在軟件開發領域，AI工具越來越流行。去年GitHub發布報告稱，有了AI輔助工具，開發者編程速度提高55%。

但是，AI工具輔助編寫的代碼是不是更好呢？GitClear對2020年1月至2023年12月間編寫的1.53億行代碼進行檢查發現，相比以前，編寫之后修改的代碼行數明顯增加，2024年相比2021年增加了一倍。

換言之，有了AI工具，雖然編程速度加快了，但在第一次編寫時錯誤也大大增加了。形象地說，用AI輔助編寫代碼，就像聘請一名短期合同工為你工作，他關心的是如何編寫冗長的代碼，而不是保證代碼的可維護性。

AI會復制原有代碼的錯誤

開發者安全公司Snyk在報告中指出，GitHub AI編程輔助工具Copilot并不安全，如果已有代碼庫本身存在安全問題，工具編寫的代碼同樣也會不安全。

Snyk在2月22日的報告中指出，Copilot會復制代碼中存在的安全問題，如此一來，已有安全隱患會讓Copilot代碼更加不安全。

市場上已經出現不少生成式AI編程工具，比如亞馬遜CodeWhisperer，ChatGPT等。現有工具的最大問題在于：它無法理解語義，所以無法對代碼作出評判。

GitHub Copilot從海量過往代碼中學習，形成特定模式和結構，然后生成代碼片段。這套學習方法有一定優勢，但也有一個缺陷。Copilot代碼可能會復制已有安全漏洞，或者復制相鄰文件中的不良案例。

如何降低影響呢？Snyk給出一些建議：包括開發者手動檢查代碼；安全團隊應該設立SAST護欄；開發者應該遵守安全編程指南；安全團隊應該給開發團隊培訓，將每個團隊的積壓問題分類，按優先級排序；執行團隊應該強制設置安全護欄。

一般來說，平均每個商務軟件項目的第一手代碼都會有40個漏洞，當中約三分之一都是高危漏洞。AI生成工具會復制這些漏洞，影響惡劣。跨站腳本攻擊（cross-site scripting，XSS）、路徑穿越(Path Traversal)、SQL注入、硬編碼加密密鑰等安全問題比較常見。

所以，行業幾乎有一個共識：就眼下來看，AI輔助編程還沒有迎來黃金時代，AI還不夠好。

但AI輔助編程未來可期

GitHub CEO Thomas Dohmke不久前接受采訪時表示：“開發者已經進入AI時代。現在的問題已經很明確，你準備以多快的速度上船？你是不是準備繼續沉醉于過去，站在歷史錯誤的一邊，忽視生產力提升的大好機遇？”

GitHub Copilot實際上歸微軟所有，最新財報顯示，最近一個季度Copilot付費用戶數已經突破130萬，相比前一個季度猛增30%，已經有5萬家企業使用Copilot。

Thomas Dohmke稱，平臺上用戶編寫的代碼約有一半是AI生成的。Thomas Dohmke認為，社區已經普遍接受一個觀點，即AI生成代碼需要人類程序員監督審核。

值得一提的是，新手程序員特別喜歡使用Copilot，因為它能協助解決編程難題。

隨著編程自動化程度的增加，代碼中的錯誤可能會越來越多，這點其實已經引起爭論。Thomas Dohmke稱，自Copilot引入之后錯誤增加數量比較“正常”，沒有證據證明AI導致錯誤猛增。

真是這樣嗎？未必。新手程序員大規模使用AI，一旦出現錯誤，新手可能無法發現，整個代碼的質量可能會下降。

微軟對AI工具充滿期待，除了編程，它還希望Copilot能幫助用戶寫郵件、制作電子表格、分析Office文檔。微軟甚至還為Windows PC鍵盤增加一個“Copilot”按鍵。谷歌也在開發類似工具。

微軟CEO納德拉在最近的財報會議上表示，圍繞GitHub Copilot和它的生產力問題，我們已經看到很多的證據和數據，結果不錯。納德拉預計其它Copilot應用也會帶來良好效果。

總之，目前Copilot還是新生事物，相信再過一段時間，當我們擁有更多數據，就能對上述問題有更深刻理解。（小刀）