最近在跟几个做安全的朋友聊天，他们提到一个让我后背发凉的现象：越来越多的团队开始用AI来扫描代码漏洞，但很少有人意识到，这可能正在制造一个更大的安全隐患。
想象一下这个场景：你让AI帮你检查代码安全，AI说“没问题，很安全”。然后你就放心部署了。但万一AI本身就被攻击了呢？或者它漏掉了某些新型攻击模式？这就像请了个保安，结果保安自己就是小偷的同伙。
在Vibe Coding的世界里，我们强调“AI组装，对齐人类”。但现实是，很多团队把安全扫描完全交给了AI，跳过了最关键的人工审查环节。这违背了我们一直强调的“人类拥有最终决策权”的原则。
记得去年某个知名开源项目就栽在这个坑里。他们依赖AI工具扫描代码，结果漏掉了一个关键的身份验证漏洞，导致数千个部署实例被入侵。事后分析发现，这个漏洞的模式在AI的训练数据中就没有充分覆盖。
更可怕的是，攻击者已经开始针对AI安全扫描工具本身发起攻击。他们会故意构造一些代码，让AI误判为安全，实际上却隐藏着恶意逻辑。这就像给安检机器喂特制的“隐身药水”。
那怎么办？我觉得关键是要回归Vibe Coding的核心原则——验证与观测是系统成功的核心。安全扫描不能只靠AI的单次判断，而要建立多层验证机制：AI初筛、专家复核、运行时监控，缺一不可。
具体来说，我建议每个团队都要保留“人工审查最后一道防线”。哪怕AI说100%安全，也要有资深工程师看一眼关键代码。这听起来很传统，但在当前AI能力还不完全可靠的阶段，这是必要的保守策略。
另外，我们还要善用“标准连接一切能力”的原则。不要只依赖单一AI工具，应该让多个安全扫描工具协同工作，互相校验。就像古代的钱庄，要多个账房先生一起对账才保险。
最后想说的是，技术再先进，也不能忘记“人”的价值。在Vibe Coding的范式下，我们的角色不是被AI取代，而是升级为更重要的决策者和监督者。安全这件事，终究要靠人的智慧和责任心。
你们团队是怎么平衡AI自动化与人工审查的？有没有遇到过类似的教训？欢迎在评论区分享你的经历。