如何在人工智能时代开展严谨且可持续的人工审核

在Craft大会上，Artie Shevchenko发表演讲，探讨AI时代如何维持严谨且可持续的人工代码审核。他提出，结合强制AI检查与针对复杂变更的手动审核，可帮助开发者保持判断力。在大多数开发者均为代码所有者的小型团队中，可跳过低风险拉取请求的同行评审，采用AI审批以提升速度。 Shevchenko引用诺贝尔奖得主Joel Mokyr观点，指出技术进步需实践与理论理解形成知识反馈循环。他认为AI既能强化也可能破坏该循环，因其仅生成符号而非真正理解，若人类盲目接受AI建议，将面临循环断裂风险。他警告，AI增加审查代码量，加剧“认知债务”——即团队对系统共识的削弱。 他建议采用“先编码，后AI”方法：快速实现变更后交由AI提出改进，再由开发者选择并逐一审查。此方式因开发者已深入理解方案而更利于审查。他主张通过跳过风险变更优化同行评审，并允许代码所有者仅依赖AI例行审批，但强调该策略仅在小团队中有效，这是解决人工审查瓶颈的先决条件。 采访中，Shevchenko指出审查AI代码的挑战包括变更量巨大、表面正确性掩盖缺陷，以及AI倾向新增代码而非简化。核心障碍是AI持续生成待审内容，虽无万能解，但存在切实可行的减负方法。他还表示，所有者策略能激励工程师获取所有权，但若多数成员非所有者，少数所有者仍将不堪重负，因此团队必须精简。