GitHub Copilot、CodeRabbit和Codium AI等人工智能代碼審查工具正變得越來越流行，但它們并不是在各個方面都優(yōu)于人工審查者。

人工智能（AI）正在進入各個行業(yè)，為軟件編碼和開發(fā)等領域提供了許多優(yōu)勢。如今，許多開發(fā)團隊采用了人工智能代碼審查工具，并發(fā)現(xiàn)它們能夠更快地發(fā)現(xiàn)錯誤并提升代碼質(zhì)量。然而，正如任何新興技術(shù)一樣，人工智能也伴隨著對其局限性的質(zhì)疑，特別是在安全性和準確性方面。

理解人工智能代碼審查工具

人工智能編碼工具是利用人工智能來分析和改進代碼的軟件解決方案。傳統(tǒng)上，代碼審查需要同行或高級開發(fā)人員人工實施這一過程，但這可能很耗時，并且容易受到人類的監(jiān)督。

人工智能代碼審查工具通過使用機器學習和自然語言處理來檢測代碼中的異常、錯誤和安全漏洞，從而使代碼審查流程實現(xiàn)了較高程度的自動化。這些工具通過快速掃描代碼來查找常見錯誤、安全漏洞和低效邏輯。然后，它將提供改進建議。

像GitHub Copilot、CodeRabbit和Codium AI這樣的工具可以分析代碼行并標記問題區(qū)域，它們甚至在實時或?qū)彶檫^程中提供修復。這些工具背后的人工智能需要數(shù)據(jù)科學家對它們進行大量代碼數(shù)據(jù)集的訓練。這有助于它們從以前的評論中學習，并隨著時間的推移不斷改進建議。

2023年，人工智能代碼審查工具的市場規(guī)模為48.6億美元，研究人員預計，從2024年到2030年，其復合年增長率將達到27.1%。這種增長表明，更多的行業(yè)將使用人工智能來簡化開發(fā)和工作流程，并提高代碼質(zhì)量。

使用人工智能代碼審查工具的優(yōu)點

當開發(fā)人員使用人工智能代碼審查工具時，他們發(fā)現(xiàn)這些工具具有以下幾個優(yōu)點：

1.一致性

代碼的審查人員對細節(jié)的關(guān)注和基于經(jīng)驗的方法各不相同。此外，這項任務本身需要大量時間，這可能會導致人員倦怠，從而使發(fā)現(xiàn)缺陷變得更加困難。然而，使用人工智能工具，開發(fā)人員可以簡化審查流程過程，因為這類工具在所有審查環(huán)節(jié)中均能保持統(tǒng)一且嚴格的分析標準。

它對每段代碼采用相同的標準，確保不存在漏洞或錯誤。因此，它們可以減少由于人為錯誤或疲勞而忽略的實例。這種一致性有助于開發(fā)團隊保持更高的代碼質(zhì)量標準，特別是在需要多個團隊成員完成的大型項目中。

2.速度

這些工具的運行速度是另一個主要的好處。由于人工代碼審查非常耗時，人工智能解決方案可以在短時間內(nèi)分析大量代碼。

憑借其瞬時速度，它們可以在人類所需的一小部分時間內(nèi)識別問題。這種快速分析允許開發(fā)人員接收實時反饋，使他們能夠在編寫代碼時進行優(yōu)化。

3.可用性

從處理不切實際的截止日期到修復錯誤和滿足新要求，開發(fā)人員總是處于時間緊迫的狀態(tài)。由于審查代碼的可用性有限，開發(fā)人員可以在需要時轉(zhuǎn)向人工智能工具。

由于具有全天候可用性，它們可以按時完成審查。這意味著專業(yè)人員可以保持項目進度，并在問題出現(xiàn)時立即解決。

使用人工智能代碼審查工具的缺點

人工智能代碼審查工具可能有很多優(yōu)點，但是對于那些使用代碼的人來說，考慮它們的缺點也是很重要的。

1.安全風險

人工智能代碼審查人員面臨的一個緊迫問題是，這些工具會帶來安全風險。雖然它們可以識別漏洞并提高代碼質(zhì)量，但它們并不是萬無一失的。事實上，安全軟件開發(fā)商Snyk公司使用人工智能代碼審查工具的經(jīng)驗表明，這些工具可能建議使用不安全的代碼。然而，調(diào)查發(fā)現(xiàn)，75.8%的受訪者認為人工智能生成的代碼比人類編寫的代碼更安全。

許多開發(fā)人員對使用這些工具充滿信心，這種信心可能源于對了解人工智能運作方面及其安全問題的迫切需求。雖然人工智能可以成為一項資產(chǎn)，但同一項調(diào)查還顯示，56%的開發(fā)人員承認，這些軟件解決方案有時或經(jīng)常會引入安全漏洞等編碼問題。

因此，讓技術(shù)團隊了解安全開發(fā)的局限性是非常重要的。與此同時，適當?shù)谋O(jiān)督是關(guān)鍵，因為它仍然需要人工審查來保證減少漏洞。

2.誤報和漏報

人工智能工具尚未達到完美的程度，因為它們有時會將無關(guān)緊要的事項錯誤地標識為潛在問題?；蛘?，它們可能無法識別真正的代碼漏洞。誤報可能會使開發(fā)人員感到沮喪，因為他們不得不花費大量的時間來處理不構(gòu)成真正威脅的警告。隨著時間的推移，這會導致“警報疲勞”，導致軟件專業(yè)人員忽略有效的警告。

與其相反，漏報更令人擔憂，因為它們允許實際的代碼缺陷蒙混過關(guān)。這個問題可能會導致代碼在運行時效率低下或不安全。

3.場景理解能力有限

人工智能通常缺乏理解代碼背后更廣泛場景或意圖的能力。這可能會導致不恰當?shù)慕ㄗh或遺漏人工審查者可能會發(fā)現(xiàn)的問題。

例如，人工智能工具可能會將代碼的某些部分標記為低效或冗余，而不理解開發(fā)人員做出這些選擇來滿足特定需求的原因。此外，在審查專門的代碼時，該工具可能會忽略對應用程序的正常功能至關(guān)重要的依賴關(guān)系。當開發(fā)人員必須忽略無關(guān)的反饋時，缺乏場景意識可能會導致問題。

使用人工智能代碼審查工具有益嗎？

使用人工智能審查工具的好處是顯而易見的：

• 在發(fā)現(xiàn)小問題方面效率高。
• 節(jié)省開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)常見錯誤和提供實時反饋的時間。
• 允許更多地專注于復雜或創(chuàng)造性的工作。

然而，在使用它們時考慮到其局限性是至關(guān)重要的。考慮到它們的缺點，人工智能工具最適合于預先審查，而不是完整的代碼審查。換句話說，它們在早期發(fā)現(xiàn)表面問題方面非常有效，但項目仍需要徹底的人工審查。

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當使用人工智能進行代碼審查時，開發(fā)人員可以充分利用這些工具的各種優(yōu)勢。然而，它們也存在局限性。這就是開發(fā)人員應該明智地使用它們的原因。通過利用這些工具的優(yōu)勢，同時避免它們的缺點，將使其開發(fā)和部署過程更加高效和安全。

原文標題：??Should You Use AI Code Review Tools???，作者：Zac Amos