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AI編程:“全民狂歡” vs“屎山危機”

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AI讓人人都能寫代碼,但沒人告訴你,代碼寫出來之后怎么辦。

4月6日,《紐約時報》記者Mike Isaac和Erin Griffith發(fā)文揭示了AI編程工具普及后的另一面:代碼過載。

一家金融服務公司引入AI編程工具Cursor后,月產(chǎn)代碼量從2.5萬行跳升至25萬行——增長10倍。隨之而來的,是100萬行積壓待審代碼。安全初創(chuàng)公司StackHawk聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Joni Klippert說:"他們根本跟不上代碼交付量的增長,以及隨之而來的漏洞激增。"

這不是個例,而是整個行業(yè)正在面對的新現(xiàn)實。


代碼工廠"炸了"

Anthropic和OpenAI去年11月分別升級了旗下編程工具Claude Code和Codex的底層模型。據(jù)報道,這次升級讓AI編程代理從"偶爾有用的助手"變成了"全自動代碼生成機器"——只需少量人工引導,AI就能在極短時間內(nèi)完成此前需要數(shù)周的編程工作。

谷歌2025年9月的調(diào)查顯示,90%的軟件開發(fā)者已在使用AI輔助工作,71%的編程人員借助AI寫代碼。

代碼產(chǎn)量的爆炸,帶來了一個棘手問題:誰來審?

Replit總裁兼AI負責人Michele Catasta對此直言:"公司里每個人都變成了程序員,這既是福音,也是詛咒。"

Meta首席技術官Andrew Bosworth今年在一份內(nèi)部備忘錄中寫道:"過去需要數(shù)百名工程師的項目,現(xiàn)在幾十人就能完成。過去需要數(shù)月的工作,現(xiàn)在幾天就能搞定。"他補充稱,AI對Meta這樣的組織"影響深遠"。

Cursor工程、產(chǎn)品與設計負責人Tido Carriero的總結更為直接:"軟件開發(fā)工廠某種程度上已經(jīng)崩了,我們正在試圖重新拼裝這些零件。"

安全漏洞:被忽視的代價

代碼量暴增的同時,安全審查能力并未同步跟上。

據(jù)騰訊科技報道,2025年5月,Replit員工Matt Palmer掃描了1645個在Vibe Coding平臺Lovable上創(chuàng)建的網(wǎng)站應用,發(fā)現(xiàn)其中170個(約10.3%)存在嚴重安全漏洞——任何人無需登錄即可訪問用戶數(shù)據(jù)庫,獲取姓名、電子郵件、財務信息和API密鑰。

Palantir工程師Daniel Asaria僅用47分鐘,就從多個Lovable展示的應用中提取了個人債務金額、家庭住址和敏感提示詞。

安全研究公司Escape隨后對5600多個Vibe Coding應用進行了更大范圍掃描,發(fā)現(xiàn)超過2000個安全漏洞、400多個暴露的密鑰以及175例個人隱私數(shù)據(jù)泄露,涉及醫(yī)療記錄和銀行賬號。而這些應用的創(chuàng)建者大多不具備任何安全知識。

硅谷風投機構Costanoa Ventures顧問Joe Sullivan表示:"全球的應用安全工程師加在一起,都滿足不了美國企業(yè)的需求。"他表示,他接觸的大型企業(yè)如果能招到人,每家都愿意再增加5至10名這類崗位。

Sullivan還指出了一個更隱蔽的風險:AI編程工具在本地筆記本電腦上運行效果更好,這導致越來越多的工程師把整個公司的代碼庫下載到個人電腦上。"這是六個月前沒人想到的瘋狂風險,現(xiàn)在他們正在想辦法解決。"

開源社區(qū):垃圾PR的"DDoS攻擊"

AI生成代碼的沖擊,在開源社區(qū)尤為明顯。

據(jù)騰訊科技報道,cURL創(chuàng)始人Daniel Stenberg在2026年1月關閉了運行六年的漏洞賞金計劃。原因不是預算,而是AI生成的虛假漏洞報告淹沒了維護團隊。關閉前三周,cURL收到20份提交,無一被確認為真實漏洞。Stenberg在FOSDEM 2026大會上透露,2025年前cURL安全報告中約六分之一有效;到2025年底,這一比例已降至二十分之一甚至三十分之一。他將這種現(xiàn)象稱為"對開源的DDoS攻擊"。

數(shù)字白板初創(chuàng)公司tldraw創(chuàng)始人Steve Ruiz對《紐約時報》表示,他去年秋天開始注意到大量異常貢獻者——有人完成所有工作后在最后一步簽署協(xié)議時突然放棄,有人無視明確指引,有人批量提交垃圾更新。他判斷這些大概率是AI機器人,并于今年1月關閉了外部貢獻通道。"對代碼庫的風險非常高,"他說,"這場沖擊可能危及團隊、社區(qū)和項目聲譽。"

Ghostty創(chuàng)建者Mitchell Hashimoto也在2026年初禁止了所有未經(jīng)審核的AI生成代碼貢獻,并推出了基于信任的Vouch系統(tǒng)。

Voiceflow基礎設施負責人Xavier Portilla Edo給出了一個量化判斷:"AI生成的PR中,只有十分之一是合理的,其他九個浪費了維護者的時間。"

GitHub在2026年2月推出了兩項新設置,允許倉庫完全禁用Pull Request,或限制為僅協(xié)作者可提交。

而當平臺本身開始提供"關閉閥門"的功能,說明問題已經(jīng)是結構性的。一位大廠AI工程師對騰訊科技總結道:"開發(fā)者提交Vibe垃圾PR,坑的是開源維護者;安全人員提交Vibe垃圾漏洞,坑的是漏洞審核員。完全不尊重別人的時間。"

效率幻覺:感覺快了,其實慢了

AI編程工具真的提升了效率嗎?數(shù)據(jù)給出了令人意外的答案。

據(jù)騰訊科技報道,METR(模型評估與威脅研究機構)2025年發(fā)表的一項隨機對照實驗中,16名資深開源開發(fā)者在熟悉的大型代碼倉庫中完成246個真實任務,被隨機分配是否可使用AI工具。結果:使用AI工具的開發(fā)者實際完成任務的時間延長了19%。

更值得關注的是認知偏差:這些開發(fā)者在實驗前預計AI會讓他們快24%,實驗結束后仍然認為自己快了20%。

與此同時,2025年Stack Overflow開發(fā)者調(diào)查顯示,開發(fā)者對AI準確性的信任度從前一年的40%降至29%,46%的開發(fā)者明確表示不信任AI工具的準確性。

應用數(shù)量的暴增印證了這種"效率幻覺"的規(guī)模。據(jù)騰訊科技援引Sensor Tower數(shù)據(jù),2025年12月美國iOS應用發(fā)布量同比增長56%,2026年1月同比增長54.8%,均創(chuàng)四年來最快增速。Appfigures統(tǒng)計顯示,2025年App Store新提交應用達55.7萬款,較2024年增長24%,是2016年以來最大一波新增浪潮。

而蘋果已將Vibe Coding應用Anything從App Store下架(該應用曾以1億美元估值融資1100萬美元),并凍結了Replit和Vibecode等同類工具的更新,持續(xù)時間長達數(shù)月。

用AI解決AI制造的問題

面對代碼過載,科技公司給出的答案,仍然是更多AI。

Anthropic和OpenAI均推出了AI驅(qū)動的代碼審查工具,用于自動檢測錯誤。Cursor在去年12月收購了代碼審查機器人初創(chuàng)公司Graphite,并將其技術整合進產(chǎn)品,幫助工程師優(yōu)先處理最敏感的代碼審查需求。

但這條路能否走通,目前仍無定論。

據(jù)騰訊科技報道,Tailwind CSS創(chuàng)建者Adam Wathan在2026年1月披露:盡管Tailwind月下載量達7500萬次,但文檔流量較2023年初下降約40%,收入下滑近80%。"文檔是人們發(fā)現(xiàn)我們商業(yè)產(chǎn)品的唯一渠道,沒有客戶我們就無法維持框架的開發(fā)。"

RedMonk分析師Kate Holterhoff將這一現(xiàn)象命名為"AI Slopageddon"(AI垃圾末日)。也正如騰訊科技所言:AI代碼的“屎山危機”才剛剛開始。

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