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2<dl><dt> Subject</dt>
3<dd> AI makes copy-paste errors</dd>
4<dt> Date</dt>
5<dd> 2026-04-25_16:01:26.25</dd>
6<dt> Tags</dt>
7<dd> Linux, ai, coding</dd>
8<dt> Author</dt>
9<dd> tbird20d</dd>
10</dl><hr size=2>
11I recently submitted a patch to the Linux kernel that included some assembly
12code for accessing clock hardware early in kernel initialization.  Another
13developer gave some feedback indicating that I should preface the clock
14access instructions with memory barrier instructions, to avoid race conditions
15with other code.  However, my code only runs before SMP starts, so it's not
16possible for such a race condition to occur.
17<p>
18I suspect the developer either copied the code from somewhere else, or used
19AI to generate the code for the assembly instructions that he suggested.
20<p>
21After thinking about this, it occurred to me that the most likely type of
22errors that AI is going to make in creating new code are "copy-paste" errors.
23These are a type of error where code is copied from one place and used
24in another place, but the conditions in the new place are different, either
25syntactically or semantically.  AI seems adept at handling syntactic differences,
26such as indenting the code properly or renaming variables.
27<p>
28But it's not intelligent enough to handle different semantics in complex
29situations.  If the human doesn't have the experience to detect such things
30, which can often be quite subtle, then it results in "copy-paste"-type bugs,
31where the current code is incorrect or sub-optimal for its current location.
32<p>
33This problem is due to LLMs and AI coders being able to pull stuff from their
34training data, but not actually understand the code at a deeper level.  But
35AI coders are getting better and better, and they already detect subtle problems
36that the average or even experienced coder might miss.
37<p>
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