6月20日最新报道指出，Cloudsmith于6月18日发布的一份报告显示，AI生成的代码数量呈现快速增长趋势，但人工代码审查却难以同步跟进。
据报告披露，在使用AI技术的开发者群体中，42%的代码是由AI辅助生成的。其中，有16.6%的开发者表示AI为其提供了大部分代码内容，而完全依赖机器生成代码的比例则达到了3.6%。
这一趋势在GitHub 2024年的开发者调查中得到了进一步证实。来自美国、巴西、德国和印度四国的受访者显示，超过97%的开发者曾使用AI编码工具。其中，88%-59%的受访者表示其所在公司至少部分支持这类工具的应用。
报告同时指出，在AI快速生成代码的背后存在着不容忽视的风险。调查发现，开发者普遍担心AI技术可能加剧开源环境中的恶意软件威胁：79.2%的受访者认为AI会增加环境中恶意软件的数量，其中30%的人甚至认为相关威胁将出现”显著上升”。
Cloudsmith警告称，目前有三分之一的开发者未在每次代码部署前对AI生成的代码进行审查。这种做法直接导致大量未经验证的代码被投入生产环境，从而形成了严重的供应链漏洞风险。
更令人担忧的是，由于AI技术能够快速复用未知或不可信的代码片段，这使得传统的代码风险也被成倍放大。例如，代码完整性、依赖管理以及SBOMs（软件物料清单）等领域都面临着更大的安全隐患。值得注意的是，只有40%的开发者认为在”代码生成阶段”需要实施严格的风险管控措施。
针对上述问题，Cloudsmith建议采取以下措施：首先，应通过”智能访问控制”和”端到端可见性”来强化制品管理；其次，需建立动态访问策略，并采用”政策即代码”框架。对于AI生成的代码，则必须强制执行自动化的审查流程，对未经过验证或来源不可信的AI制品进行标记，并通过”溯源追踪”技术来区分人机编写的不同代码。
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