开源界对AI生成代码的态度存在明显分歧。Drew DeVault在博客中表示，AI代码污染了Vim，因此创建了Vim Classic，拒绝AI贡献。相比之下，Linux等项目接受AI辅助贡献，强调人类的责任。AI在漏洞发现中的潜力引发了对人类审查有效性的质疑，反映了开源社区在AI问题上的不同选择。

Aikido推出Infinite平台，实现软件的持续AI渗透测试，旨在提升软件的自我安全性。该平台自动发现漏洞、验证可利用性并生成补丁，改变了传统的安全测试模式。尽管完全自主安全尚需时日，Aikido的目标是提高软件交付的安全性和效率。

人工智能（AI）正在变革应用安全，通过提升漏洞发现、自动评估和半自主攻击面扫描等方式。本文探讨了生成性和预测性AI在应用安全中的应用，分析了AI驱动的应用防御的现状、局限性及未来方向。AI工具通过生成新数据和预测漏洞，增强了安全生命周期的各个环节。尽管AI功能强大，但仍需关注误报、模型偏见和新威胁等问题。

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