Mengapa Linus Torvalds dan Bjarne Stroustrup Skeptis terhadap Kode yang Ditulis AI
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, dan Vlad Mihalcea menilai output AI sering “hampir benar” tetapi tidak sepenuhnya tepat, sehingga memindahkan pekerjaan...
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia.
Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, dan Vlad Mihalcea menilai output AI sering “hampir benar” tetapi tidak sepenuhnya tepat, sehingga memindahkan pekerjaan dari menulis kode ke memperbaikinya.
Skeptisisme ini bertentangan dengan klaim sejumlah eksekutif teknologi yang memprediksi AI segera menulis sebagian besar kode atau menggantikan developer tingkat menengah.
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 Perintah
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
Kecerdasan buatan semakin masuk ke alur kerja pengembangan perangkat lunak modern. Perusahaan teknologi besar mempromosikan AI coding assistants sebagai alat yang bisa mempercepat pemrograman secara drastis—bahkan diklaim mampu mengotomatisasi sebagian besar pekerjaan rekayasa perangkat lunak.
Namun banyak programmer veteran melihat situasinya lebih hati‑hati. Tokoh berpengalaman seperti pencipta C++ Bjarne Stroustrup, pencipta Linux Linus Torvalds, dan penulis buku Java Vlad Mihalcea secara terbuka mempertanyakan kualitas kode yang dihasilkan AI serta besarnya keuntungan produktivitas yang sebenarnya.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Apa jawaban singkat untuk "Mengapa Linus Torvalds dan Bjarne Stroustrup Skeptis terhadap Kode yang Ditulis AI"?
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, dan Vlad Mihalcea menilai output AI sering “hampir benar” tetapi tidak sepenuhnya tepat, sehingga memindahkan pekerjaan dari menulis kode ke memperbaikinya.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Skeptisisme ini bertentangan dengan klaim sejumlah eksekutif teknologi yang memprediksi AI segera menulis sebagian besar kode atau menggantikan developer tingkat menengah.
Mengapa Linus Torvalds dan Bjarne Stroustrup Skeptis terhadap Kode yang Ditulis AI
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, dan Vlad Mihalcea menilai output AI sering “hampir benar” tetapi tidak sepenuhnya tepat, sehingga memindahkan pekerjaan...
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia.
Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, dan Vlad Mihalcea menilai output AI sering “hampir benar” tetapi tidak sepenuhnya tepat, sehingga memindahkan pekerjaan dari menulis kode ke memperbaikinya.
Skeptisisme ini bertentangan dengan klaim sejumlah eksekutif teknologi yang memprediksi AI segera menulis sebagian besar kode atau menggantikan developer tingkat menengah.
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 Perintah
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
Kecerdasan buatan semakin masuk ke alur kerja pengembangan perangkat lunak modern. Perusahaan teknologi besar mempromosikan AI coding assistants sebagai alat yang bisa mempercepat pemrograman secara drastis—bahkan diklaim mampu mengotomatisasi sebagian besar pekerjaan rekayasa perangkat lunak.
Namun banyak programmer veteran melihat situasinya lebih hati‑hati. Tokoh berpengalaman seperti pencipta C++ Bjarne Stroustrup, pencipta Linux Linus Torvalds, dan penulis buku Java Vlad Mihalcea secara terbuka mempertanyakan kualitas kode yang dihasilkan AI serta besarnya keuntungan produktivitas yang sebenarnya.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Apa jawaban singkat untuk "Mengapa Linus Torvalds dan Bjarne Stroustrup Skeptis terhadap Kode yang Ditulis AI"?
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Programmer veteran menilai AI coding tools sering hanya menghasilkan draft kode yang tetap membutuhkan banyak pemeriksaan, debugging, dan perbaikan oleh manusia. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, dan Vlad Mihalcea menilai output AI sering “hampir benar” tetapi tidak sepenuhnya tepat, sehingga memindahkan pekerjaan dari menulis kode ke memperbaikinya.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Skeptisisme ini bertentangan dengan klaim sejumlah eksekutif teknologi yang memprediksi AI segera menulis sebagian besar kode atau menggantikan developer tingkat menengah.
Perbedaan pandangan ini mencerminkan jurang antara narasi optimistis perusahaan teknologi tentang otomatisasi AI dan pengalaman praktis para insinyur perangkat lunak senior.
“Rubbish code”: Kekhawatiran soal kualitas
Salah satu kritik paling sering muncul adalah kualitas output AI.
Bjarne Stroustrup memperingatkan bahwa alat AI sering menghasilkan kode dengan kualitas rendah yang tetap harus diperiksa dan diperbaiki oleh developer berpengalaman. Dalam laporan yang beredar, ia bahkan menyebut sebagian output AI sebagai "rubbish code"—kode yang buruk—karena masih memerlukan banyak koreksi sebelum bisa digunakan secara serius.
Masalah utamanya bukan kecepatan. AI memang dapat menghasilkan kode dalam jumlah besar dengan cepat. Namun hasilnya sering tidak mengikuti prinsip arsitektur perangkat lunak yang baik, praktik keamanan, atau standar pemeliharaan jangka panjang.
Akibatnya, pekerjaan justru berpindah: dari menulis kode menjadi memeriksa, memperbaiki, dan memelihara kode yang dihasilkan AI.
Linus Torvalds: AI hanyalah alat
Linus Torvalds juga menolak klaim bahwa AI sudah mampu menulis sebagian besar perangkat lunak produksi.
Ia mengatakan merasa kesal ketika mendengar developer mengklaim "99% kode mereka ditulis oleh AI". Menurutnya, AI memang bisa sangat membantu, tetapi tetap harus diperlakukan sebagai alat, bukan pengganti insinyur perangkat lunak.
Torvalds menilai AI dapat mengubah cara programmer bekerja, tetapi tidak mengubah fondasi pengembangan perangkat lunak—seperti memahami sistem secara mendalam, merancang arsitektur, dan membuat keputusan teknis yang kompleks.
Mengapa keuntungan produktivitas dianggap kecil
Vlad Mihalcea menyoroti aspek lain: bahkan jika AI menghasilkan kode yang berjalan, keuntungan produktivitas bersihnya mungkin kecil jika seluruh proses pengembangan dihitung.
Menulis kode hanyalah satu bagian dari pekerjaan seorang developer. Mereka masih harus:
memverifikasi kebenaran program
memperbaiki bug dan edge case
mengintegrasikan kode ke sistem yang lebih besar
memastikan keamanan dan kemudahan perawatan
Jika kode AI hanya "hampir benar", engineer tetap harus menghabiskan waktu untuk memeriksa dan memperbaikinya. Mihalcea berpendapat bahwa setelah memperhitungkan pekerjaan tambahan ini, peningkatan produktivitas nyata sering kali terbatas.
Survei industri mendukung kekhawatiran ini. Dalam Stack Overflow Developer Survey 2025, sekitar 66% developer mengatakan mereka menghabiskan lebih banyak waktu memperbaiki kode AI yang hampir benar tetapi tidak sepenuhnya tepat.
Penelitian lain bahkan menemukan developer berpengalaman menyelesaikan tugas sekitar 19% lebih lambat saat menggunakan alat AI, meskipun mereka merasa bekerja lebih cepat.
Narasi perusahaan: otomatisasi dan “AI engineer”
Di sisi lain, banyak eksekutif teknologi menyoroti potensi AI untuk mengubah pengembangan perangkat lunak secara besar‑besaran.
Meta, misalnya, berinvestasi besar dalam AI untuk pemrograman. CEO Mark Zuckerberg mengatakan AI di masa dekat bisa bekerja seperti software engineer tingkat menengah, menulis sebagian kode di perusahaan tersebut.
Beberapa pemimpin industri bahkan memprediksi AI suatu saat akan menghasilkan sebagian besar perangkat lunak. Prediksi semacam ini memicu spekulasi bahwa pekerjaan developer junior bisa semakin terotomatisasi.
Amazon juga menekankan pentingnya AI. Dalam komunikasi perusahaan, CEO Andy Jassy menyebut AI sebagai teknologi yang berpotensi mengubah hampir semua pengalaman digital dan cara perusahaan membangun produk teknologi.
Perdebatan sebenarnya: definisi “produktif”
Jika diperhatikan lebih dekat, perdebatan ini sebenarnya bukan tentang apakah AI membantu developer atau tidak.
Yang diperdebatkan adalah bagaimana mengukur produktivitas.
Perusahaan teknologi sering menilai produktivitas dari kecepatan menghasilkan kode atau merilis fitur baru.
Sebaliknya, engineer berpengalaman menilai produktivitas dari keseluruhan siklus hidup perangkat lunak, termasuk:
desain sistem
keandalan dan kebenaran program
keamanan
debugging dan pengujian
pemeliharaan jangka panjang
Jika faktor‑faktor ini dihitung, kemampuan AI menghasilkan kode dengan cepat belum tentu berarti produktivitas keseluruhan meningkat secara signifikan.
Titik tengah yang realistis
Sebagian besar developer senior sebenarnya tidak mengatakan AI tidak berguna.
Sebaliknya, mereka melihatnya sebagai asisten yang kuat—terutama untuk menulis boilerplate code, membuat prototipe cepat, atau membantu dokumentasi.
Namun mereka juga menekankan bahwa rekayasa perangkat lunak jauh lebih kompleks daripada sekadar mengetik kode. Arsitektur sistem, debugging, penilaian teknis, dan pemahaman mendalam tentang sistem masih sangat bergantung pada manusia.
Untuk saat ini, banyak programmer veteran sepakat pada satu hal: AI memang mengubah cara developer bekerja, tetapi belum menggantikan kebutuhan akan engineer berpengalaman dalam waktu dekat.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
Perbedaan pandangan ini mencerminkan jurang antara narasi optimistis perusahaan teknologi tentang otomatisasi AI dan pengalaman praktis para insinyur perangkat lunak senior.
“Rubbish code”: Kekhawatiran soal kualitas
Salah satu kritik paling sering muncul adalah kualitas output AI.
Bjarne Stroustrup memperingatkan bahwa alat AI sering menghasilkan kode dengan kualitas rendah yang tetap harus diperiksa dan diperbaiki oleh developer berpengalaman. Dalam laporan yang beredar, ia bahkan menyebut sebagian output AI sebagai "rubbish code"—kode yang buruk—karena masih memerlukan banyak koreksi sebelum bisa digunakan secara serius.
Masalah utamanya bukan kecepatan. AI memang dapat menghasilkan kode dalam jumlah besar dengan cepat. Namun hasilnya sering tidak mengikuti prinsip arsitektur perangkat lunak yang baik, praktik keamanan, atau standar pemeliharaan jangka panjang.
Akibatnya, pekerjaan justru berpindah: dari menulis kode menjadi memeriksa, memperbaiki, dan memelihara kode yang dihasilkan AI.
Linus Torvalds: AI hanyalah alat
Linus Torvalds juga menolak klaim bahwa AI sudah mampu menulis sebagian besar perangkat lunak produksi.
Ia mengatakan merasa kesal ketika mendengar developer mengklaim "99% kode mereka ditulis oleh AI". Menurutnya, AI memang bisa sangat membantu, tetapi tetap harus diperlakukan sebagai alat, bukan pengganti insinyur perangkat lunak.
Torvalds menilai AI dapat mengubah cara programmer bekerja, tetapi tidak mengubah fondasi pengembangan perangkat lunak—seperti memahami sistem secara mendalam, merancang arsitektur, dan membuat keputusan teknis yang kompleks.
Mengapa keuntungan produktivitas dianggap kecil
Vlad Mihalcea menyoroti aspek lain: bahkan jika AI menghasilkan kode yang berjalan, keuntungan produktivitas bersihnya mungkin kecil jika seluruh proses pengembangan dihitung.
Menulis kode hanyalah satu bagian dari pekerjaan seorang developer. Mereka masih harus:
memverifikasi kebenaran program
memperbaiki bug dan edge case
mengintegrasikan kode ke sistem yang lebih besar
memastikan keamanan dan kemudahan perawatan
Jika kode AI hanya "hampir benar", engineer tetap harus menghabiskan waktu untuk memeriksa dan memperbaikinya. Mihalcea berpendapat bahwa setelah memperhitungkan pekerjaan tambahan ini, peningkatan produktivitas nyata sering kali terbatas.
Survei industri mendukung kekhawatiran ini. Dalam Stack Overflow Developer Survey 2025, sekitar 66% developer mengatakan mereka menghabiskan lebih banyak waktu memperbaiki kode AI yang hampir benar tetapi tidak sepenuhnya tepat.
Penelitian lain bahkan menemukan developer berpengalaman menyelesaikan tugas sekitar 19% lebih lambat saat menggunakan alat AI, meskipun mereka merasa bekerja lebih cepat.
Narasi perusahaan: otomatisasi dan “AI engineer”
Di sisi lain, banyak eksekutif teknologi menyoroti potensi AI untuk mengubah pengembangan perangkat lunak secara besar‑besaran.
Meta, misalnya, berinvestasi besar dalam AI untuk pemrograman. CEO Mark Zuckerberg mengatakan AI di masa dekat bisa bekerja seperti software engineer tingkat menengah, menulis sebagian kode di perusahaan tersebut.
Beberapa pemimpin industri bahkan memprediksi AI suatu saat akan menghasilkan sebagian besar perangkat lunak. Prediksi semacam ini memicu spekulasi bahwa pekerjaan developer junior bisa semakin terotomatisasi.
Amazon juga menekankan pentingnya AI. Dalam komunikasi perusahaan, CEO Andy Jassy menyebut AI sebagai teknologi yang berpotensi mengubah hampir semua pengalaman digital dan cara perusahaan membangun produk teknologi.
Perdebatan sebenarnya: definisi “produktif”
Jika diperhatikan lebih dekat, perdebatan ini sebenarnya bukan tentang apakah AI membantu developer atau tidak.
Yang diperdebatkan adalah bagaimana mengukur produktivitas.
Perusahaan teknologi sering menilai produktivitas dari kecepatan menghasilkan kode atau merilis fitur baru.
Sebaliknya, engineer berpengalaman menilai produktivitas dari keseluruhan siklus hidup perangkat lunak, termasuk:
desain sistem
keandalan dan kebenaran program
keamanan
debugging dan pengujian
pemeliharaan jangka panjang
Jika faktor‑faktor ini dihitung, kemampuan AI menghasilkan kode dengan cepat belum tentu berarti produktivitas keseluruhan meningkat secara signifikan.
Titik tengah yang realistis
Sebagian besar developer senior sebenarnya tidak mengatakan AI tidak berguna.
Sebaliknya, mereka melihatnya sebagai asisten yang kuat—terutama untuk menulis boilerplate code, membuat prototipe cepat, atau membantu dokumentasi.
Namun mereka juga menekankan bahwa rekayasa perangkat lunak jauh lebih kompleks daripada sekadar mengetik kode. Arsitektur sistem, debugging, penilaian teknis, dan pemahaman mendalam tentang sistem masih sangat bergantung pada manusia.
Untuk saat ini, banyak programmer veteran sepakat pada satu hal: AI memang mengubah cara developer bekerja, tetapi belum menggantikan kebutuhan akan engineer berpengalaman dalam waktu dekat.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
