Архитектурный долг нейросетей: цена автоматической генерации кода

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что при автоматической генерации кода открытыми языковыми моделями часто возникают серьезные архитектурные проблемы, приводящие к снижению качества и надежности программного обеспечения.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Процент нарушений архитектуры, определяемый как доля случаев, когда доменный слой неправомерно импортировал инфраструктурную или внешнюю конкретную зависимость, демонстрирует критические показатели отказов для Llama 3, вызванные феноменом “галлюцинаторной связанности”.

Количественный анализ архитектурного долга и нарушений паттернов в архитектурах больших языковых моделей демонстрирует значительные различия между открытыми и проприетарными моделями.

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM) в разработке программного обеспечения, вопрос о долгосрочной поддерживаемости и накоплении технического долга в генерируемом ими коде оставался неисследованным. Данная работа, ‘Quantitative Analysis of Technical Debt and Pattern Violation in Large Language Model Architectures’, представляет собой первую эмпирическую оценку “архитектурной эрозии” и технического долга в микросервисах, сгенерированных ИИ. Исследование показало, что модели с открытым весом демонстрируют значительно более высокий уровень нарушения архитектурных принципов и упрощенную реализацию бизнес-логики по сравнению с проприетарными аналогами. Не потребуются ли автоматизированные инструменты линтинга архитектуры для обеспечения качества и поддерживаемости систем, создаваемых с помощью LLM?

Нарастающая волна технического долга, порожденного ИИ

Современная разработка программного обеспечения переживает стремительные изменения благодаря появлению больших языковых моделей (LLM). Эти модели, способные генерировать код на основе текстовых запросов, значительно ускоряют процесс создания приложений. Однако, вместе с повышением производительности, возникают и новые риски, связанные с качеством и поддерживаемостью кода. LLM часто выдают решения, основанные на статистической вероятности наиболее распространенных паттернов, а не на принципах архитектурной надежности и долгосрочной поддержки. Это может приводить к появлению “технического долга” — компромиссов в коде, которые упрощают текущую разработку, но усложняют будущие изменения и исправления, создавая потенциальные проблемы для стабильности и развития проекта.

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать программный код, однако, при этом, они склонны отдавать предпочтение наиболее часто встречающимся решениям, а не оптимальным с точки зрения архитектуры. Этот феномен объясняется тем, что модели обучаются на огромных массивах существующего кода, и, следовательно, воспроизводят статистически вероятные паттерны, а не руководствуются принципами продуманного проектирования. В результате, генерируемый код может быть функциональным, но лишен элегантности, масштабируемости и соответствия долгосрочным потребностям проекта, что неизбежно приводит к накоплению технического долга и усложняет дальнейшую поддержку и развитие программного обеспечения.

Появление автоматизированной генерации кода, хотя и ускоряет процесс разработки, зачастую приводит к накоплению значительного технического долга. Этот долг проявляется в виде структурных дефектов программного обеспечения и неполных реализаций функциональности, возникающих из-за приоритета статистической вероятности над принципами архитектурной надежности. В результате, проекты могут столкнуться с проблемами масштабируемости, повышенными затратами на поддержку и усложнением внесения изменений в будущем, что серьезно препятствует их долгосрочному успеху и может потребовать существенной переработки кода для обеспечения стабильной и эффективной работы.

В отличие от проприетарных моделей (GPT-5.1, Claude 4.5) с высокой плотностью реализации, кластер Llama 3 демонстрирует склонность к ленивой реализации, выдавая тривиальные или неполные решения для запрошенного механизма кэширования.

Спектр долгов, порожденных искусственным интеллектом

Большие языковые модели (LLM) часто генерируют код с так называемой “галлюцинаторной связностью” (Hallucinated Coupling), заключающейся в некорректном импорте зависимостей и нарушении принципа инверсии зависимостей. Данная проблема проявляется в добавлении LLM в код ссылок на библиотеки или модули, которые фактически не используются в текущей реализации, или в использовании неверных версий этих зависимостей. Это приводит к увеличению времени компиляции, потенциальным конфликтам зависимостей и усложнению процесса отладки. Нарушение принципа инверсии зависимостей выражается в том, что высокоуровневые модули напрямую зависят от низкоуровневых деталей реализации, что снижает гибкость и тестируемость кода, а также затрудняет внесение изменений в будущем.

Проблема «долга упущений» (Omission Debt) проявляется в том, что языковые модели часто генерируют неполный код, создавая иллюзию завершенности. Это требует от разработчиков значительных усилий на доработку и исправление недостающих частей, фактически увеличивая время и стоимость разработки. Неполнота может заключаться в отсутствии необходимых обработок ошибок, нереализованных функций или логических ветвей, а также в неверной или отсутствующей интеграции с другими компонентами системы. В результате, первоначальная оценка трудозатрат оказывается заниженной, а фактические затраты на завершение проекта возрастают.

Генеративные модели, такие как LLM, часто создают избыточный, ненужный код, известный как «галлюцинаторная сложность». Этот «boilerplate» не предоставляет никакой дополнительной функциональности, но значительно увеличивает объем кода, требующий поддержки и понимания. Избыточность усложняет процесс отладки, повышает когнитивную нагрузку на разработчиков и затрудняет внесение изменений в кодовую базу. В результате, даже при отсутствии явных ошибок, «галлюцинаторная сложность» может существенно увеличить стоимость разработки и сопровождения программного обеспечения, а также снизить его общую надежность и масштабируемость.

Диаграмма показывает, что в Llama 3 наблюдается обратная корреляция между поддерживаемостью и полнотой, при которой высокая метрика MI является следствием небольшого количества строк кода (LLOC), указывая на упрощение логики, в то время как GPT-5.1 демонстрирует стабильную работу с большим объемом кода и приемлемой метрикой MI.

Измерение и смягчение стоимости долгов, порожденных ИИ

Для количественной оценки стоимости устранения технического долга в коде, сгенерированном искусственным интеллектом, предлагается метрика — “Индекс исправления долга” (Debt Remediation Index). Данный индекс учитывает такие факторы, как цикломатическая сложность кода, количество и сложность зависимостей между модулями, а также объем необходимой рефакторинга для приведения кода в соответствие с архитектурными принципами. Вычисление индекса позволяет оценить совокупную стоимость работ по устранению выявленных недостатков, включая время разработчиков и потенциальные риски, связанные с низким качеством кода. Значение индекса позволяет сравнивать различные подходы к генерации кода и оценивать эффективность применяемых инструментов автоматического анализа.

Автоматизированные инструменты статического анализа, такие как ArchUnit, играют ключевую роль в выявлении нарушений архитектурных принципов и потенциальных проблем в коде, сгенерированном искусственным интеллектом. Эти инструменты позволяют проводить анализ кода без его выполнения, выявляя несоответствия заданным правилам проектирования, циклические зависимости, избыточную сложность и другие факторы, способствующие накоплению технического долга. ArchUnit, в частности, позволяет задавать правила, основанные на архитектурных слоях и зависимостях, и автоматически проверять, соответствует ли код этим правилам. Использование статического анализа значительно сокращает время и усилия, необходимые для ручного анализа кода, и позволяет своевременно выявлять и устранять проблемы на ранних стадиях разработки.

Применение автоматизированного анализа кода в сочетании с принципами архитектуры, такими как «Шестиугольная архитектура» (Hexagonal Architecture), позволяет разработчикам проактивно минимизировать технический долг и обеспечивать долгосрочное качество кода. Автоматизированные инструменты выявляют нарушения архитектурных принципов и потенциальные проблемы на ранних стадиях разработки, что снижает стоимость их последующего исправления. Применение принципов «Шестиугольной архитектуры» способствует созданию слабосвязанных, тестируемых и легко поддерживаемых компонентов, что уменьшает сложность системы и, как следствие, вероятность накопления технического долга. Регулярное проведение автоматизированного анализа и следование архитектурным принципам формирует устойчивую практику разработки, направленную на поддержание высокого качества кодовой базы.

Архитектурное соответствие: проактивный подход

Внедрение архитектурных правил, таких как ‘Правило Зависимости’ в рамках ‘Гексагональной Архитектуры’, является ключевым фактором управления сложностью и обеспечения слабосвязности компонентов. Данный подход предполагает, что зависимости должны быть направлены внутрь, к ядру приложения, а внешние взаимодействия осуществляться через адаптеры и порты. Это позволяет изолировать бизнес-логику от внешних факторов, таких как базы данных, UI или внешние сервисы, что упрощает тестирование, поддержку и эволюцию системы. Соблюдение ‘Правила Зависимости’ снижает риски каскадных изменений и повышает устойчивость приложения к внешним изменениям, обеспечивая более гибкую и масштабируемую архитектуру.

Проверка соответствия архитектурным правилам посредством использования метода “Противоречивых Ограничений” (Conflicting Constraint Prompt) позволяет выявлять уязвимости в коде, генерируемом большими языковыми моделями (LLM). Данный метод предполагает предоставление модели запроса, содержащего взаимоисключающие требования к архитектуре, что позволяет оценить, насколько точно модель соблюдает заданные принципы проектирования и предотвращает создание кода с нарушением архитектурных ограничений. Обнаружение нарушений посредством этого метода является важным шагом для обеспечения надежности, поддерживаемости и масштабируемости программного обеспечения, созданного с использованием LLM.

Для количественной оценки качества и поддерживаемости сгенерированного кода используются метрики, такие как Индекс Поддерживаемости, который вычисляется на основе Цикломатической Сложности и Логических Строк Кода. Наше исследование показало, что Llama 3 достигает Индекса Поддерживаемости примерно в 66 единиц, однако этот показатель коррелирует со значительно меньшим количеством Логических Строк Кода — в среднем 91 строка, по сравнению с 231 строкой для проприетарных моделей, таких как GPT-5.1. Таким образом, наблюдается взаимосвязь между краткостью кода, генерируемого Llama 3, и его общим показателем поддерживаемости.

Будущее разработки с помощью ИИ

Для эффективного управления техническим долгом в процессе разработки с использованием искусственного интеллекта необходим переход к проактивному проектированию архитектуры и автоматизированному анализу кода. Традиционные подходы, ориентированные на исправление проблем после их возникновения, оказываются неэффективными в условиях быстрого темпа разработки, характерного для AI-ассистированных проектов. Вместо этого, акцент должен быть сделан на предварительном анализе и моделировании архитектуры, а также на автоматическом выявлении потенциальных нарушений архитектурных принципов на ранних стадиях разработки. Это требует внедрения инструментов, способных оценивать соответствие кода заданным архитектурным требованиям, выявлять дублирование кода, оценивать сложность и связность компонентов, а также прогнозировать потенциальные проблемы масштабируемости и поддерживаемости. Такой подход позволит существенно снизить накопление технического долга и обеспечить создание более устойчивых и масштабируемых программных систем.

Современные большие языковые модели, такие как Llama 3 и GPT-5.1, обладают значительным потенциалом для автоматизации разработки программного обеспечения, однако их эффективность может быть существенно повышена за счет применения обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека. Этот подход позволяет не только улучшить функциональную полноту генерируемого кода, но и уделять особое внимание архитектурной корректности. В процессе обучения модель получает вознаграждение за создание кода, который соответствует не только поставленной задаче, но и установленным архитектурным принципам, таким как модульность, разделение ответственности и масштабируемость. Благодаря этому, модели способны генерировать более устойчивые, легко поддерживаемые и расширяемые программные решения, снижая риск накопления технического долга и обеспечивая долгосрочную стабильность разрабатываемых систем.

Исследования показали значительную разницу в архитектурной корректности кода, генерируемого различными языковыми моделями. В частности, модели с открытыми весами, такие как Llama 3, демонстрируют высокий уровень нарушений архитектурных принципов — до 80% случаев. В то же время, более крупные модели, например GPT-5.1, не выявили подобных нарушений, показывая нулевой уровень архитектурных ошибок. Эти данные подчеркивают критическую важность акцентирования внимания на архитектурной целостности при обучении и оценке языковых моделей, используемых в разработке программного обеспечения. Игнорирование архитектурных аспектов может привести к созданию технического долга и ограничить масштабируемость будущих проектов, в то время как приоритезация архитектурной корректности позволит создавать более устойчивые и эффективные программные системы.

Перспективы устойчивой и масштабируемой разработки программного обеспечения неразрывно связаны с комплексным подходом, объединяющим возможности передовых больших языковых моделей и фундаментальные принципы архитектурного проектирования. Исследования показывают, что эффективное использование таких моделей, как Llama 3 и GPT-5.1, требует не только обеспечения функциональной полноты, но и строгого контроля за архитектурной корректностью кода. Автоматизированное тестирование, интегрированное в процесс разработки, позволяет своевременно выявлять и устранять нарушения архитектурных принципов, снижая технический долг и обеспечивая долгосрочную поддерживаемость проектов. В конечном итоге, подобная синергия между искусственным интеллектом и проверенными методологиями разработки закладывает основу для создания надежных, масштабируемых и легко адаптируемых программных систем будущего.

Исследование архитектурных долгов в моделях больших языковых моделей выявляет закономерность, свойственную любым системам: любое улучшение, даже кажущееся прогрессивным, со временем подвержено старению и деградации. Как отмечает Ада Лавлейс: «Я убеждена, что эта машина может делать все, что мы можем заставить ее делать». Этот принцип применим и к программному обеспечению, генерируемому моделями. Анализ показывает, что открытые модели, генерируя код, вносят значительный архитектурный долг, демонстрируя более высокие показатели нарушений и неполноту реализации, чем проприетарные аналоги. Подобная тенденция подчеркивает необходимость тщательной архитектурной валидации синтезированного ИИ-кода, чтобы обеспечить долговечность и надежность системы, и предотвратить преждевременное «старение» ее функциональности.

Что дальше?

Настоящее исследование выявило закономерность: даже в эпоху стремительного развития больших языковых моделей, архитектурный долг неизбежен. Однако, в отличие от традиционного программного обеспечения, этот долг возникает не столько из-за компромиссов в реализации, сколько из-за самой природы генерации кода — процесса, основанного на вероятностях и абстракциях. Каждая абстракция несет груз прошлого, и эта тяжесть особенно ощутима в системах, созданных искусственным интеллектом. Вопрос не в том, чтобы избежать долга, а в том, чтобы оценить его стоимость и понять, как он повлияет на долговечность системы.

Представляется, что акцент в будущем должен сместиться с простой оценки метрик технического долга на анализ его качества. Простое обнаружение нарушений архитектурных принципов недостаточно; необходимо понять, насколько эти нарушения влияют на устойчивость системы к изменениям и её способность адаптироваться к новым требованиям. Медленные изменения, тщательно продуманные и интегрированные, представляются более ценными, чем быстрые, но поверхностные исправления.

Необходимо признать, что оценка архитектурного долга в системах, генерируемых ИИ, — это процесс, требующий не только технических инструментов, но и философского подхода. Время — это не метрика, а среда, в которой существуют системы, и оценка долговечности требует понимания того, как система будет эволюционировать в этой среде. В конечном итоге, вопрос в том, смогут ли эти системы стареть достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04273.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 14:11