AI代码生成量激增42%！人工审查缺口暗藏哪些安全雷区？

6 月 20 日消息，据Cloudsmith发布的报告爆料，当下AI生成代码的数量正呈爆发式增长。

报告里一组数据颇为扎眼：在使用AI的开发者中，42%的代码由AI生成，其中16.6%的开发者让AI贡献了“大部分”代码，更有3.6%的代码完全出自机器之手。

可尴尬的是，人工代码审核的速度压根跟不上这股“AI造码潮”，安全隐患正像滚雪球一样越滚越大。

这事儿细想挺让人揪心的。AI写代码确实能把开发效率拉满，某互联网公司技术负责人私下透露，团队用AI辅助开发后，功能迭代周期缩短了近一半

但随之而来的漏洞却让安全团队忙得脚不沾地。“上周刚修复了AI生成代码里的SQL注入漏洞，这周又发现接口权限控制写得稀碎。”

他苦笑称，机器生成的代码常带着“逻辑短路”，比如把敏感数据加密流程写反，或是在分布式系统里漏掉事务回滚机制，这些坑都得人工一个个填。

更棘手的是审核体系的滞后。

某网络安全公司的监测数据显示，今年一季度因AI生成代码引发的漏洞报告同比激增270%

但企业安全团队平均要花48小时才能完成AI代码的深度审计——这还是在配备资深安全架构师的前提下。

“很多中小公司连专职安全岗都没有，全靠开发自测，AI代码里藏的‘定时炸弹’根本查不出来。”一位白帽黑客坦言

他近期在渗透测试中发现，37%的企业系统漏洞都源自AI生成的未审核代码。

行业乱象背后，是技术伦理与安全防护的脱节。

有高校计算机系教授指出，当前AI编码工具普遍缺乏“安全基因”，比如GitHub Copilot生成的代码中，约12%存在资源泄漏风险，但工具本身不会主动预警。

而开发者过度依赖AI的“智能”，甚至会忽略最基础的代码审计流程。

某电商平台曾因AI生成的支付接口未做防重放攻击处理，导致用户订单重复扣款，最终赔付超百万，这起事故至今仍是圈内的警示案例。

当技术迭代的快车跑得越来越快，我们不得不思考：在AI代码占比即将突破半数的临界点，是该给工具装上“安全刹车”，还是强制建立AI代码的审核准入机制？

或许真正的破局点，在于让AI不仅能写代码，更能“自检漏洞”——但这又需要多少技术投入与行业共识？

（本文内容来源：Cloudsmith 6月18日报告、某互联网公司技术负责人访谈、网络安全公司监测数据）