一方面，AI编码的引入极大地提升了开发效率，为开发人员赢得了宝贵时间，使他们能够聚焦于更具创新性和战略高度的任务，如架构设计、功能创新等。
另一方面，过度依赖AI生成的代码也存在风险：安全漏洞的频发，以及可能引发的代码原创性与知识产权争议。
因此，深入剖析这些风险，探索如何在充分利用AI智能优势的同时，确保人类监督的有效介入，找到智能自主与人为监管之间的最佳平衡点，成为了我们当前的重要课题。
缺乏可解释性和透明度
使用AI生成的代码的开发人员必须对其进行审查、调试和改进，同时还需验证AI系统决策的合理性，这在医疗保健、金融及法律等关键领域尤为重要，因为AI在这些领域的决策往往具有深远的法律、经济及健康影响。
然而，一个不容忽视的挑战在于，人工智能生成的代码本身就缺乏可解释性和透明度。
▪ 可解释性（Explainability）即开发人员需深入理解并追踪AI模型推导出输出的过程与逻辑，确保决策路径的清晰可溯。
▪ 透明度（Transparency）是AI工具能够向利益相关者提供直观、清晰且易于理解的决策流程与见解，确保AI系统的运作过程公开透明，减少误解与风险。
AI生成的代码缺乏可解释性和透明度可能导致：
▪ 开发与维护难题：不可解释的代码在调试与维护过程中复杂且耗时，直接导致软件开发生命周期成本攀升，效率下降。
▪ 法规合规挑战：在强调安全、隐私与道德标准的行业中，缺乏透明度的AI决策可能触犯法规红线，引发合规性问题。
对于公开可用的生成式人工智能而言，其输出背后的复杂机制往往难以洞悉，原因在于非直接参与者难以全面掌握其训练数据及其处理过程。
这种信息不对称导致AI生成的代码在后续维护中面临诸多挑战，因为开发者可能无法完全理解代码生成的逻辑依据。
更令人担忧的是，此类代码可能带有难以检测的偏见因素。以2019年医疗领域的AI系统为例，其预测患者风险的功能中即被揭露存在偏见与不准确性，这主要归咎于系统决策过程的不透明与可解释性的缺失。研究人员需耗费大量时间与精力，才能识别并纠正训练数据中隐藏的、导致偏差的缺陷关联。
ChatGPT、GitHub Copilot等高效编码工具虽然能显著提升开发效率，但它们的输出解释能力却参差不齐，无法始终保证输出的清晰可理解性。
为有效应对上述挑战，我们可采取以下三大策略：
▪ 严格审查与评估：对人工智能生成的输出实施细致审查，特别关注任何不一致、逻辑矛盾或违背最佳编码实践的响应。
▪ 交叉验证与权威参考：将生成的代码与编程语言、框架或库的官方文档等可信资源进行比对，以验证其准确性、逻辑性和合规性。
▪ 详尽记录与追溯：对AI生成的代码及决策过程进行全面记录，包括AI工具的使用方式、输入参数、输出结果及后续修改等。这份详尽的文档将成为未来参考、问题排查及决策透明度提升的重要依据。
安全漏洞
斯坦福大学的一项研究表明，依赖人工智能系统辅助生成代码的开发人员面临更高风险，即可能创建出存在安全隐患的应用程序。
AI生成的代码，与人类编写的代码相同，同样可能潜藏着引发安全漏洞的缺陷与错误。然而，不同于人类编码的可预测性与可理解性，AI代码中的这些缺陷往往缺乏明显的规律或易于辨识的特征，从而显著增加了漏洞的检测与修复难度。
AI生成的代码中常见的安全隐患主要包括：
▪ 注入漏洞：AI系统在处理用户输入时若缺乏全面验证或不当处理数据，可能导致注入漏洞，使攻击者能够渗透系统，注入恶意代码或执行未授权查询。
▪ 身份验证漏洞：身份验证机制的缺陷使得AI生成的代码存在被未授权访问的风险，威胁系统安全。
▪ 权限配置错误：AI在配置不同组件或用户权限时若处理不当，将引发权限配置错误，进而可能触发权限升级攻击，允许低权限用户执行高权限操作。
此外，若缺乏有效监督，AI生成的代码可能缺乏一致性，且难以遵循应用程序各部分的标准化安全实践，进一步增加了系统的安全风险。
为有效缓解AI编码带来的风险，建议采取以下关键措施：
▪ 强化代码审计与同行评审：对AI生成的代码实施严格的审计流程，并鼓励同行评审，以集思广益，共同识别并修复潜在的安全漏洞与缺陷。
▪ 集成静态应用程序安全测试（SAST）：自动化部署SAST工具，在AI代码生成及部署的各个阶段进行持续测试。
▪ 提升开发团队安全意识：对开发团队进行针对性培训，加深他们对AI生成代码潜在安全风险的理解与认识，增强其在开发过程中的安全意识与防范能力。
知识产权侵权
近日，一群作者指控OpenAI涉嫌未经授权利用受版权保护的素材来训练ChatGPT背后的大语言模型。
尽管联邦法院的裁决宣布生成式人工智能系统的输出没有侵犯版权所有者的权利，但关于人工智能与知识产权之间界限的法律仍然显得模糊不清且充满争议。
人工智能工具依赖于海量数据集进行训练，不可避免地会接触到包括公开代码及可能存在的专有或敏感信息在内的各种资源。这种复杂的数据使用环境，使得AI生成内容的过程中，存在无意间触碰知识产权红线的风险。
为有效规避上述风险，请遵循以下关键步骤：
▪ 严格审核AI生成内容：特别针对ChatGPT、GitHub Copilot等公开可访问的AI系统生成的代码，务必进行细致的IP（知识产权）审查，确保不含有任何侵犯第三方权益的内容。
▪ 关注法律动态：紧跟AI领域的动态，及时了解并深入研究与AI生成内容相关的最新法律法规，以便适时调整策略，确保合规操作。
▪ 采用版权保护技术：利用水印、数字版权管理（DRM）等先进技术手段，对AI生成的代码进行标识与追踪。
缺乏围绕AI生成代码的策略
由于生成式人工智能具有新颖性、高可用性及便捷性，众多组织正采纳这一前沿技术，然而，大多数组织尚未投入足够时间构建和完善其运作的管理政策。据统计，仅有约10%的企业制定了针对人工智能生成内容的正式政策。
若无统一明确的政策指导，人工智能的应用将在各团队与项目间呈现出显著差异性，这种差异不仅会导致输出成果的不一致性，还可能严重损害代码的完整性与应用程序的安全性。更甚者，若AI生成的代码引发不良后果或展现出偏见倾向，将直接威胁到您所在企业或组织的声誉与公信力。
因此，制定并实施有效的策略至关重要。
为了构建有效的策略以降低AI编码过程中的风险，您可以从以下几个关键步骤着手：
▪ 明确AI应用边界：首先，界定公司内部允许使用AI生成内容的特定业务领域，如代码自动化、文档编写或测试流程优化等。这有助于设定合理的使用界限，预防潜在的滥用情况。
▪ 强化安全分析：采用白盒测试等高级分析工具，剖析AI生成的代码，精准识别并及时修复潜在的安全漏洞，确保代码质量与安全性能。
▪ 建立审查与批准机制：明确分配AI生成内容的审查与批准职责，实施严格的同行评审流程。这要求开发人员在正式部署前，对AI生成的代码进行全面验证，确保其完整性与可靠性，避免潜在风险。
▪ 制定争议的应对方案：针对AI生成内容可能引发的各类问题，如知识产权争议或新发现的安全漏洞，提前制定详尽的应对协议。这应包括高效的沟通策略、明确的责任划分以及有效的缓解与解决措施，确保问题能够得到及时、妥善的处理。
策略制定完成后，需要对开发人员及其他相关利益方进行针对性的教育与培训，以确保他们充分理解并遵循策略要求。同时，应建立动态监控机制，随着新法规的发布与更新，及时审视并调整您的政策内容，确保策略的持续有效性与合规性。
文章来源：https://snyk.io/blog/4-ai-coding-risks/，本文由网安加社区编译。
