人工智能非常擅长编码，但也有一些巨大的警告

GitLab 调查揭示了技术专家对人工智能知识产权和安全影响的焦虑。

通过 GitHub CoPilot 或 ChatGPT 等生成人工智能 (AI) 模型，只需按一下按钮即可创建和测试代码，这似乎好得令人难以置信。事实上，太好了，一定有一个问题。

虽然软件专业人士正在将人工智能作为构建、启动和更新应用程序的强大工具，但人们也对其知识产权和安全影响感到紧张。人工智能生成的代码是从其他人的知识产权中窃取的吗？该模型是否利用了应保持安全的内部公司数据？

根据 GitLab 6 月份对 1,001 名开发人员和高管进行的调查，技术人员认识到，人工智能的采用需要关注权利、隐私、安全、生产力和培训。

大多数受访者（79%）对人工智能工具访问私人信息或知识产权表示担忧。主要担心的是敏感信息（例如客户数据）可能会被泄露。

版权问题是使用人工智能生成代码最令人担忧的问题。近一半的受访者 (48%) 担心使用人工智能生成的代码可能不会受到与人类生成的代码相同的版权保护。另外 39% 的人担心此类代码存在安全漏洞。

尽管如此，技术专家仍然乐观地认为这些问题可以得到解决，并且他们将继续前进。如今，在其组织在软件开发中使用人工智能的受访者中，多达 90% 的人对在日常工作任务中使用人工智能充满信心。此外，60% 的人表示他们每天都使用 AI，22% 的人表示他们每周使用几次 AI。超过一半 (51%) 的组织将人工智能纳入软件开发生命周期的努力评价为“非常”或“极其”成功。

从软件开发的角度来看，人工智能被视为一项重要投资。在正在使用人工智能或计划在未来使用人工智能的受访者中，83％的人表示他们已经或将会有专门分配给人工智能的预算用于软件开发。提到的好处包括提高效率（55%）、更快的周期时间（44%）和增加创新（41%）。

培训和技能也成为受访者指出的障碍和关切中的一个共同主题。多达 81% 的受访者表示，他们需要更多培训才能在工作中使用人工智能，87% 的受访者表示，组织需要重新培训员工技能，以适应人工智能带来的变化。最令人担忧的领域是引入一套新的学习技能的可能性（42%），其次是缺乏使用人工智能或解释人工智能输出的适当技能（34%）。

最重要的是，人工智能无法取代人类的监督和创新。该调查的作者断言，更有经验的专业人士“接受人工智能作为技能发展的支持工具，但认为它不能完全取代像他们这样经验丰富的专业人士的专业知识、知识和解决问题的能力”。

“最终，这不仅仅是人与机器的较量。利用人类团队成员的经验和人工智能是组织充分解决安全和知识产权问题的最佳方式，也许也是唯一的方式。”

人工智能可能能够比人类开发人员更快地生成代码，“但人类团队成员需要在投入生产之前验证人工智能生成的代码是否没有错误、安全漏洞或版权问题，”他们说。