Інтернет буде продовжувати ламатися в 2026 році, і штучний інтелект є частиною причини

Якщо 2025 рік видався роком, коли інтернет постійно ламався, 2026 рік має всі шанси бути подібним. Відключення, інциденти та збої в роботі вже не є рідкісними подіями, які дивують інженерні команди. Вони стають постійним фоном сучасної розробки програмного забезпечення.

Дані від трекерів відключень, таких як IsDown.app, показують, що інциденти зросли з 2022 року, без будь-якого суттєвого повернення, і незалежні опитування підтверджують це. Глобальне опитування понад 1000 керівників інформаційних технологій, керівників інформаційної безпеки та мережевих інженерів показало, що 84% організацій повідомили про зростання кількості відключень, причому понад половина з них бачили зростання на 10-24% за останні два роки.

ThousandEyes спостерігав подібну нестабільність, з різкими коливаннями з місяця в місяць, які свідчать про тривале зростання тиску, а не про ізольовані збої. Незручна висновок полягає в тому, що системи, на які ми покладаємось щодня, стають більш крихкими, а не більш стійкими, незважаючи на роки інвестицій у хмарну інфраструктуру, спостереження та автоматизацію.

Коли великі платформи виходять з ладу, радіус ураження миттєвий. Платежі не проходять, програми для споживачів зависають, внутрішні інструменти зупиняються, а всі ланцюги постачання відчувають вплив з оцінками економічних збитків, які регулярно сягають десятків мільярдів. Наприклад, Amazon, лідер електронної комерції, пояснює зростання інцидентів, включаючи майже шестигодинне відключення свого сайту та програми для покупок цього місяця, змінами, спричиненими генерацією штучного інтелекту. Це змусило компанію призначити інженерні зустрічі для глибокого аналізу недавнього зростання кількості відключень.

Після кожного великого відключення повторюються одні й ті самі розмови про надмірність, мультихмарні стратегії та ризик концентрації постачальників. Ці розмови важливі, але вони не бачать великої картини.

Якщо провайдери інфраструктури не стають гіршими в тому, що вони роблять, а інструменти продовжують удосконалюватися, чому інциденти все одно зростають?

Штучний інтелект змінив спосіб доставки програмного забезпечення

Одна з найбільших змін, які відбуваються одночасно з ростом кількості відключень, – це поширення розробки програмного забезпечення з допомогою штучного інтелекту. Інструменти кодування штучного інтелекту вже не є експериментальними. Вони вбудовані в щоденні робочі процеси, незалежно від того, чи це IDE чи CLI, що робить генерацію коду штучним інтелектом легшою, ніж будь-коли.

По всій галузі кількість запитів на витягання коду на одного розробника зросла суттєво, причому деякі аналізи показують майже 20% річного зростання, оскільки штучний інтелект прискорює вихід.

Ця кореляція не є доказом причинно-наслідкових зв’язків, але її важко ігнорувати. Штучний інтелект не тільки прискорює написання коду, але й змінює форму ризику. Тепер більшість команд зустрілися зі стійким потоком помилок у коді, створеному штучним інтелектом, яких досвідчені інженери впевнені, що вони самі не ввели б.

Ці помилки не є драматичними синтаксичними помилками або очевидними зламаними змінами. Це тонкі логічні помилки, неправильні конфігурації, відсутність охорони та відмови в крайніх випадках, які виглядають прийнятними на перший погляд.

Код, згенерований штучним інтелектом, часто компілюється чисто, проходить базові тести та виглядає прийнятним. Проблема полягає не в тому, що штучний інтелект винайшов нові види помилок. Проблема в тому, що він генерує знайомі помилки частіше і в масштабі, який перевищує існуючі процеси перевірки та тестування.

Що показують дані, коли штучний інтелект пише більше коду

Ми нещодавно проаналізували сотні відкритих запитів на витягання коду, щоб надати числа за цією інтуїцією в нашому Звіті про стан генерації коду штучним інтелектом та людиною. Коли зміни, співавторами яких є штучний інтелект, порівнювалися з запитами на витягання коду, створеними людиною, та нормалізовані за розміром, запити на витягання коду, співавторами яких є штучний інтелект, містили приблизно в 1,7 раза більше проблем загалом.

Більш занепокоєння викликає те, що вони також показали 1,4-1,7 раза більше критичних та великих проблем. Проблеми логіки та правильності, включаючи дефекти потоку керування, неправильне використання залежностей та помилки конфігурації, були приблизно на 75% частіше. Пробіли в обробці помилок, такі як відсутність перевірок на нуль, неповні шляхи винятків та відсутність охорони, з’явилися майже вдвічі частіше.

Проблеми безпеки також були посилені, причому деякі категорії відбувалися з частотою до 2,7 раза вищої, особливо щодо обробки облікових даних та небезпечних посилань на об’єкти. Проблеми правильності конкурентності та залежностей також зросли приблизно вдвічі.

Люди теж роблять ці самі помилки, але коли штучний інтелект залучений, ці дефекти відбуваються частіше, по всьому кодовому базису та з швидкістю, яка перевищує традиційну перевірку коду. Це саме ті дефекти, які можуть прослизнути повз швидку перевірку та пізніше проявитися як інциденти безпеки або відключення в середовищі виробництва.

Що вирішує, чи буде 2026 рік іншим

З точки зору безпеки цей тренд важко ігнорувати. Логічні дефекти, небезпечні конфігурації за замовчуванням та помилки конфігурації розширюють поверхню атаки, навіть якщо жодна окрема уразливість не виглядає катастрофічною в ізоляції. Пробіли в обробці помилок та помилки залежностей збільшують ймовірність того, що відмови будуть каскадними, а не безпечними.

Сильна ізоляція, виконання з найменшими привілеями, короткочасні облікові дані та шифрування можуть обмежити радіус ураження, якщо щось піде не так, але вони не можуть компенсувати дефекти, введені на ранній стадії життєвого циклу розробки. Безпека та надійність вже не є лише питаннями інфраструктури та є прямими наслідками того, як програмне забезпечення створюється, перевіряється та тестируетсяь.

Інтернет буде продовжувати ламатися в 2026 році, якщо цей дисбаланс залишається. Це не є аргументом проти штучного інтелекту, оскільки штучний інтелект вже тут і він не зникне. Команди, які впоратимуться найкраще, будуть не ті, які уникатимуть штучного інтелекту, а ті, які адаптують свої засоби захисту до нього.

Це означає надання ресурсів командам перевірки та тестування для вищого виходу, перенесення тестування та валідації на ранішу стадію циклу розробки, явне визначення яких проблем, створених штучним інтелектом, заслуговують глибшого аналізу, та лікування коду, створеного штучним інтелектом, як вищеваріантного входу, а не довіреного виходу за замовчуванням.

Урок простий: ви не можете автоматизувати свою відповідальність. Коли штучний інтелект пише більше коду, командам потрібно час, інструменти та штат для перевірки більше коду, а не менше. Наступна фаза інновацій штучного інтелекту не буде визначатися тим, як швидко генерується код, а тим, як впевнено він може бути доставлений.

Перевірка тепер є вузьким місцем

Штучний інтелект суттєво збільшив здатність генерації коду. Він не автоматично збільшив здатність перевірки. Ця пропасть створює ризик. Наступна фаза прийняття штучного інтелекту не буде визначатися тим, як швидко генерується код. Вона буде визначатися тим, як впевнено команди можуть доставити його.

Це означає:

• Надання ресурсів командам перевірки та тестування для вищого виходу, а не нижчого.
• Перенесення валідації на ранішу стадію циклу розробки.
• Збільшення сигналу в запитах на витягання коду, щоб рецензенти фокусувалися на тому, що важливо.
• Лікування коду, створеного штучним інтелектом, як такого, який заслуговує глибшого аналізу, а не легшого нагляду.

Інтернет не мусить продовжувати ламатися. Штучний інтелект не є кореневою проблемою, а неконтрольований код, створений штучним інтелектом, є. Якщо штучний інтелект буде писати все більшу частку програмного забезпечення для виробництва, щось рівно так же суворе мусить перевірити його, перш ніж він буде доставлений.

Ця зміна саме тому штучний інтелект для перевірки коду стає фундаментальною інфраструктурою, а не необов’язковим інструментом. Платформи, такі як CodeRabbit, вбудовують перевірку коду, створеного штучним інтелектом, безпосередньо у ваш робочий процес Git, допомагаючи командам виявляти логічні помилки, пробіли безпеки та крайні випадки, перш ніж вони переростуть у інциденти.

Бо якщо генерація коду масштабується, перевірка мусить масштабуватися з нею.

Інакше 2026 рік буде виглядати точно так само, як 2025 рік – тільки швидше.