवेश कर चुका है। बड़ी टेक कंपनियाँ अब AI कोडिंग असिस्टेंट्स को ऐसे टूल के रूप में पेश कर रही हैं जो प्रोग्रामिंग की गति कई गुना बढ़ा सकते हैं—यहाँ तक कि भविष्य में बड़े हिस्से का कोड खुद लिख सकते हैं।
लेकिन अनुभवी प्रोग्रामरों का एक बड़ा समूह इस उत्साह को थोड़ा अतिरंजित मानता है। C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप, Linux के निर्माता लिनुस टॉर्वाल्ड्स, और Java विशेषज्ञ व्लाद मिहालचा जैसे वरिष्ठ इंजीनियरों ने AI‑जनरेटेड कोड की गुणवत्ता और वास्तविक उत्पादकता लाभ दोनों पर सवाल उठाए हैं। उनके मुताबिक, कॉरपोरेट दावों और वास्तविक इंजीनियरिंग अनुभव के बीच बड़ा अंतर है।
“रबिश कोड”: आउटपुट की गुणवत्ता पर सवाल
AI टूल्स का सबसे बड़ा फायदा उनकी गति है—वे सेकंडों में कोड लिख सकते हैं। लेकिन वरिष्ठ डेवलपर्स का कहना है कि तेज़ी हमेशा गुणवत्ता की गारंटी नहीं होती।
ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने चेतावनी दी है कि AI अक्सर ऐसा कोड बनाता है जिसकी गुणवत्ता कमजोर होती है। रिपोर्टों के अनुसार उन्होंने AI आउटपुट को कई बार “rubbish code” कहा—यानि ऐसा कोड जिसे बाद में अनुभवी इंजीनियरों को ध्यान से जांचकर ठीक करना पड़ता है।
इससे असल समस्या यह बनती है कि काम खत्म नहीं होता, बल्कि उसका स्वरूप बदल जाता है: अब वरिष्ठ डेवलपर्स को AI के लिखे कोड की समीक्षा, सुधार और रखरखाव करना पड़ता है।
लिनुस टॉर्वाल्ड्स: AI सिर्फ एक टूल है
Linux के निर्माता लिनुस टॉर्वाल्ड्स भी AI को लेकर उत्साह और वास्तविकता के बीच फर्क की ओर इशारा करते हैं।
उन्होंने कहा कि जब लोग दावा करते हैं कि उनके “99% कोड AI लिखता है”, तो यह उन्हें परेशान करता है। उनके अनुसार AI उपयोगी हो सकता है, लेकिन इसे इंजीनियर की जगह लेने वाला नहीं बल्कि समझना चाहिए।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"AI‑जनरेटेड कोड पर वरिष्ठ प्रोग्रामरों का सवाल" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
कई अनुभवी प्रोग्रामरों का कहना है कि AI कोडिंग टूल्स अक्सर ऐसा कोड देते हैं जिसे बाद में डेवलपर्स को काफी समय लगाकर जांचना और ठीक करना पड़ता है। C++ के निर्माता ब्यार्ने स्ट्रॉस्ट्रप ने AI आउटपुट को कभी‑कभी 'रबिश कोड' बताया, जबकि लिनुस टॉर्वाल्ड्स कहते हैं कि AI एक टूल है, इंजीनियर का विकल्प नहीं।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
स्टैक ओवरफ्लो सर्वे के अनुसार 66% डेवलपर्स का कहना है कि उन्हें लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।
टॉर्वाल्ड्स का मानना है कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट सिर्फ कोड लिखना नहीं है। इसमें सिस्टम को समझना, आर्किटेक्चर डिजाइन करना और कठिन निर्णय लेना शामिल है—ऐसी चीजें जिनमें अभी भी मानव अनुभव की जरूरत होती है।
क्यों उत्पादकता लाभ उतने बड़े नहीं होते
Java विशेषज्ञ और लेखक व्लाद मिहालचा का तर्क थोड़ा अलग है। उनके अनुसार, भले ही AI काम करने वाला कोड बना दे, लेकिन पूरे डेवलपमेंट चक्र को देखें तो कुल उत्पादकता लाभ सीमित रह सकता है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में कोड लिखना सिर्फ एक चरण है। डेवलपर्स को अभी भी करना पड़ता है:
कोड की सही कार्यप्रणाली की पुष्टि
edge cases का डिबगिंग
बड़े सिस्टम में इंटीग्रेशन
सुरक्षा और दीर्घकालिक रखरखाव सुनिश्चित करना
अगर AI का कोड "लगभग सही" है, तो इंजीनियरों को उसे जांचने और सुधारने में काफी समय लग सकता है। मिहालचा के अनुसार इसी वजह से वास्तविक उत्पादकता लाभ अक्सर छोटा होता है।
डेवलपर सर्वे क्या कहते हैं
कुछ सर्वेक्षण भी इस चिंता को समर्थन देते हैं। 2025 के Stack Overflow डेवलपर सर्वे में पाया गया कि 66% डेवलपर्स को लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।
एक शोध में यह भी पाया गया कि अनुभवी डेवलपर्स AI टूल्स का उपयोग करते समय कार्य पूरा करने में करीब 19% अधिक समय ले सकते हैं—हालाँकि उन्हें लगता है कि वे तेज़ काम कर रहे हैं।
दूसरी तरफ कंपनियों की बड़ी उम्मीदें
जहाँ वरिष्ठ प्रोग्रामर सावधानी की बात कर रहे हैं, वहीं टेक कंपनियों के कई अधिकारी AI की क्षमता पर अधिक आशावादी हैं।
Meta के CEO मार्क जुकरबर्ग ने कहा है कि कंपनी ऐसे AI सिस्टम विकसित कर रही है जो मिड‑लेवल सॉफ्टवेयर इंजीनियर जैसा काम कर सकें और कोड लिख सकें।
टेक उद्योग में कई नेताओं ने यह भी भविष्यवाणी की है कि आने वाले वर्षों में AI अधिकांश सॉफ्टवेयर कोड लिख सकता है।
Amazon के CEO एंडी जेसी ने भी कहा है कि AI भविष्य में डिजिटल अनुभवों को पूरी तरह बदल सकता है और कंपनियाँ तकनीकी उत्पाद बनाने के तरीके को नए सिरे से परिभाषित करेगा।
असली बहस: “उत्पादकता” का मतलब क्या है?
असल में विवाद AI की उपयोगिता पर नहीं, बल्कि उत्पादकता को मापने के तरीके पर है।
कंपनियाँ आम तौर पर यह देखती हैं कि कोड कितनी तेजी से लिखा जा सकता है या फीचर कितनी जल्दी लॉन्च हो सकते हैं।
लेकिन अनुभवी इंजीनियर पूरे जीवनचक्र को देखते हैं, जैसे:
सिस्टम डिजाइन
कोड की विश्वसनीयता
सुरक्षा
टेस्टिंग और डिबगिंग
लंबे समय तक रखरखाव
इन सभी चरणों को शामिल करने पर सिर्फ तेजी से कोड लिख लेना हमेशा ज्यादा उत्पादकता में नहीं बदलता।
संभवतः बीच का रास्ता
दिलचस्प बात यह है कि अधिकांश वरिष्ठ डेवलपर्स AI को पूरी तरह खारिज नहीं करते। वे मानते हैं कि यह बॉयलरप्लेट कोड, प्रोटोटाइप और डॉक्यूमेंटेशन जैसे कामों में बेहद उपयोगी हो सकता है।
लेकिन उनका कहना है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का असली काम सिर्फ कोड टाइप करना नहीं है। आर्किटेक्चर, समस्या‑समाधान, डिबगिंग और सिस्टम की गहरी समझ अभी भी इंसानों की ताकत हैं।
यानी फिलहाल संकेत यही हैं: AI डेवलपर्स के काम करने का तरीका बदल सकता है—लेकिन अनुभवी इंजीनियरों की जरूरत खत्म होने वाली नहीं है।
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
टॉर्वाल्ड्स का मानना है कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट सिर्फ कोड लिखना नहीं है। इसमें सिस्टम को समझना, आर्किटेक्चर डिजाइन करना और कठिन निर्णय लेना शामिल है—ऐसी चीजें जिनमें अभी भी मानव अनुभव की जरूरत होती है।
क्यों उत्पादकता लाभ उतने बड़े नहीं होते
Java विशेषज्ञ और लेखक व्लाद मिहालचा का तर्क थोड़ा अलग है। उनके अनुसार, भले ही AI काम करने वाला कोड बना दे, लेकिन पूरे डेवलपमेंट चक्र को देखें तो कुल उत्पादकता लाभ सीमित रह सकता है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में कोड लिखना सिर्फ एक चरण है। डेवलपर्स को अभी भी करना पड़ता है:
कोड की सही कार्यप्रणाली की पुष्टि
edge cases का डिबगिंग
बड़े सिस्टम में इंटीग्रेशन
सुरक्षा और दीर्घकालिक रखरखाव सुनिश्चित करना
अगर AI का कोड "लगभग सही" है, तो इंजीनियरों को उसे जांचने और सुधारने में काफी समय लग सकता है। मिहालचा के अनुसार इसी वजह से वास्तविक उत्पादकता लाभ अक्सर छोटा होता है।
डेवलपर सर्वे क्या कहते हैं
कुछ सर्वेक्षण भी इस चिंता को समर्थन देते हैं। 2025 के Stack Overflow डेवलपर सर्वे में पाया गया कि 66% डेवलपर्स को लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।
एक शोध में यह भी पाया गया कि अनुभवी डेवलपर्स AI टूल्स का उपयोग करते समय कार्य पूरा करने में करीब 19% अधिक समय ले सकते हैं—हालाँकि उन्हें लगता है कि वे तेज़ काम कर रहे हैं।
दूसरी तरफ कंपनियों की बड़ी उम्मीदें
जहाँ वरिष्ठ प्रोग्रामर सावधानी की बात कर रहे हैं, वहीं टेक कंपनियों के कई अधिकारी AI की क्षमता पर अधिक आशावादी हैं।
Meta के CEO मार्क जुकरबर्ग ने कहा है कि कंपनी ऐसे AI सिस्टम विकसित कर रही है जो मिड‑लेवल सॉफ्टवेयर इंजीनियर जैसा काम कर सकें और कोड लिख सकें।
टेक उद्योग में कई नेताओं ने यह भी भविष्यवाणी की है कि आने वाले वर्षों में AI अधिकांश सॉफ्टवेयर कोड लिख सकता है।
Amazon के CEO एंडी जेसी ने भी कहा है कि AI भविष्य में डिजिटल अनुभवों को पूरी तरह बदल सकता है और कंपनियाँ तकनीकी उत्पाद बनाने के तरीके को नए सिरे से परिभाषित करेगा।
असली बहस: “उत्पादकता” का मतलब क्या है?
असल में विवाद AI की उपयोगिता पर नहीं, बल्कि उत्पादकता को मापने के तरीके पर है।
कंपनियाँ आम तौर पर यह देखती हैं कि कोड कितनी तेजी से लिखा जा सकता है या फीचर कितनी जल्दी लॉन्च हो सकते हैं।
लेकिन अनुभवी इंजीनियर पूरे जीवनचक्र को देखते हैं, जैसे:
सिस्टम डिजाइन
कोड की विश्वसनीयता
सुरक्षा
टेस्टिंग और डिबगिंग
लंबे समय तक रखरखाव
इन सभी चरणों को शामिल करने पर सिर्फ तेजी से कोड लिख लेना हमेशा ज्यादा उत्पादकता में नहीं बदलता।
संभवतः बीच का रास्ता
दिलचस्प बात यह है कि अधिकांश वरिष्ठ डेवलपर्स AI को पूरी तरह खारिज नहीं करते। वे मानते हैं कि यह बॉयलरप्लेट कोड, प्रोटोटाइप और डॉक्यूमेंटेशन जैसे कामों में बेहद उपयोगी हो सकता है।
लेकिन उनका कहना है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का असली काम सिर्फ कोड टाइप करना नहीं है। आर्किटेक्चर, समस्या‑समाधान, डिबगिंग और सिस्टम की गहरी समझ अभी भी इंसानों की ताकत हैं।
यानी फिलहाल संकेत यही हैं: AI डेवलपर्स के काम करने का तरीका बदल सकता है—लेकिन अनुभवी इंजीनियरों की जरूरत खत्म होने वाली नहीं है।
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Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
