GitClear hat am 16. Januar 2024 eine Auswertung von rund 153 Millionen geänderten Codezeilen veröffentlicht. Die untersuchten Änderungen stammen aus den Jahren 2020 bis 2023. Der Anteil kurzfristig erneut bearbeiteter Zeilen nahm zu. Die Autoren bringen diesen Trend mit der Verbreitung von KI-Codeassistenten in Verbindung. Einen ursächlichen Zusammenhang weist die Untersuchung jedoch nicht nach.
Code Churn steigt, verschobener Code wird seltener
Als Code Churn zählt GitClear Zeilen, die nach dem Commit und Push innerhalb von zwei Wochen zurückgenommen oder wesentlich überarbeitet wurden. Der Anteil stieg von 3,3 Prozent im Jahr 2020 auf 5,5 Prozent 2023. Parallel nahm der Anteil kopierter Abschnitte zu, während weniger Code als verschoben klassifiziert wurde. Die vollständige Studie, hier als PDF-Spiegel verfügbar enthält die zugrunde liegenden Jahreswerte.
| Jahr | Code Churn | Verschobener Code | Kopierter Code |
|---|---|---|---|
| 2020 | 3,3 % | 25,0 % | 8,3 % |
| 2021 | 3,6 % | 24,8 % | 8,4 % |
| 2022 | 4,0 % | 20,5 % | 9,4 % |
| 2023 | 5,5 % | 16,9 % | 10,5 % |
| 2024: Prognose | 7,1 % | 13,4 % | 11,6 % |
Die Stichprobe verändert sich über die Jahre
Die Zahl ausgewerteter Repositories wächst von 497 im Jahr 2020 auf 1.294 im Jahr 2023. Etwa zwei Drittel der Daten stammen laut Bericht aus privaten Unternehmen mit Zustimmung zur anonymisierten Auswertung, ein Drittel aus Open-Source-Projekten. Der Vergleich bildet damit keine unveränderte Gruppe von Projekten ab. Welche einzelne Änderung tatsächlich mit KI erzeugt wurde, wird nicht nachgewiesen.
Churn ist zudem kein unmittelbares Maß für Sicherheitslücken. Die Daten allein trennen nicht zwischen Fehlerkorrektur, geänderten Anforderungen und anderen Gründen für Überarbeitungen. GitClear bietet selbst Werkzeuge zur Codeanalyse und zum Review an und hat damit ein geschäftliches Interesse am behandelten Thema.
GitHub hatte bereits im Februar 2023 Filter gegen unsichere Copilot-Vorschläge eingeführt. Ob solche Schutzfunktionen oder andere Arbeitsweisen die langfristige Wartbarkeit verbessern, beantwortet die GitClear-Auswertung nicht. Für Spiele- und Toolteams wäre dafür ein Vergleich eigener Projekte mit dokumentierter KI-Nutzung und unveränderten Prüfmaßstäben nötig.