人工智能代码生成：始终信任与验证
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内容提要
软件开发进入新纪元，人工智能成为代码创作的合作伙伴。尽管提高了生产力，但需谨慎管理以确保代码安全和可维护性。选择AI模型时需考虑其潜在风险，未来应实施“信任与验证”方法以保障软件质量和安全。
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关键要点
- 软件开发进入新纪元，人工智能成为代码创作的合作伙伴。
- 人工智能提高了生产力，但需谨慎管理以确保代码安全和可维护性。
- 选择AI模型时需考虑其潜在风险，尤其是安全性和长期维护性。
- 大型语言模型（LLMs）在生成功能正确的代码方面表现出色，但需评估其是否适合生产环境。
- AI模型可能引入严重的安全漏洞，尤其是BLOCKER级别的漏洞占比高达60%至70%。
- AI生成的代码往往存在技术债务，90%以上的问题是代码异味。
- 不同的AI模型具有独特的编码风格，选择模型时需理解其特性和局限性。
- 更强大的模型可能带来更高的风险，性能提升可能伴随高严重性错误的增加。
- 未来的软件开发需要人机协作，实施“信任与验证”的方法以确保代码质量。
- 在快速原型开发后，必须进行严格的验证步骤，以管理安全和技术债务问题。
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