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近九成开发者用AI写代码，信任与验证成新难题

近九成开发者用AI写代码，信任与验证成新难题
【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-10-03 10:38

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【卡城华人网】近九成开发者用AI写代码，信任与验证成新难题

美国计算社群联盟（Computing Community Consortium，CCC）9 月24 日发布最新报告，探讨AI 大量参与程式开发之后，软体工程该如何重新定义。报告指出，AI 程式开发工具在开发者之间的采用率已达84% 至90%，工程工作的重心正从撰写程式码，转向需求定义、规格验证与后续维护。不过，业界对AI 辅助开发的期待，和现有技术能力之间仍有明显落差，尤其是程式码的生成速度远快于验证能力。

这份报告名为《Beyond Code: Engineering Trustworthy Software Systems with AI at Scale》，由约翰霍普金斯大学、维吉尼亚大学、怀俄明大学、奥斯纳布吕克大学、南加州大学、伊利诺大学厄巴纳-香槟分校、夏威夷大学与犹他大学的多位学者共同撰写。报告提出七项技术路径：

1. 缩小使用者意图与需求之间的落差。
2. 结合生成模型与符号推理。
3. 建立跨层协调机制。
4. 把安全性内建于生成流程。
5. 提升训练资料透明度与智慧财产治理。
6. 透过转译强化稳健性。
7. 把AI 延伸到部署与维运阶段。

在安全与治理方面，报告主张模型在生成阶段就要做到「预设安全」（secure by default），并透过不同AI 交叉验证来找出漏洞。报告也强调三种能力：资料来源可追溯、归属可验证，以及在不同硬体平台间维持等价性。这些方向和近期其他研究对AI 辅助软体实际部署风险的提醒相呼应。例如在现代化既有系统时，必须先厘清关键业务流程、建立测试与可观测性机制、限制权限与部署范围，再逐步扩大AI 的自主程度。

报告也对学界提出三项调整建议：

• 产学合作：与产业合作不应只停留在提供评测基准，而应取得真实的生产环境、遥测资料与规模化测试条件。
• 研究重点：从评估现有模型，转向从头打造可形式验证、可安全建构，而且容易长期维护的新一代模型。
• 课程设计：以需求、规格与系统设计为核心重新规划。未来学生不再主要靠手写程式建立心智模型，而是要学会管理更高层次的抽象，以及AI 代理系统的行为。

CCC 表示，这份报告的观点来自2026 年2 月在旧金山举行的愿景工作坊。当时共有41 位来自学界、产业与政府的专家参与，领域涵盖人工智慧、软体工程、程式语言、资安与系统工程。 CCC 强调，面对AI 生成程式快速扩张，下一阶段的关键不只是让程式写得更快，而是让系统在规模化使用下，仍然能被理解、验证与信任。

来源： TechNews

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