AIに丸投げしたデバッグ100件を分類したら、逆にバグを深くする5パターンが見えた

「これバグ直して」とAIに丸投げしたデバッグで、3週間後に同じバグが別の症状で再発した。原因を追うと、最初の「修正」は表面的な症状を消しただけで、根本原因をもっと奥深いレイヤーに押し込んでいたのだ。その瞬間、気づいた。AIに丸投げするデバッグには、コードとは別の副作用がある、と。そこから3ヶ月間、チーム内で処理したAIデバッグ100件を記録し、分類を続けた。結果、見えてきたのは「AIに頼るほどバグが深くなる5つのパターン」だ。これはAIレビューの精度不足の話ではなく、実測100件の分類結果だ。

パターンの本質はシンプルだ。AIは「症状対処」には優れている。エラーメッセージを見て、その直前の処理を修正する。だが「根本原因診断」は苦手だ。表面に出た症状の下に、もう一段階の問題があることを見抜く洞察力が欠ける。丸投げを繰り返すと、バグは見えない層へ沈んでいく。3ヶ月後にデバッグ地獄が来る。さらに厄介なのは、沈んだバグほど修正が難しいことだ。認知バイアスや心理的な陥落ではなく、実装の本質的な限界である。

中小企業でもAIを使ったシステム開発は増えているが、本番入れ前に「なぜそれで直ったのか」を人間が必ず確認するステップを入れよ。AIの修正を丸呑みは、後で代償を払う。