Weterani programowania kwestionują hype na kod pisany przez AI
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno... Krytycy podkreślają, że kod generowany przez AI jest często „prawie dobry”, co przerzuca ciężar...
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno...
Krytycy podkreślają, że kod generowany przez AI jest często „prawie dobry”, co przerzuca ciężar pracy z pisania na weryfikację i debugowanie, zamiast faktycznie przyspieszać tworzenie oprogramowania.
Ich sceptycyzm kłóci się z optymistycznymi prognozami szefów Big Techów, którzy przewidują, że AI wkrótce będzie pisać większość kodu i zastąpi programistów średniego szczebla.
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 Prompt
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
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat programowania. Gigaci technologiczni promują asystentów AI jako narzędzia mające zrewolucjonizować i przyspieszyć tworzenie kodu. Jednak weterani programowania, którzy stali za najważniejszymi językami i systemami, są daleko bardziej powściągliwi. Twórcy C++ i Linuksa, a także uznani autorzy książek o Javie, otwarcie wyrażają swoje wątpliwości co do jakości kodu generowanego przez AI oraz realnych korzyści z jego używania.
„Śmieciowy kod”: problemy z jakością
Jednym z najczęściej podnoszonych zarzutów jest to, że AI co prawda generuje kod szybko, ale niestety często robi to niskiej jakości. Bjarne Stroustrup, twórca języka C++, ostrzega, że AI produkuje „śmieciowy” kod, który i tak wymaga interwencji doświadczonych inżynierów do sprawdzenia i poprawienia. Według niego, przerzuca to ciężar pracy na starszych programistów, którzy muszą naprawiać błędy, zamiast zajmować się bardziej wartościowymi zadaniami.
Sedno problemu nie leży w szybkości. Systemy AI potrafią szybko wygenerować ogromne ilości kodu. Problem w tym, że ten kod często nie trzyma się dobrych praktyk, zasad bezpieczeństwa i długoterminowej utrzymywalności – a to właśnie wymaga ingerencji doświadczonego programisty.
Linus Torvalds: AI to narzędzie, a nie inżynier
Twórca Linuksa, Linus Torvalds, również ma mocne zdanie na ten temat. Jak sam przyznaje, irytują go deweloperzy, którzy twierdzą, że 99% ich kodu jest pisane przez AI. Uważa, że AI może być pomocna, ale należy ją traktować wyłącznie jako narzędzie wspomagające, a nie zastępstwo dla ludzkiego inżyniera.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Weterani programowania kwestionują hype na kod pisany przez AI"?
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno...
What are the key points to validate first?
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno... Krytycy podkreślają, że kod generowany przez AI jest często „prawie dobry”, co przerzuca ciężar pracy z pisania na weryfikację i debugowanie, zamiast faktycznie przyspieszać tworzenie oprogramowania.
What should I do next in practice?
Ich sceptycyzm kłóci się z optymistycznymi prognozami szefów Big Techów, którzy przewidują, że AI wkrótce będzie pisać większość kodu i zastąpi programistów średniego szczebla.
Weterani programowania kwestionują hype na kod pisany przez AI
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno... Krytycy podkreślają, że kod generowany przez AI jest często „prawie dobry”, co przerzuca ciężar...
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno...
Krytycy podkreślają, że kod generowany przez AI jest często „prawie dobry”, co przerzuca ciężar pracy z pisania na weryfikację i debugowanie, zamiast faktycznie przyspieszać tworzenie oprogramowania.
Ich sceptycyzm kłóci się z optymistycznymi prognozami szefów Big Techów, którzy przewidują, że AI wkrótce będzie pisać większość kodu i zastąpi programistów średniego szczebla.
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 Prompt
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
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat programowania. Gigaci technologiczni promują asystentów AI jako narzędzia mające zrewolucjonizować i przyspieszyć tworzenie kodu. Jednak weterani programowania, którzy stali za najważniejszymi językami i systemami, są daleko bardziej powściągliwi. Twórcy C++ i Linuksa, a także uznani autorzy książek o Javie, otwarcie wyrażają swoje wątpliwości co do jakości kodu generowanego przez AI oraz realnych korzyści z jego używania.
„Śmieciowy kod”: problemy z jakością
Jednym z najczęściej podnoszonych zarzutów jest to, że AI co prawda generuje kod szybko, ale niestety często robi to niskiej jakości. Bjarne Stroustrup, twórca języka C++, ostrzega, że AI produkuje „śmieciowy” kod, który i tak wymaga interwencji doświadczonych inżynierów do sprawdzenia i poprawienia. Według niego, przerzuca to ciężar pracy na starszych programistów, którzy muszą naprawiać błędy, zamiast zajmować się bardziej wartościowymi zadaniami.
Sedno problemu nie leży w szybkości. Systemy AI potrafią szybko wygenerować ogromne ilości kodu. Problem w tym, że ten kod często nie trzyma się dobrych praktyk, zasad bezpieczeństwa i długoterminowej utrzymywalności – a to właśnie wymaga ingerencji doświadczonego programisty.
Linus Torvalds: AI to narzędzie, a nie inżynier
Twórca Linuksa, Linus Torvalds, również ma mocne zdanie na ten temat. Jak sam przyznaje, irytują go deweloperzy, którzy twierdzą, że 99% ich kodu jest pisane przez AI. Uważa, że AI może być pomocna, ale należy ją traktować wyłącznie jako narzędzie wspomagające, a nie zastępstwo dla ludzkiego inżyniera.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Weterani programowania kwestionują hype na kod pisany przez AI"?
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno...
What are the key points to validate first?
Doświadczeni programiści, tacy jak Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds i Vlad Mihalcea, twierdzą, że kod AI to w dużej mierze wstępny szkic, który i tak wymaga ręcznego sprawdzenia i poprawek – rzeczywiste zyski wydajno... Krytycy podkreślają, że kod generowany przez AI jest często „prawie dobry”, co przerzuca ciężar pracy z pisania na weryfikację i debugowanie, zamiast faktycznie przyspieszać tworzenie oprogramowania.
What should I do next in practice?
Ich sceptycyzm kłóci się z optymistycznymi prognozami szefów Big Techów, którzy przewidują, że AI wkrótce będzie pisać większość kodu i zastąpi programistów średniego szczebla.
Torvalds podkreśla, że AI może zmienić sposób, w jaki programiści pracują, ale nie zmienia to fundamentalnych zasad tworzenia oprogramowania – takich jak zrozumienie systemu, projektowanie architektury czy podejmowanie decyzji, z którymi automatyczne systemy wciąż sobie nie radzą.
Dlaczego zyski wydajnościowe mogą być mniejsze niż reklamowane
Vlad Mihalcea, ekspert od wydajności Javy i autor książek, zwraca uwagę na inny aspekt: nawet jeśli AI generuje działający kod, rzeczywiste zyski wydajnościowe mogą być niewielkie po uwzględnieniu całego procesu tworzenia oprogramowania.
Pisanie kodu to tylko jeden z etapów. Programiści wciąż muszą:
weryfikować poprawność
debugować przypadki brzegowe
integrować kod z istniejącymi systemami
dbać o utrzymywalność i bezpieczeństwo
Jeśli kod wygenerowany przez AI jest „prawie dobry”, to i tak inżynierowie spędzają czas na jego weryfikacji i poprawianiu. Mihalcea argumentuje, że po uwzględnieniu tej dodatkowej pracy, realny wzrost produktywności jest znikomy.
Badania branżowe potwierdzają te obawy. W ankiecie Stack Overflow z 2025 roku 66% deweloperów przyznało, że spędza więcej czasu na poprawianiu „prawie dobrego” kodu AI, a „prawie dobre” odpowiedzi były najczęściej zgłaszaną frustracją.
Co więcej, niektóre badania wykazały, że doświadczeni programiści korzystający z narzędzi AI wykonywali zadania o około 19% wolniej, mimo że sami byli przekonani, że pracują szybciej.
Narracja korporacyjna: inżynierowie AI i automatyzacja
Podczas gdy weterani programowania podkreślają ograniczenia, dyrektorzy technologiczni często wskazują na ogromny potencjał AI w transformacji tworzenia oprogramowania.
Kilka firm inwestuje ogromne środki w narzędzia AI i systemy automatyzacji. CEO Meta, Mark Zuckerberg, sugerował, że AI może wkrótce dorównać programiście średniego szczebla i pisać znaczącą część kodu w firmie.
Przedstawiciele innych gigantów przewidują, że AI mogłaby w ciągu kilku lat generować większość kodu, co podsycają spekulacje o automatyzacji stanowisk dla młodszych programistów.
Amazon również inwestuje miliardy w rozwój AI. CEO Andy Jassy argumentuje, że sztuczna inteligencja przekształci wszystkie doświadczenia cyfrowe i zmieni sposób, w jaki firmy budują produkty technologiczne.
Prawdziwy spór: co oznacza „produktywność”?
Debata nie dotyczy tego, czy AI pomaga programistom, ale jak należy mierzyć jej wpływ.
Firmy technologiczne często skupiają się na szybkości generowania kodu. Doświadczeni inżynierowie oceniają produktywność w całym cyklu życia oprogramowania:
projektowanie systemu
poprawność i niezawodność
bezpieczeństwo
debugowanie i testowanie
długoterminowe utrzymanie
Gdy uwzględni się te czynniki, szybkie generowanie kodu wcale nie musi przekładać się na równie duże zyski wydajnościowe.
Prawdopodobny kompromis
Większość doświadczonych programistów nie twierdzi, że AI jest bezużyteczna. Postrzegają ją jako potężnego asystenta – szczególnie przy generowaniu szablonowego kodu, prototypów i dokumentacji.
Przestrzegają jednak, że inżynieria oprogramowania to nie tylko pisanie kodu. Architektura, podejmowanie decyzji, debugowanie i zrozumienie systemu wciąż pozostają zadaniami głęboko ludzkimi.
Na razie panuje konsensus wśród weteranów, że AI zmienia sposób pracy programistów – ale w najbliższym czasie nie wyeliminuje potrzeby zatrudniania doświadczonych inżynierów.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
Torvalds podkreśla, że AI może zmienić sposób, w jaki programiści pracują, ale nie zmienia to fundamentalnych zasad tworzenia oprogramowania – takich jak zrozumienie systemu, projektowanie architektury czy podejmowanie decyzji, z którymi automatyczne systemy wciąż sobie nie radzą.
Dlaczego zyski wydajnościowe mogą być mniejsze niż reklamowane
Vlad Mihalcea, ekspert od wydajności Javy i autor książek, zwraca uwagę na inny aspekt: nawet jeśli AI generuje działający kod, rzeczywiste zyski wydajnościowe mogą być niewielkie po uwzględnieniu całego procesu tworzenia oprogramowania.
Pisanie kodu to tylko jeden z etapów. Programiści wciąż muszą:
weryfikować poprawność
debugować przypadki brzegowe
integrować kod z istniejącymi systemami
dbać o utrzymywalność i bezpieczeństwo
Jeśli kod wygenerowany przez AI jest „prawie dobry”, to i tak inżynierowie spędzają czas na jego weryfikacji i poprawianiu. Mihalcea argumentuje, że po uwzględnieniu tej dodatkowej pracy, realny wzrost produktywności jest znikomy.
Badania branżowe potwierdzają te obawy. W ankiecie Stack Overflow z 2025 roku 66% deweloperów przyznało, że spędza więcej czasu na poprawianiu „prawie dobrego” kodu AI, a „prawie dobre” odpowiedzi były najczęściej zgłaszaną frustracją.
Co więcej, niektóre badania wykazały, że doświadczeni programiści korzystający z narzędzi AI wykonywali zadania o około 19% wolniej, mimo że sami byli przekonani, że pracują szybciej.
Narracja korporacyjna: inżynierowie AI i automatyzacja
Podczas gdy weterani programowania podkreślają ograniczenia, dyrektorzy technologiczni często wskazują na ogromny potencjał AI w transformacji tworzenia oprogramowania.
Kilka firm inwestuje ogromne środki w narzędzia AI i systemy automatyzacji. CEO Meta, Mark Zuckerberg, sugerował, że AI może wkrótce dorównać programiście średniego szczebla i pisać znaczącą część kodu w firmie.
Przedstawiciele innych gigantów przewidują, że AI mogłaby w ciągu kilku lat generować większość kodu, co podsycają spekulacje o automatyzacji stanowisk dla młodszych programistów.
Amazon również inwestuje miliardy w rozwój AI. CEO Andy Jassy argumentuje, że sztuczna inteligencja przekształci wszystkie doświadczenia cyfrowe i zmieni sposób, w jaki firmy budują produkty technologiczne.
Prawdziwy spór: co oznacza „produktywność”?
Debata nie dotyczy tego, czy AI pomaga programistom, ale jak należy mierzyć jej wpływ.
Firmy technologiczne często skupiają się na szybkości generowania kodu. Doświadczeni inżynierowie oceniają produktywność w całym cyklu życia oprogramowania:
projektowanie systemu
poprawność i niezawodność
bezpieczeństwo
debugowanie i testowanie
długoterminowe utrzymanie
Gdy uwzględni się te czynniki, szybkie generowanie kodu wcale nie musi przekładać się na równie duże zyski wydajnościowe.
Prawdopodobny kompromis
Większość doświadczonych programistów nie twierdzi, że AI jest bezużyteczna. Postrzegają ją jako potężnego asystenta – szczególnie przy generowaniu szablonowego kodu, prototypów i dokumentacji.
Przestrzegają jednak, że inżynieria oprogramowania to nie tylko pisanie kodu. Architektura, podejmowanie decyzji, debugowanie i zrozumienie systemu wciąż pozostają zadaniami głęboko ludzkimi.
Na razie panuje konsensus wśród weteranów, że AI zmienia sposób pracy programistów – ale w najbliższym czasie nie wyeliminuje potrzeby zatrudniania doświadczonych inżynierów.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
