Hvordan ser AI-kode ut?

Hvordan ser AI-kode ut?

Kort svar: AI-assistert kode leses ofte som uvanlig ryddig og «lærebok»: konsistent formatering, generisk navngiving, høflige feilmeldinger og kommentarer som gjentar det åpenbare. Hvis den mangler virkelighetsnær dyktighet – domenespråk, vanskelige begrensninger, kanttilfeller – er det et varseltegn. Når du forankrer den i repomønstrene dine og tester den mot produksjonsrisikoer, blir den pålitelig.

Viktige konklusjoner:

Kontekstsjekk : Hvis domenetermer, dataformer og begrensninger ikke gjenspeiles, skal det behandles som risikabelt.

Overpolert : For mange dokumentstrenger, ensartet struktur og intetsigende navn kan signalisere generisk generering.

Feildisiplin : Se opp for brede unntaksfangster, svelgede feil og vag logging.

Abstraksjonsutskjæring : Slett spekulative hjelpere og lag til bare den minste korrekte versjonen gjenstår.

Realitetstester : Legg til integrasjons- og kanttester; de avslører raskt antagelser om en «ren verden».

Hvordan ser AI-kode ut? Infografikk

AI-assistert koding er overalt nå ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28. oktober 2025) ). Noen ganger er det supert og sparer deg for en ettermiddag. Andre ganger er det ... mistenkelig polert, litt generisk, eller det «fungerer» helt til noen klikker på den ene knappen ingen har testet 🙃. Det leder til spørsmålet folk stadig vekk stiller i kodevurderinger, intervjuer og private direktemeldinger:

Slik ser AI-kode ut

Det direkte svaret er: det kan se ut som hva som helst. Men det finnes mønstre – myke signaler, ikke bevis fra rettssalen. Tenk på det som å gjette om en kake kom fra et bakeri eller noens kjøkken. Glasuren kan være for perfekt, men noen hjemmebakere er også bare skremmende gode. Samme stemning.

Nedenfor finner du en praktisk veiledning for å gjenkjenne vanlige AI-fingeravtrykk, forstå hvorfor de oppstår, og – viktigst av alt – hvordan du kan gjøre AI-generert kode om til kode du stoler på i produksjon ✅.

🔗 Hvordan forutsier AI trender?
Forklarer mønsterlæring, signaler og prognoser i reell bruk.

🔗 Hvordan oppdager AI avvik?
Dekker metoder for deteksjon av avvik og vanlige forretningsapplikasjoner.

🔗 Hvor mye vann bruker AI?
Bryter ned påvirkningen av vannforbruk og opplæring i datasentre.

🔗 Hva er AI-skjevhet?
Definerer kilder til skjevhet, skadevirkninger og praktiske måter å redusere dem på.

1) Først, hva folk mener når de sier «AI-kode» 🤔

Når folk flest sier «AI-kode», mener de vanligvis en av disse:

  • Kode utarbeidet av en AI-assistent fra en ledetekst (funksjon, feilretting, refaktorering).

  • Kode i stor grad fullført av autofullføring , der utvikleren dyttet, men ikke redigerte fullstendig.

  • Kode omskrevet av AI for «opprydding», «ytelse» eller «stil».

  • Kode som ser ut som den kommer fra en AI, selv om den ikke gjorde det (dette skjer oftere enn folk innrømmer).

Og her er et viktig poeng: AI har ikke én stil . Den har tendenser . Mange av disse tendensene kommer fra forsøket på å være generelt korrekt, generelt lesbar og generelt trygg ... noe som ironisk nok kan få resultatet til å føles litt ensartet.

2) Hvordan AI-kode pleier å se ut: den raske visuelle fremstillingen forteller 👀

La oss svare enkelt på overskriften: Hvordan AI-kode pleier å se ut.

Ofte ser det ut som kode som er:

  • Veldig «ryddig i læreboken» – konsistent innrykk, konsistent formatering, konsistent alt.

  • Ordrikt på en nøytral måte – mange «nyttige» kommentarer som ikke hjelper så mye.

  • Overgeneralisert – bygget for å håndtere ti imaginære scenarier i stedet for de to virkelige.

  • Litt overstrukturert - ekstra hjelpefunksjoner, ekstra lag, ekstra abstraksjon ... som å pakke til en weekendtur med tre kofferter 🧳.

  • Savner det vanskelige limet mellom kant- og saksforhold som ekte systemer akkumulerer (funksjonsflagg, eldre særegenheter, ubeleilige begrensninger) ( Martin Fowler: Feature Toggles ).

Men også – og jeg vil gjenta dette fordi det er viktig – menneskelige utviklere kan absolutt skrive slik også. Noen team håndhever det. Noen mennesker er bare skikkelige freaks. Jeg sier det med kjærlighet 😅.

Så i stedet for å «finne frem AI», er det bedre å spørre: oppfører denne koden seg som om den ble skrevet med ekte kontekst? Det er i kontekst at AI ofte svikter.

3) Skiltene til «Uncanny Valley» – når det er for pent 😬

AI-generert kode har ofte en viss «glans». Ikke alltid, men ofte.

Vanlige «for pene»-signaler

  • Hver funksjon har en dokstring, selv når den er åpenbar.

  • Alle variabler har høflige navn som result , data , items , payload og responseData .

  • Konsekvente feilmeldinger som høres ut som en manual: «Det oppsto en feil under behandling av forespørselen.»

  • Ensartede mønstre på tvers av urelaterte moduler , som om alt ble skrevet av den samme nøye bibliotekaren.

Den subtile avsløringen

AI-kode kan føles som om den ble designet for en veiledning, ikke et produkt. Det er som ... å bruke dress for å male et gjerde. Veldig passende, litt feil aktivitet for antrekket.

4) Hva gjør en god versjon av AI-kode? ✅

La oss snu det på hodet. Fordi målet ikke er «å fange AI», det er «skipkvalitet»

En god versjon av AI-assistert kode er:

Med andre ord, god AI-kode ser ut som ... teamet ditt skrev den. Eller i det minste tok teamet ditt den i bruk på riktig måte. Som en redningshund som nå vet hvor sofaen er 🐶.

5) Mønsterbiblioteket: klassiske AI-fingeravtrykk (og hvorfor de oppstår) 🧩

Her er mønstre jeg har sett gjentatte ganger i AI-assisterte kodebaser – inkludert de jeg personlig har ryddet opp i. Noen av disse er greie. Noen er farlige. De fleste er bare … signaler.

A) Overdefensiv nullkontroll overalt

Du vil se lag av:

  • hvis x er Ingen: returner ...

  • prøv/unntatt unntak

  • flere standardinnstillinger for reserve

Hvorfor: AI prøver å unngå kjøretidsfeil i stor grad.
Risiko: Den kan skjule reelle feil og gjøre feilsøking ekkelt.

B) Generiske hjelpefunksjoner som ikke fortjener sin eksistens

Like:

  • prosessdata()

  • håndtak_forespørsel()

  • validere_inndata()

Hvorfor: abstraksjon føles «profesjonell».
Risiko: du ender opp med funksjoner som gjør alt og ikke forklarer noe.

C) Kommentarer som gjentar koden

Eksempel på energi:

  • "Øk i med 1"

  • "Returner svaret"

Hvorfor: AI ble trent til å være forklarende.
Risiko: kommentarer råtner fort og skaper støy.

D) Inkonsekvent detaljdybde

En del er superdetaljert, en annen del er mystisk vag.

Hvorfor: umiddelbar fokusforskyvning ... eller delvis kontekst.
Risiko: svake punkter skjuler seg i de vage sonene.

E) Mistenkelig symmetrisk struktur

Alt følger det samme skjelettet, selv når forretningslogikk ikke burde gjøre det.

Hvorfor: AI liker å gjenta velprøvde former.
Risiko: Kravene er ikke symmetriske – de er klumpete, som dårlig pakket dagligvarer 🍅📦.

6) Sammenligningstabell – måter å evaluere hvordan AI-kode pleier å se ut 🧪

Nedenfor finner du en praktisk sammenligning av verktøysett. Ikke «AI-detektorer», mer som koderealitetstester . Fordi den beste måten å identifisere tvilsom kode på er å teste den, gjennomgå den og observere den under press.

Verktøy / Tilnærming Best for (publikum) Pris Hvorfor det fungerer (og en liten særegenhet)
Sjekkliste for kodegjennomgang 📝 Lag, ledere, seniorer Gratis Tvinger frem «hvorfor»-spørsmål; fanger opp generiske mønstre … føles noen ganger pirkete ( Google Engineering Practices: Code Review )
Enhet + integrasjonstester ✅ Alle som sender funksjoner Gratis-aktig Avslører manglende kanttilfeller; AI-kode mangler ofte produksjonsfester ( Programvareutvikling hos Google: Enhetstesting ; Den praktiske testpyramiden )
Statisk analyse / Linting 🔍 Lag med standarder Gratis / Betalt Flagger inkonsekvenser; fanger ikke opp feil som tyder på at «feil idé» ( ESLint-dokumentasjon ; GitHub CodeQL-kodeskanning )
Typekontroll (der det er aktuelt) 🧷 Større kodebaser Gratis / Betalt Avslører vage dataformer; kan være irriterende, men verdt det ( TypeScript: Static Type Checking ; mypy-dokumentasjon )
Trusselmodellering / Misbrukssaker 🛡️ Sikkerhetsbevisste team Gratis AI kan ignorere fiendtlig bruk; dette tvinger den frem i lyset ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Ytelsesprofilering ⏱️ Backend, datatungt arbeid Gratis / Betalt AI kan legge til ekstra løkker, konverteringer, allokeringer – profilering lyver ikke ( Python-dokumentasjon: Python-profilerne )
Domenefokuserte testdata 🧾 Produkt + ingeniørarbeid Gratis Den raskeste «luktetesten»; falske data skaper falsk selvtillit ( dokumentasjon for pytest-fixtures )
Paranmeldelse / Gjennomgang 👥 Mentoring + kritisk PR Gratis Be forfatteren om å forklare valg; AI-aktig kode mangler ofte en historie ( Programvareutvikling hos Google: Kodegjennomgang )

Ja, «Pris»-kolonnen er litt tullete – for den dyre delen er vanligvis oppmerksomhet, ikke verktøy. Oppmerksomhet koster … alt 😵💫.

7) Strukturelle ledetråder i AI-assistert kode 🧱

Hvis du vil ha et dypere svar på hvordan AI-kode pleier å se ut, zoom ut og se på strukturen.

1) Navngivning som er teknisk korrekt, men kulturelt feil

AI har en tendens til å velge navn som er «trygge» på tvers av mange prosjekter. Men team utvikler sin egen dialekt:

  • Du kaller det AccountId , AI-en kaller det userId .

  • Du kaller det LedgerEntry , AI-en kaller det transaksjon .

  • Du kaller det FeatureGate , den kaller det configFlag .

Ingenting av dette er «dårlig», men det er et hint om at forfatteren ikke levde lenge innenfor ditt domene.

2) Gjentakelse uten gjenbruk, eller gjenbruk uten grunn

AI noen ganger:

  • gjentar lignende logikk flere steder fordi den ikke «husker» hele repo-konteksten på én gang, eller

  • tvinger frem gjenbruk gjennom abstraksjoner som sparer tre linjer, men koster tre timer senere.

Det er byttet: mindre skriving nå, mer tenking senere. Og jeg er ikke alltid sikker på om det er et godt bytte, antar jeg ... det kommer an på uken 😮💨.

3) «Perfekt» modularitet som ignorerer reelle grenser

Du vil se kode delt inn i pene moduler:

  • validatorer/

  • tjenester/

  • håndterere/

  • verktøy/

Men grensene stemmer kanskje ikke overens med systemets skjøter. Et menneske har en tendens til å speile arkitekturens smertepunkter. AI har en tendens til å speile et ryddig diagram.

8) Feilhåndtering - hvor AI-kode blir ... glatt 🧼

Feilhåndtering er en av de største avsløringene, fordi det krever dømmekraft , ikke bare korrekthet.

Mønstre å se opp for

Hvordan bra ser ut

En veldig menneskelig egenskap er å skrive en feilmelding som er litt irritert. Ikke alltid, men du vet det når du ser den. AI-feilmeldinger er ofte rolige som en meditasjonsapp.

9) Kanttilfeller og produktvirkelighet – den «manglende kompetansen» 🧠🪤

Ekte systemer er rotete. AI-utdata mangler ofte den teksturen.

Eksempler på «pågangsmot» som team har:

  • Funksjonsflagg og delvise utrullinger ( Martin Fowler: Funksjonsvekslere )

  • Bakoverkompatibilitet hacks

  • Merkelige tredjeparts timeouts

  • Eldre data som bryter med skjemaet ditt

  • Problemer med inkonsekvent store og små bokstaver, koding eller språkinnstillinger

  • Forretningsregler som føles vilkårlige fordi de er vilkårlige

AI kan håndtere kanttilfeller hvis du forteller det, men hvis du ikke eksplisitt inkluderer dem, produserer den ofte en «ren verden»-løsning. Rene verdener er nydelige. Rene verdener finnes heller ikke.

Litt anstrengt metafor kommer inn: AI-kode er som en helt ny svamp – den har ikke absorbert kjøkkenkatastrofene ennå. Der sa jeg det 🧽. Ikke mitt beste arbeid, men det er sant.

10) Hvordan få AI-assistert kode til å føles menneskelig – og enda viktigere, være pålitelig 🛠️✨

Hvis du bruker AI til å utkaste kode (noe mange gjør), kan du gjøre resultatet dramatisk bedre med noen få vaner.

A) Sett begrensningene dine på forhånd

I stedet for «Skriv en funksjon som…», prøv:

  • forventede innganger/utganger

  • ytelsesbehov

  • feilpolicy (økning, returnert resultattype, logg + feil?)

  • navnekonvensjoner

  • eksisterende mønstre i repositoriet ditt

B) Be om avveininger, ikke bare løsninger

Spør med:

  • «Gi to tilnærminger og forklar avveiningene.»

  • «Hva ville du unngått å gjøre her, og hvorfor?»

  • «Hvor vil dette bryte sammen i produksjonen?»

AI er bedre når du tvinger den til å tenke i risikoer.

C) Få den til å slette kode

Seriøst. Spør:

  • «Fjern unødvendige abstraksjoner.»

  • «Kutt dette ned til den minste, riktige versjonen.»

  • «Hvilke deler er spekulative?»

AI har en tendens til å legge til. Gode ingeniører har en tendens til å trekke fra.

D) Legg til tester som gjenspeiler virkeligheten

Ikke bare:

  • «returnerer forventet produksjon»

Men:

Hvis du ikke gjør noe annet, gjør dette. Tester er løgndetektoren, og de bryr seg ikke om hvem som skrev koden 😌.

11) Avsluttende notater + rask oppsummering 🎯

Så, slik AI-kode pleier å se ut : den ser ofte ren, generisk, litt overforklart og litt for ivrig etter å tilfredsstille. Den større «tell»-en er ikke formatering eller kommentarer – den mangler kontekst: domenenavn, vanskelige «edge cases» og arkitekturspesifikke valg som kommer av å leve med et system.

Kort oppsummering

  • AI-kode har ikke én stil, men den er ofte ryddig, ordrik og for generell.

  • Det beste signalet er om koden gjenspeiler dine virkelige begrensninger og produktinnsats.

  • Ikke vær besatt av deteksjon – bli besatt av kvalitet: tester, gjennomgang, klarhet og intensjon ( Google Engineering Practices: Kodegjennomgang ; Programvareutvikling hos Google: Enhetstesting ).

  • AI er greit som et førsteutkast. Det er ikke greit som et sisteutkast. Det er hele spillet.

Og hvis noen prøver å få deg til å skamme deg for å bruke AI, så vær ærlig ... ignorer støyen. Bare send solid kode. Solid kode er den eneste fleksibiliteten som varer 💪🙂.

Vanlige spørsmål

Hvordan kan man vite om koden ble skrevet av AI?

AI-assistert kode ser ofte litt for ryddig ut, nesten som en «lærebok»: konsistent formatering, ensartet struktur, generisk navngiving (som data , elementer , resultat ) og jevne, polerte feilmeldinger. Den kan også komme med en mengde dokumentstrenger eller kommentarer som bare gjentar åpenbar logikk. Det større signalet er ikke stil – det er fraværet av åpenbar handlekraft: domenespråk, repo-konvensjoner, vanskelige begrensninger og limet mellom kant- og saksforhold som gjør at systemer holder.

Hva er de største røde flaggene i håndtering av AI-genererte feil?

Se opp for brede unntaksfangster ( unntatt Exception ), svelgede feil som stille returnerer standardverdier, og vag logging som «Det oppsto en feil». Disse mønstrene kan skjule ekte feil og gjøre feilsøking miserabel. Sterk feilhåndtering er spesifikk, handlingsrettet og har nok kontekst (ID-er, inndata, tilstand) uten å dumpe sensitive data i logger. Overdefensiv kan være like risikabelt som underdefensiv.

Hvorfor føles AI-kode ofte overforutviklet eller overforabstrahert?

En vanlig tendens innen kunstig intelligens er å «se profesjonell ut» ved å legge til hjelpefunksjoner, lag og kataloger som forutser hypotetiske fremtider. Du vil se generiske hjelpere som process_data() eller handle_request() og pene modulgrenser som passer et diagram mer enn systemets sømmer. En praktisk løsning er subtraksjon: trim spekulative lag til du har den minste korrekte versjonen som samsvarer med kravene du har, ikke de du kanskje arver senere.

Hvordan ser god AI-assistert kode ut i et ekte repo?

Den beste AI-assisterte koden leses som om teamet ditt gjorde krav på den: den bruker domenetermene dine, samsvarer med dataformene dine, følger lagringsmønstrene dine og er i samsvar med arkitekturen din. Den gjenspeiler også risikoene dine – utover gode veier – med meningsfulle tester og bevisst gjennomgang. Målet er ikke å «skjule AI», det er å forankre utkastet i kontekst slik at det oppfører seg som produksjonskode.

Hvilke tester avslører raskest antagelser om en «ren verden»?

Integrasjonstester og kanttester har en tendens til å avdekke problemer raskt fordi AI-utdata ofte antar ideelle input og forutsigbare avhengigheter. Bruk domenefokuserte fixtures og inkluder rare input, manglende felt, delvise feil, timeouts og samtidighet der det er viktig. Hvis koden bare har happy-path-enhetstester, kan den se riktig ut, men fortsatt feile når noen trykker på den ene uprøvde knappen i produksjon.

Hvorfor føles navn skrevet med kunstig intelligens «teknisk korrekte, men kulturelt feil»?

AI velger ofte trygge, generiske navn som fungerer på tvers av mange prosjekter, men team utvikler en spesifikk dialekt over tid. Det er slik man ender opp med avvik som userId vs AccountId , eller transaction vs LedgerEntry , selv når logikken er grei. Denne navngivingsavviket er en indikasjon på at koden ikke ble skrevet mens den «levde inne i» domenet og begrensningene dine.

Er det verdt å prøve å oppdage AI-kode i kodevurderinger?

Det er vanligvis mer produktivt å kvalitetssikre koden enn å skrive den. Mennesker kan også skrive ren, overkommentert kode, og AI kan produsere utmerkede utkast når de blir veiledet. I stedet for å leke detektiv, bør du fokusere på designbegrunnelsen og sannsynlige feil i produksjonen. Valider deretter med tester, arkitekturjustering og feildisiplin. Trykktesting er bedre enn vibrasjonstesting.

Hvordan fremkaller du AI slik at koden blir mer pålitelig?

Start med å injisere begrensninger på forhånd: forventede input/output, dataformer, ytelsesbehov, feilpolicy, navnekonvensjoner og eksisterende mønstre i repositoriet ditt. Be om avveininger, ikke bare løsninger – «Hvor vil dette bryte?» og «Hva ville du unngått og hvorfor?» Til slutt, tving frem subtraksjon: be den om å fjerne unødvendig abstraksjon og produsere den minste korrekte versjonen før du utvider noe.

Referanser

  1. Stack Overflow – Stack Overflow-utviklerundersøkelse 2025 – survey.stackoverflow.co

  2. GitHub - GitHub Octoverse (28. oktober 2025) - github.blog

  3. Google – Googles tekniske praksis: Standarden for kodegjennomgang – google.github.io

  4. Abseil - Software Engineering hos Google: Unit Testing - abseil.io

  5. Abseil – Programvareutvikling hos Google: Kodegjennomgang – abseil.io

  6. Abseil - Software Engineering hos Google: Larger Testing - abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Funksjonsvekslere - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - Den praktiske testpyramiden - martinfowler.com

  9. OWASP – OWASP trusselmodelleringsjukseark – cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP – OWASP-logging – jukseark – cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Topp 10 2025: Sikkerhetslogging og varslingsfeil - owasp.org

  12. ESLint – ESLint-dokumentasjon – eslint.org

  13. GitHub-dokumentasjon – GitHub CodeQL-kodeskanning – docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Statisk typekontroll - www.typescriptlang.org

  15. mypy - mypy-dokumentasjon - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Python-dokumentasjon: Python-profileringsprogrammene - docs.python.org

  17. pytest - pytest-inventardokumentasjon - docs.pytest.org

  18. Pylint - Pylint-dokumentasjon: bare-except - pylint.pycqa.org

  19. Amazon Web Services – AWS-veiledning for forskrifter: Prøv på nytt med reserve – docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services – AWS Builders' Library: Tidsavbrudd, nye forsøk og tilbaketrekking med jitter – aws.amazon.com

Finn den nyeste AI-en i den offisielle AI-assistentbutikken

Om oss

Tilbake til bloggen