Vibe-kodning: När AI skriver kod som ingen granskar ordentligt

Vibe-kodning har snabbt blivit ett populärt sätt att skapa programvara med hjälp av AI, där utvecklaren beskriver vad som ska byggas och låter en språkmodell generera stora delar av koden. Metoden kan spara tid och göra det möjligt för fler att utveckla funktioner utan djupa programmeringskunskaper. Samtidigt växer en risk som är svårare att upptäcka: kod som fungerar på ytan men innehåller säkerhetsbrister, ineffektiva lösningar eller felaktiga antaganden. När AI-genererad kod accepteras utan ordentlig granskning kan problemen följa med hela vägen till produktion. Därför väcker vibe-kodning frågor om ansvar, kvalitet och hur framtidens utvecklingsarbete egentligen bör organiseras.

När AI-koden fungerar – men ingen vet varför

Vibe-kodning bygger på en enkel idé: användaren beskriver vad som ska hända och låter en AI-modell omvandla beskrivningen till fungerande kod. Det kan gå mycket snabbt, särskilt när uppgiften består av välkända komponenter som formulär, databaskopplingar eller enklare gränssnitt. Problemet uppstår när snabbheten blir viktigare än förståelsen. En kodrad kan vara syntaktiskt korrekt och samtidigt bygga på felaktiga antaganden om hur systemet ska fungera. Om utvecklaren inte själv förstår lösningen blir det dessutom svårt att upptäcka problemen när något börjar gå fel.

Fungerande kod är inte alltid bra kod

En av de största missuppfattningarna kring AI-genererad kod är att ett fungerande resultat automatiskt innebär att lösningen är korrekt. Ett program kan starta, knappar kan reagera och information kan sparas utan att koden håller den kvalitet som krävs i ett riktigt system. AI-modellen optimerar i första hand efter den instruktion som användaren ger och den kod den bedömer som lämplig. Den har inte samma förståelse för verksamhetens långsiktiga krav, historiska beslut och konsekvenser som en erfaren utvecklare har.

Det gör att en applikation kan byggas lager på lager utan att någon riktigt granskar helheten. En utvecklare kanske ber AI:n lägga till en funktion, därefter en annan och sedan ytterligare en. Varje förändring kan verka rimlig isolerat, men tillsammans kan de skapa beroenden, duplicerad logik eller onödigt komplicerade lösningar. När nya problem uppstår blir det lätt att be AI:n korrigera dem på samma sätt. Resultatet kan bli en växande kodbas där allt fler delar bygger på tidigare AI-genererade antaganden.

När förståelsen försvinner

Den mänskliga granskningen är därför central, särskilt när AI används för mer än enkla prototyper. Utvecklaren behöver kunna läsa koden, förstå vilka komponenter som påverkas och bedöma om lösningen verkligen motsvarar kraven. Det handlar inte om att en människa måste skriva varje rad själv. Det handlar om att någon med tillräcklig kompetens måste kunna ifrågasätta resultatet. När den kontrollen saknas blir AI:n i praktiken både programmerare och granskare, vilket skapar en tydlig intressekonflikt i utvecklingsprocessen.

Några varningssignaler är särskilt viktiga att vara uppmärksam på:

• Funktioner som är betydligt mer komplicerade än själva problemet kräver.

• Kod som kopieras eller upprepas på flera ställen utan tydlig anledning.

• Felhantering som saknas eller bara döljer bakomliggande problem.

• Bibliotek och beroenden som läggs till utan att någon kontrollerar varför.

• Lösningar som ingen i teamet kan förklara eller underhålla utan hjälp av AI.

Vibe-kodning behöver därför inte vara ett problem i sig. Tvärtom kan metoden ge utvecklare möjlighet att snabbt testa idéer och automatisera rutinuppgifter. Skillnaden ligger i vad som händer efter att AI:n har producerat koden. Om resultatet behandlas som ett förslag som ska testas, granskas och förbättras kan tekniken vara effektiv. Om det däremot betraktas som färdig programvara enbart för att den fungerar i ett första test, ökar risken att felaktigheter byggs in från början.

Säkerhetsriskerna med ogranskad AI-genererad kod

Säkerhet är ett område där problemen med obegranskad AI-kod blir särskilt tydliga. En språkmodell kan generera kod som ser professionell ut men ändå innehåller sårbarheter. Det kan handla om bristande validering av användardata, osäker hantering av autentisering eller felaktig behandling av känslig information. För den som inte är van vid säker programmering kan sådana problem vara svåra att upptäcka. Koden kan dessutom fungera precis som förväntat under normala förhållanden, vilket gör att svagheterna förblir osynliga tills någon försöker utnyttja dem.

AI kan upprepa gamla misstag

En viktig faktor är att AI-modeller har tränats på stora mängder befintlig kod och programmeringsmaterial. Det innebär inte att modellen automatiskt väljer den säkraste eller mest moderna lösningen. Den kan föreslå etablerade mönster som fortfarande förekommer i äldre projekt, dokumentation eller exempel på nätet. Om användaren inte har tillräcklig kunskap för att ifrågasätta förslaget kan en osäker metod därför hamna direkt i den nya applikationen. Problemet blir större när utvecklaren litar på kodens auktoritativa utseende.

Säkerhetsgranskning handlar samtidigt om betydligt mer än att leta efter uppenbara fel. En utvecklare behöver förstå hur data rör sig genom systemet, vilka rättigheter olika användare har och vad som händer när en angripare skickar oväntade eller manipulerade värden. AI:n kan hjälpa till att identifiera vissa problem, men samma modell bör inte betraktas som den enda kontrollinstansen. Om en AI genererar kod och en annan AI godkänner den utan mänsklig kontroll finns fortfarande en risk att samma typer av fel passerar genom båda stegen.

Små genvägar kan få stora konsekvenser

Det finns också en särskild risk när vibe-kodning används av personer som inte har traditionell programmeringsbakgrund. Tekniken sänker tröskeln för att bygga fungerande program, men den sänker inte automatiskt kraven på säkerhet. Någon kan exempelvis skapa en tjänst som hanterar personuppgifter utan att förstå varför vissa uppgifter måste skyddas, hur åtkomst ska begränsas eller hur loggar bör utformas. När AI:n löser den tekniska delen kan viktiga säkerhetsfrågor helt enkelt förbli osynliga för användaren.

En säker utvecklingsprocess behöver därför innehålla flera kontroller:

• Kodgranskning av någon som förstår säkerhetskonsekvenserna.

• Tester av autentisering, behörigheter och inmatning från användare.

• Kontroll av externa bibliotek, paket och deras versioner.

• Tester som försöker få systemet att hantera oväntade situationer.

• Dokumentation av varför känsliga delar av lösningen fungerar som de gör.

Det betyder inte att varje AI-genererad kodrad måste granskas manuellt på samma detaljnivå. Risknivån bör i stället styra kontrollen. En enkel intern prototyp kan ha andra krav än ett system som hanterar betalningar, kunddata eller företagshemligheter. Ju större konsekvenser ett fel kan få, desto mindre rimligt blir det att förlita sig på att AI:n själv har valt rätt lösning. Vibe-kodning kan vara snabb, men säker programvara kräver fortfarande en process där någon tar ansvar för resultatet.

Så krävs mänsklig kontroll även i framtidens utveckling

AI förändrar redan hur programvara utvecklas, och det är osannolikt att utvecklare kommer att återgå till att skriva all kod manuellt. I stället kommer arbetsfördelningen mellan människa och maskin att förändras. AI kan generera funktioner, föreslå arkitektur, hitta fel och skriva tester på några sekunder. Det innebär att utvecklarens roll i högre grad kan handla om att formulera krav, bedöma lösningar och kontrollera att systemet uppför sig som det ska. Vibe-kodning blir då ett verktyg i utvecklingsprocessen snarare än en ersättning för teknisk kompetens.

Granskningen måste följa med

För att detta ska fungera krävs en tydlig skillnad mellan generering och godkännande. AI:n kan producera ett förslag, men någon måste avgöra om förslaget är lämpligt. Det gäller både kodens funktion och dess konsekvenser för säkerhet, prestanda, underhåll och framtida förändringar. En mänsklig granskare behöver dessutom förstå varför en viss lösning valdes. Om ingen kan förklara hur systemet fungerar blir varje framtida ändring mer riskfylld, eftersom utvecklarna måste förlita sig på nya AI-förslag ovanpå tidigare okänd kod.

Det förändrar också vilken kompetens som blir viktig. Programmeringskunskap handlar inte enbart om att kunna skriva syntax eller memorera olika programmeringsspråk. Förmågan att läsa kod kritiskt, identifiera felaktiga antaganden och förstå systemarkitektur blir minst lika betydelsefull. En utvecklare som använder AI effektivt behöver kunna säga när modellens förslag är bra, när det behöver ändras och när hela angreppssättet bör förkastas. Det är en annan arbetsmetodik än traditionell kodning, men kraven på tekniskt omdöme försvinner inte.

Från kodskrivare till teknisk granskare

I praktiken kan organisationer behöva införa tydligare regler för hur AI-genererad kod får användas. Kod som går direkt till produktion bör exempelvis omfattas av samma tester och granskningsprocesser som manuellt skriven kod. Det bör också vara möjligt att identifiera vilka delar som har genererats eller förändrats med AI, särskilt i projekt där spårbarhet och säkerhet är viktiga. På så sätt blir AI-användningen en del av den ordinarie utvecklingsstyrningen i stället för en parallell process utan tydligt ansvar.

För utvecklare kan ett rimligt arbetssätt innebära att:

• Be AI:n förklara lösningen innan koden accepteras.

• Granska förändringar i små steg i stället för att godkänna stora kodmängder samtidigt.

• Köra automatiserade tester efter varje större förändring.

• Kontrollera säkerhet och beroenden separat från funktionaliteten.

• Dokumentera beslut som kan påverka systemets framtida underhåll.

Den största förändringen är därför inte att AI skriver mer kod. Den är att mängden kod som människor behöver förstå kan öka snabbare än deras möjlighet att läsa allt manuellt. Därför blir urval, testning och granskning centrala delar av utvecklarens arbete. En organisation som använder vibe-kodning utan att anpassa sina kontrollmekanismer riskerar att producera programvara snabbare än tidigare, men också att bygga upp teknisk skuld och säkerhetsproblem i samma takt. Ju enklare det blir att skapa kod, desto viktigare blir det att någon har mandat och kompetens att säga nej.