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AI 最大的风险,不是写错代码

菜的抠脚发表于 前天 07:48 来自手机版 | 查看全部 |阅读模式
《软件工程经济学》④

AI 最大的风险,不是写错代码

有一种 Bug ,我怀疑以后会越来越常见。它不是代码写错,甚至测试全部通过,问题从代码生成之前,就已经发生了。

一个电商团队的退款规则是这样的:正常商品七天无理由,预售和定制商品不适用;退款要扣除已使用优惠券的折算部分;余额提现过的用户二次退款需要走审核。

他们把这套规则交给 Agent 。代码生了,测试补了,构建全绿,验收用例跑通。

上线之后,退款金额开始出错。

不是所有情况。只有当用户同时持有两张不同类型的优惠券、只用了其中一张的时候。

排查了半天,问题不在代码。是没有人想到过这种组合。Agent 用自己推断的最合理方式补全了这个从未被提及的情况。测试一样跑通。

这不是孤例。另一个团队让 Agent 做权限模型改造,需求文档里写的是"管理员拥有所有权限"。

而系统里其实有管理员和超级管理员两类角色——测试全部通过,上线一段时间后才发现,两类权限被悄悄合并成了一套。

Agent 没有写错代码,它只是忠实执行了一份没有区分两者的描述。

有没有发现,这两个 Bug 很像?

代码没有逻辑错误。测试全部通过。构建全部成功。

问题不在实现,而在理解。

这种 Bug 和传统的代码 Bug 不一样。传统的 Bug ,你能在代码里找到出错的行。但这种 Bug ,你找到的每一行代码都是"对的"——它正确地实现了一个错误的理解。

为什么这种事在过去不那么容易一路带到上线?

过去,需求和代码之间,总有一个人。

程序员不只是写代码的。他还有一个很少被正式承认的角色——需求的持续质疑者。

产品经理说"订单可以修改",程序员在实现过程中,脑子里的追问会自然冒出来:支付中的能改吗?已发货的呢?修改哪些字段?

这些问题没人要求他问。是实现过程逼出来的。

Agent 不一样。

Agent 收到描述,直接走到执行。它不会在实现过程中停下来问"这里是不是还有没说清楚的地方"。不是因为它不能问。而是质疑不是它的默认工作模式。执行才是。

这里真正变化的,不是模型能力。而是理解和实现,不再发生在同一个地方。

过去,它们都发生在程序员脑子里。今天,它们被拆开了。

他理解需求,然后实现需求。理解过程中产生的问题,会自然影响实现。发现不对,就停下来,回来问,需求被修正,再继续。

理解和实现之间存在一个天然的反馈回路。理解错了,实现过程中会暴露。暴露了,就修正。

当理解和实现开始由不同主体完成,这个反馈回路就断开了。AI 只是第一次把这种断裂放大到了整个工程过程。

今天,你描述意图,Agent 理解意图,Agent 实现意图。理解和实现被分开了,交给两个不同的主体。中间那个"理解过程中发现不对就停下来问"的环节,没有了。

不是 AI 不如人仔细。是理解和实现被解耦之后,那个天然存在的纠错机制,不再自动运行了。

所以,同样一个理解偏差,过去和今天的后果完全不同。

过去,偏差只影响几十行代码,实现过程中就暴露了,修复成本不高。

今天,同样的偏差可能被 Agent 在几分钟内扩展成几千行代码、几十个文件、完整的测试套件。全部内部自洽。全部能够运行。全部建立在同一个误解之上。

真正危险的,不是一个错误理解产生了错误的代码。而是一个错误理解,被高质量地实现了。

还有一件事。

Agent 默认相信它收到的信息。如果文档说一条规则是这样,注释说是那样,Agent 会做出选择,然后执行。它不会停下来问"这些信息互相矛盾,我需要人来确认"。

当执行能力足够强,忠实执行本身就变成了一种风险——如果输入不可靠的话。

所以,软件工程真正在变化的事情,也许不是"代码怎么写"。

而是:

过去,我们最怕代码写错。

以后,我们更应该怕理解错。

但如果这些"理解"所依赖的上下文——文档、注释、决策记录、历史讨论——本身就已经过期、冲突或者失真了呢?

下一篇,聊这件事。

最后留一个问题。

你的团队里,有没有一种情况:代码完全没问题,但上线之后才发现,大家从一开始对需求的理解就不一样?
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Homely发表于 前天 08:55 | 查看全部
有时候想转人工,有时候想转 AI。现在是想转人工。
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我叫阿诺发表于 前天 09:05 来自手机版 | 查看全部
经常会有这种情况,现在标准化流程化的东西都用 AI 搞完了,然后压力就到了各种 Corner Cases 的处理了
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a837660069发表于 前天 09:12 来自手机版 | 查看全部
这 ai 总结的文章看得实在是难受。
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Sova发表于 前天 09:21 来自手机版 | 查看全部
要不试试 grill-me ?
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北良发表于 前天 09:47 来自手机版 | 查看全部
AI 和 人类之间的价值观有偏差所导致吧?
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1400405589发表于 前天 09:54 来自手机版 | 查看全部
相当少边界调整没有完整列出,可能 ai 思考过程也会将一些边界条件考虑进去,但是也会出现考虑不全的情况。
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Timo发表于 前天 10:10 来自手机版 | 查看全部
这中问题类似“从前车马慢,一生只能 ai 一个人”。不是问题不存在,只是慢,所以显示少
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熬夜也没用发表于 前天 10:55 来自手机版 | 查看全部
遇到过,这类问题本质上是 你潜意识中默认 AI 和你的想法是通的,你知道的 ai 也肯定知道。 给出条件的时候省略了太多东西。
人和人之间在同一团队,会有很多约定俗成的东西,不用说也知道,所以这个问题很少。但不是没有
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