要約:

  • AI生成コードは信頼性とセキュリティを維持するのが難しくなる
  • AI生成コードは現時点でのコード品質の問題を増加させる
  • コピペ問題を増幅させる
  • 時間の制約が残る
  • AIにレビューを任せることはできない
  • AIの使用がチャーンを増加させる
  • 組織は脆弱なコードに対してアプリケーションを免疫化すべき
  • セキュリティアナリティクス機能を強化することが重要
  • 異なる種類のAIを組み合わせてセキュリティアナリティクスを促進する
  • AI駆動のデジタル変革に備えた組織はセキュアかつ適応力のあるサービスを確保できる

考察:

AI生成コードの普及により、コード品質やセキュリティが危険にさらされるリスクが高まっています。特に、開発者がAIに生成されたコードを盲目的に信頼し、手抜きをする可能性が指摘されています。組織は、これらのリスクに対処するためにセキュリティアナリティクス機能を強化し、脆弱なコードからアプリケーションを保護するための自己免疫システムを構築する必要があります。AI駆動のデジタル変革に備えた組織は、将来の繁栄を享受するために、セキュアで適応力のあるサービスを維持するための効果的なコントロールを確保する必要があります。


元記事: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2024/05/17/how-to-reduce-vulnerable-code-risks-in-ai-generated-software/