它發生了 人工智能 這標誌著軟體建置方式的根本性轉變。過去軟體開發人員需要數天甚至數週才能完成的任務，現在藉助生成式人工智慧工具，只需幾個小時即可完成。這項前景極具吸引力，它能夠加快創新速度，提高生產力，並以前所未有的速度推出新應用程式。但這會對網路安全產生怎樣的影響呢？

同時，人工智慧編程也顯著增加了軟體風險。這並非源自於人工智慧產生的程式碼本身存在任何固有缺陷，而是因為它使組織能夠以遠超現有安全、治理或風險管理流程的速度建置和部署軟體。開發速度已加速至機器速度，而治理仍嚴重依賴人工幹預。這種差距如今已成為人工智慧時代最嚴峻的軟體安全挑戰之一。

軟體發展速度如同機器一般，安全措施卻跟不上。

人工智慧不僅改變了程式碼的編寫方式，也改變了軟體的編譯方式。如今，開發者能夠以前所未有的速度，利用開源元件、API 和第三方服務建立應用程式。然而，每一個新的應用程式、整合或依賴項都會擴大攻擊面，企業必須對其進行清點、監控和保護。

其結果是軟體開發與問題解決之間日益加劇的不平衡。隨著軟體開發速度的加快，問題解決速度也必須隨之加快。

Veracode 發布的《2026 年軟體安全狀況報告》顯示，82% 的組織目前都面臨著「安全債務」——即隨著時間的推移仍未解決的安全漏洞——其中 60% 的組織存在嚴重的安全債務，這意味著這些缺陷如果被利用，將會造成重大損害。

第三方程式碼仍然是一個特別棘手的風險來源，佔最嚴重、持續時間最長的漏洞的 66%。這項數據揭示了一個簡單的事實：人工智慧不僅會為組織的程式碼帶來「額外」功能，還會增加軟體的複雜性。

組織機構一直以來都在應對程式碼缺陷。但如今的不同之處在於，程式碼的創建、驗收和部署速度和規模都大幅提升。人工智慧不僅帶來了新的風險，也使風險管理面臨更大的挑戰，因為它能夠讓團隊產生大量軟體，遠遠超出傳統安全治理流程的處理能力。

傳統的安全治理假設人仍然是軟體開發中的瓶頸。審查、批准、審計和處理工作流程是為以週或月為單位的開發週期而設計的。而人工智慧輔助開發則顯著縮短了這些時間。

當軟體能夠以機器速度進行創建、修改和部署時，完全依賴人工幹預的治理模式將不再可持續。

人工智慧可以幫助播下種子，但這並不意味著花園一定會繁茂生長。種子需要合適的土壤、氣候和精心呵護。軟體開發亦是如此。企業可以在一夜之間創建應用程序，但如果沒有合適的安全框架、維運支援和治理結構，這些應用程式很快就會變成負擔而非資產。

因此，安全領導者必須重新思考人工智慧時代的治理模式。目標不再是審查每一行程式碼或在部署前消除每一個漏洞；即使在生成式人工智慧出現之前，這種方法也難以為繼。相反，組織需要能夠與軟體開發同步運作的治理系統。這意味著要實現風險分析自動化、持續評估依賴關係、在整個流程中強制執行策略，並根據業務風險確定修復優先級，而不是僅依賴人工審查。

治理成為新的信任層面。

對機器級治理的需求遠不止於提升營運效率。隨著人工智慧加速軟體開發流程，治理成為組織在日益複雜的軟體生態系統中保持透明度、展現控制力並建立信任的機制。

歸根結底，這不僅僅是擴大安全範圍的問題，而是確保軟體無論以何種方式構建，都值得信賴且可追責。

人工智慧可以產生軟體，但它本身並不對其負責。董事會仍會追究高階主管對網路風險的責任。監管機構仍會要求企業證明其部署的軟體安全可靠。而客戶仍期望獲得值得信賴的軟體，無論其建構方式為何。人工智慧或許會改變軟體的創建方式，但它無法改變誰該為其後果負責。

這種轉變要求組織重新思考治理，將其視為一種策略能力，而不僅僅是一種合規措施。成功不再只取決於預防每一個安全漏洞，而是更取決於能否證明軟體能夠在不斷演進的過程中持續評估、理解和信任。在人工智慧時代，最終的贏家不再只是那些開發速度最快的軟體的企業，而是那些能夠最有效地治理軟體的企業。

人工智慧可以幫助播種，但它無法照料花園。如今領先的組織未必是那些開發出最多軟體的組織，而是那些能夠自信地回答所有利害關係人最終都會提出的問題的組織：我們能信任我們所開發的產品嗎？

人工智慧以前所未有的速度加速了軟體開發。既然軟體風險已經激增，那麼軟體治理也必須相應加強。否則，組織能夠建立的軟體與其能夠安全管理的軟體之間的差距將繼續擴大。

人工智慧程式設計使軟體風險翻倍

隨著GitHub Copilot等人工智慧程式設計工具的快速發展，軟體開發效率和速度空前提升的承諾已成為現實。然而，這種快速普及也帶來了挑戰，為軟體開發過程帶來了新的風險，包括安全漏洞和維護困難等。本文將探討人工智慧程式設計如何在加速開發的同時，加劇軟體固有的風險。

人工智慧在程式設計中所做的承諾

人工智慧驅動的軟體輔助工具具有顯著且無可否認的優勢。它們有助於：

• 效率和速度提升： 透過自動化重複性任務、產生樣板程式碼以及提供程式碼完成建議。
• 縮短開發時間： 這樣可以加快原型設計和功能實現速度。
• 增強可訪問性： 這降低了新開發者的進入門檻，使他們更容易進入程式設計領域。
• 提高程式碼品質： 它能夠提出更有效率的演算法或程式模式。

陰暗面：風險增加

雖然人工智慧帶來的好處顯而易見，但將其整合到程式設計工作流程中也存在許多固有的風險，需要仔細考慮。

漏洞

人工智慧模型是基於海量資料集進行訓練，而這些資料可能包含不安全或有缺陷的程式碼。這可能導致人工智慧產生包含以下缺陷的程式碼：

• 已知安全漏洞： 重複過去曾被利用的模式。
• 新的、更精確的錯誤： 引入人類開發人員難以發現的複雜缺陷。
• 不安全的預設值： 提出會損害安全性的配置或做法。

這直接影響應用程式的整體安全性。如需了解更多關於如何管理智慧系統風險的信息，您可以閱讀我們關於人工智慧代理治理的文章：在它們失控之前，治理勢在必行。

程式碼品質和可維護性

雖然功能齊全，但人工智慧生成的程式碼可能並不總是遵循最佳實踐或進行效能優化。這可能導致：

• 複雜： 人工智慧可能會產生過於複雜的解決方案，而更簡單的解決方案就足以滿足需求。
• 缺乏背景資訊： 人工智慧無法完全理解更廣泛的架構背景，導致模式不一致或整合效率低下。
• 調試的挑戰： 如果人工智慧產生的程式碼沒有完善的文檔，或者遵循非常規的邏輯，那麼糾正其中的錯誤可能會更加困難。

這會增加技術債務，並使長期維護成為開發人員的噩夢。

智慧財產權和授權問題

人工智慧模型會從大量現有程式碼中學習，其中一些程式碼可能是專有的或受特定授權協議的約束。這引發了以下嚴重擔憂：

• 侵害著作權： 人工智慧可能會無意中複製受版權保護的程式碼片段。
• 違反許可證規定： 產生的程式碼可能包含來自受限制許可的開源專案的元素，從而導致合規性問題。
• 歸屬問題： 難以確定原始出處會引發法律和道德兩難。

企業需要明確的政策和工具來掃描人工智慧產生的程式碼，以發現此類問題。

過度依賴和技能退化

隨著開發者越來越依賴人工智慧工具，存在以下風險：

• 批判性思考的衰退： 不需要深入了解演算法或架構模式的地方。
• 技能退化： 如果人工智慧接管了大部分基礎邏輯，那麼基本的程式設計技能可能會被削弱。
• 解決問題的困難： 開發人員可能會發現，解決人工智慧難以輕易解決的複雜新穎的問題並非易事。

這可能會導致一代開發者雖然精通人工智慧工具的使用，但卻缺乏基本經驗。了解如何有效使用人工智慧工具可以幫助你避免這種陷阱，正如我們在《我每天使用的 7 個 Gemini Spark 指令，助你充分發揮其潛力》一文中所解釋的那樣。

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為了充分利用人工智慧程式設計的強大功能並最大限度地降低其風險，組織和開發人員必須採取積極主動的策略：

• 人工監督和審查： 人工智慧產生的程式碼應該始終由經驗豐富的開發人員進行審核。
• 自動安全檢查： 整合強大的靜態和動態分析工具，以偵測安全漏洞。
• 明確的政策和指導方針： 制定人工智慧使用、智慧財產權和代碼品質標準的明確規則。
• 培訓與繼續教育： 讓開發者了解人工智慧的功能、限制和最佳實踐。
• 混合方法： 將人工智慧作為助手，而不是取代人類的專業知識。

在創新與謹慎之間取得平衡至關重要，這能確保人工智慧促進軟體開發，而不是對其構成威脅。

結論

人工智慧驅動的程式設計工具具有變革性意義，並蘊藏著巨大的創新潛力。然而，若缺乏適當的安全保障措施，其廣泛應用可能會顯著增加軟體風險。透過了解這些挑戰並實施有效的緩解策略，業界可以負責任地利用人工智慧的力量，確保軟體的安全、可靠和可維護性。

軟體開發的未來在於人類創造力與人工智慧之間的共生關係，在這種關係中，謹慎與創新同等重要。為了更深入地了解如何充分利用人工智慧工具，您可以閱讀我們關於「掌握 ChatGPT 記憶：5 個技巧讓它成為真正的助手」的文章。