▲頭圖由AI輔助生成

智東西
編譯 陳佳
編輯 程茜

智東西4月7日消息，據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》今日?qǐng)?bào)道，隨著Anthropic、OpenAI等公司推出新一代編程模型，以及Cursor加速普及，企業(yè)軟件開發(fā)面臨代碼過剩問題。AI在數(shù)小時(shí)內(nèi)即可生成完整程序，代碼產(chǎn)量大幅提升，但審核、修復(fù)與安全能力滯后，企業(yè)積壓大量未處理代碼。

人力結(jié)構(gòu)也隨之改變。谷歌調(diào)研顯示90%的軟件開發(fā)者已使用AI工具，部分項(xiàng)目人力從數(shù)百人縮減至數(shù)十人，一些科技公司據(jù)此裁員。企業(yè)招聘方向轉(zhuǎn)向“審代碼”，應(yīng)用安全工程師供給嚴(yán)重不足，資深工程師是稀缺資源。

AI生成代碼的外溢效應(yīng)還在沖擊開源社區(qū)與企業(yè)安全邊界。開源項(xiàng)目涌入大量異常提交，部分開發(fā)者被迫關(guān)閉外部貢獻(xiàn)入口，而工程師將代碼下載至本地開發(fā)，也帶來新的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

面對(duì)代碼洪流，Anthropic、OpenAI和Cursor等頭部公司正押注以AI自動(dòng)審查來破局，通過推出錯(cuò)誤檢測(cè)智能體、收購代碼審查工具等方式重構(gòu)軟件開發(fā)流程，但能否真正馴服這場(chǎng)“代碼洪水”，業(yè)界尚無定論。

▲Cursor官網(wǎng)展示的團(tuán)隊(duì)協(xié)作編程場(chǎng)景（圖源：Cursor）

一、數(shù)小時(shí)完成開發(fā)、代碼洪水式增長，百萬行代碼積壓待審漏洞增加

隨著Anthropic和OpenAI推出新一代編程模型，以及AI編程工具初創(chuàng)公司Cursor等產(chǎn)品快速普及，工程師只需提供少量指令，就能讓AI智能體在遠(yuǎn)短于人類程序員的時(shí)間內(nèi)完成原本需要數(shù)周甚至數(shù)月的開發(fā)工作。

就在不久前，編寫計(jì)算機(jī)程序還是另一番模樣。工程師要花大量精力啃復(fù)雜的編程語言、把語法記熟，每天精心打磨、反復(fù)校驗(yàn)，也只能寫出幾十行嚴(yán)謹(jǐn)可靠的代碼。

如今，不僅是工程師，任何人都能在數(shù)小時(shí)內(nèi)實(shí)現(xiàn)軟件創(chuàng)意。

一家金融服務(wù)企業(yè)在引入Cursor后，單月代碼產(chǎn)量從2.5萬行提升至25萬行，但很快積壓了超過100萬行尚未審核的代碼。

與產(chǎn)量同步增長的還有漏洞數(shù)量。為該金融服務(wù)公司提供服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司StackHawk聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官喬尼·克利珀特（Joni Klippert）說，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)無法跟上代碼交付速度，審核與修復(fù)能力明顯滯后。

開發(fā)模式也隨之改變。過去工程師需要逐行編寫并驗(yàn)證代碼，如今AI可以獨(dú)立生成完整程序。隨著企業(yè)將AI工具融入日常工作，許多硅谷科技從業(yè)者認(rèn)為這些工具賦予了他們編程“超能力”，讓他們能把更多時(shí)間用于構(gòu)思軟件創(chuàng)意，而非耗費(fèi)精力編寫代碼。

但現(xiàn)實(shí)是，大量代碼需要經(jīng)過測(cè)試、合規(guī)檢查和安全審計(jì)，而這些工作仍主要依賴人工完成，導(dǎo)致審核積壓迅速擴(kuò)大。原本由代碼編寫者負(fù)責(zé)的問題，如今在AI參與后責(zé)任邊界變得模糊，誰來修復(fù)漏洞、誰對(duì)錯(cuò)誤負(fù)責(zé)開始變得不清晰。

連帶影響也在擴(kuò)散。開發(fā)節(jié)奏加快后，銷售、市場(chǎng)和客戶支持等部門被迫同步提速，以跟上產(chǎn)品迭代速度，組織整體運(yùn)轉(zhuǎn)壓力上升。

AI編程初創(chuàng)企業(yè)Replit總裁兼AI負(fù)責(zé)人米歇爾·卡塔斯塔（Michele Catasta）說，“如今公司里人人都能寫代碼，這既是幸事，也是禍端?！?/p>

二、招人方向轉(zhuǎn)向“審代碼”，資深工程師是稀缺資源

谷歌去年9月發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示，90%的軟件開發(fā)人員表示會(huì)借助人工智能輔助工作，71%的代碼編寫者會(huì)使用人工智能提供幫助。

這類工具的廣泛應(yīng)用引發(fā)了AI或?qū)⑷〈罅抗こ處煹膿?dān)憂。近幾個(gè)月，社交媒體平臺(tái)Pinterest、金融科技公司Block、企業(yè)協(xié)作軟件公司Atlassian等以AI提升效率為由，已裁員數(shù)千人。

Meta首席技術(shù)官安德魯·博斯沃思（Andrew Bosworth）在今年發(fā)給員工的內(nèi)部備忘錄中寫道：“以往需要數(shù)百名工程師完成的項(xiàng)目，如今數(shù)十人即可搞定；過去耗時(shí)數(shù)月的工作，現(xiàn)在幾天就能完成?！?他還說，AI“對(duì)Meta這類企業(yè)的運(yùn)營模式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響”。

隨著AI生成代碼規(guī)?？焖贁U(kuò)大，現(xiàn)有工程師數(shù)量不足以審核激增的代碼以排查錯(cuò)誤，企業(yè)正苦于難以招聘到足夠的應(yīng)用安全工程師，負(fù)責(zé)監(jiān)控AI代碼的風(fēng)險(xiǎn)。

企業(yè)開始將招聘重點(diǎn)從“寫代碼”轉(zhuǎn)向“審代碼”，尤其是能夠發(fā)現(xiàn)漏洞、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的資深工程師，是當(dāng)前最緊缺的人才類型。

硅谷投資機(jī)構(gòu)Costanoa Ventures顧問喬·沙利文（Joe Sullivan）說：“全球的應(yīng)用安全工程師數(shù)量，連滿足美國企業(yè)的需求都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。他補(bǔ)充道，與其合作的大型企業(yè)若條件允許，還會(huì)再增聘5至10名該崗位人員。

這類崗位主要負(fù)責(zé)審查AI生成代碼的安全性與合規(guī)性，但增長速度明顯跟不上代碼產(chǎn)量的擴(kuò)張。

三、開源項(xiàng)目涌入異常提交，開發(fā)者關(guān)閉外部貢獻(xiàn)入口以控制風(fēng)險(xiǎn)

AI生成代碼的外溢開始沖擊開源社區(qū)和協(xié)作模式。數(shù)字白板初創(chuàng)公司Tldraw創(chuàng)始人史蒂夫·魯伊斯（Steve Ruiz）說，從去年秋天開始，他明顯感覺到代碼庫的外部貢獻(xiàn)數(shù)量突然增加，但這些新增貢獻(xiàn)的行為模式出現(xiàn)異常。

部分貢獻(xiàn)者在寫完主體代碼后，偏偏在最后簽署流程文件時(shí)半途放棄；還有的完全無視項(xiàng)目既定的提交規(guī)范；更有甚者頻繁推送大量雜亂無意義的更新，如同垃圾信息。

這些反常行為讓項(xiàng)目維護(hù)者很難甄別代碼質(zhì)量，也大大加重了審核工作量。魯伊斯據(jù)此判斷，其中不少提交很可能出自AI智能體，而非真人開發(fā)者。

為了避免讓這類惡意提交行為危及團(tuán)隊(duì)、用戶社區(qū)及項(xiàng)目聲譽(yù)，Tldraw在今年1月關(guān)閉了對(duì)外開放的代碼貢獻(xiàn)入口。

類似問題也出現(xiàn)在更大范圍內(nèi)。開放源碼項(xiàng)目原本依賴社區(qū)協(xié)作，但在AI參與后，任何人都可以批量生成并提交代碼，導(dǎo)致貢獻(xiàn)數(shù)量激增而質(zhì)量參差不齊，維護(hù)者難以及時(shí)篩選和驗(yàn)證。而代碼中的缺陷有時(shí)會(huì)引發(fā)安全漏洞，甚至導(dǎo)致軟件崩潰。

與此同時(shí)，企業(yè)內(nèi)部的安全邊界也在被打破。硅谷投資機(jī)構(gòu)Costanoa Ventures顧問沙利文稱，AI編程工具在筆記本電腦上的運(yùn)行效果，優(yōu)于亞馬遜、微軟等企業(yè)安全服務(wù)器上的網(wǎng)頁端環(huán)境。這意味著越來越多的工程師將公司全部代碼下載至個(gè)人筆記本電腦，一旦電腦丟失，便會(huì)產(chǎn)生安全隱患。

AI智能體初創(chuàng)企業(yè)Elvex聯(lián)合創(chuàng)始人薩欽·卡姆達(dá)爾（Sachin Kamdar）說，他約16個(gè)月前就制定規(guī)則，要求公司所有代碼必須經(jīng)過人工審核。否則一旦出現(xiàn)問題，因無人理解AI的編寫邏輯，故障將難以修復(fù)。

四、以AI解決AI帶來的問題，頭部公司押注自動(dòng)審查

面對(duì)代碼數(shù)量失控與審核能力不足的問題，硅谷部分人士給出的方案是：引入更多AI。

據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》，Anthropic和OpenAI近期均提到，已經(jīng)推出用于檢測(cè)代碼錯(cuò)誤與安全問題的AI智能體，嘗試在測(cè)試和審查環(huán)節(jié)引入自動(dòng)化能力，以緩解人工審核壓力。

AI編程工具初創(chuàng)公司Cursor則通過并購補(bǔ)齊這一能力。去年12月，Cursor收購了開發(fā)代碼審查工具的初創(chuàng)公司Graphite，并將其技術(shù)整合進(jìn)自身產(chǎn)品，用于幫助工程師識(shí)別優(yōu)先級(jí)更高、風(fēng)險(xiǎn)更大的代碼，從而在海量代碼中進(jìn)行篩選和排序。

另一種解決方式是，調(diào)整開發(fā)流程，以適應(yīng)這一變化。Cursor工程、產(chǎn)品與設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人蒂多·卡里埃羅（Tido Carriero）說，行業(yè)內(nèi)部頭部企業(yè)已找到應(yīng)對(duì)AI代碼爆發(fā)的方案，目前正轉(zhuǎn)向重構(gòu)軟件開發(fā)流程，使其能夠承接這種高強(qiáng)度的代碼生產(chǎn)方式。

結(jié)語：軟件開發(fā)從“寫代碼”轉(zhuǎn)向“管代碼”，AI重塑生產(chǎn)與組織方式

當(dāng)代碼生成不再稀缺，軟件開發(fā)的核心能力開始轉(zhuǎn)向?qū)徍?、理解與治理。整體來看，軟件開發(fā)的“生產(chǎn)線”正在被重組。代碼生成、審核與部署之間的關(guān)系被重新排列，企業(yè)不再圍繞人類工程師的產(chǎn)能來設(shè)計(jì)流程，而是開始圍繞AI的生成能力來重新組織各個(gè)環(huán)節(jié)。

這一變化正在重塑工程師角色與企業(yè)組織結(jié)構(gòu)。開發(fā)者從代碼生產(chǎn)者轉(zhuǎn)向監(jiān)督者，企業(yè)需要建立與AI協(xié)同的質(zhì)量控制體系，否則產(chǎn)能提升將持續(xù)轉(zhuǎn)化為新的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

來源：《紐約時(shí)報(bào)》