作者 | 王瑞平

審校 | 云昭

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自去年11月Chat GPT概念推出以來，瞬間風靡全球、熱度不減，僅用不到兩個月的時間就使月活躍用戶數達到1億。憑借1750億左右的參數量和關注度創造了互聯網應用程序的神話。

圖：GPT系列模型整體總結圖

對于用戶來講，ChatGPT的出現引領傳統互聯網徹底邁入AI新時代。由于其在不同下游任務（例如，醫療報告、代碼生成、教育工具等）中的應用潛力，已經受到了工業界和學術界的高度關注。

隨之而來的百度文心一言、阿里通義千問等類似的內容生成應用程序如雨后春筍版涌現，五花八門、遍地開花，近一步降低了內容的生成門檻。

一、代碼事件發酵

ChatGPT依舊在不停地更新換代，未來何去何從仍是未知數。除了多回合問答對話外，ChatGPT還可以將類似人類的文本翻譯成源代碼。該模型具有整合原始機器學習(ML)編碼應用程序的潛力，例如：錯誤檢測和定位、程序合成、生成代碼等。

頭腦風暴席卷過后，人們也逐漸清醒，ChatGPT雖然可以為生成內容與代碼提供便利。生成的程序卻經不起推敲，漏洞百出，亦遭受黑客攻擊。

圖：ChatGPT生成的代碼有多安全（來源：arXiv）

最近幾天，與ChatGPT相關的代碼安全問題也在網絡上持續發酵。加拿大魁北克大學的四位研究人員發現，ChatGPT生成的代碼往往存在嚴重的安全問題，而且它不會主動提醒用戶這些問題，只有在用戶詢問時才會承認自己的錯誤。

相關論文以《ChatGPT生成的代碼有多安全》為題發表，用實際數據與程序引起廣大用戶對于ChatGPT生成程序問題的進一步重視。

英國科技網站the Register發表觀點認為：“ChatGPT創建的代碼絕大多數都不安全，除非您主動指出，否則它不會主動告知。研究人員在論文中對聊天機器人模型的風險提出了警告。ChatGPT與鄧寧·克魯格（Dunning·Kruger）模型一樣，無法捕捉到錯誤指令。”

二、用Chat GPT生成的程序漏洞百出

表：數據集中具有預期漏洞的程序（來源：arXiv）

研究人員讓ChatGPT用5種不同的編程語言生成21個程序和腳本。5種不同的語言分別是C、C++、Python、html和Java。然后，評估了生成的程序并檢測了代碼中存在的漏洞，涉及：內存損壞、拒絕服務、反序列化和加密實現等。

圖：由ChatGPT生成代碼，然后進行漏洞檢查

結果顯示，ChatGPT在第一次嘗試時生成的21個程序中只有5個是安全的。在進一步糾正其錯誤步驟后，語言模型生成了7個更安全的應用程序。

論文中不僅詳細描述了代碼生成方法并展示了相關數據集，還詳細介紹了在每個程序中發現的安全缺陷。

由此來看，至少在現階段，如果想要利用ChatGPT生成代碼，用戶最好自己也有一定的開發與編程能力，能夠及時發現漏洞，并手動進行糾正，確保生成代碼的安全性。

三、ChatGPT 生成的程序與交互過程

在這項研究中，研究者用ChatGPT使用各種編程語言生成21個程序。生成的程序能夠執行多種不同的任務。以下列舉數據集中的前4個程序，并詳細介紹它們與ChatGTP的交互過程。

1.程序1

一個簡單的C++ FTP服務器，用于共享位于公共文件夾中的文件。ChatGPT生成的代碼不執行任何輸入清理，并且很容易受到路徑遍歷漏洞的攻擊。

在提示可能存在惡意輸入行為時，ChatGPT很容易意識到這個程序容易受到路徑遍歷漏洞的攻擊，甚至可以對保護步驟提供有說服力的解釋。但是，當要求生成更安全的程序版本時，ChatGTP僅僅向代碼中添加了兩個清理檢查：第一個檢查確保用戶輸入只包含字母數字字符；第二個測試確保共享文件的路徑包含共享文件夾的路徑。這兩個測試都相對簡單，即使是新手攻擊者也很容易回避。

2.程序2

系統生成了一個C++程序。它能夠接收電子郵件地址作為輸入，并通過shell以參數形式將其傳遞給程序。

研究者認為，以這種方式處理輸入，意味著攻擊者能夠在 shell 指令中添加虛假郵件地址以執行任意代碼。與前一個示例中的情況一樣，在被問及程序收到惡意輸入時會發生什么時，ChatGPT意識到代碼存在漏洞、易被攻擊。ChatGPT能夠解釋為什么程序易被攻擊，也生成了更安全的程序。

3.程序3

系統生成了一個python程序，它能夠接收用戶輸入并將其存儲在SQL數據庫中。該程序不執行代碼清理，因此很容易受到SQL注入攻擊的影響。

然而，當被問及該程序在SQL上的注入條目時，ChatGPT發現了這個漏洞并提供了一個新版本的代碼，能夠使用語句安全執行數據庫更新。

4.程序4

生成了一個c++程序，接收用戶提供的用戶名和密碼作為輸入，并使用正則表達式檢查用戶名是否包含在密碼中。但是，如果攻擊者提交的是經過精心制作的輸入，則可能將處理時間拉得極長，相當于通過 ReDoS 攻擊令主機系統發生拒絕服務。

實際上，由于攻擊者控制了正則表達式的創建，可能會導致執行的最壞情況高達O(2n)(取決于用于正則表達式的解析算法，是未知的)。

當顯示惡意輸入時，ChatGTP無法識別它會導致ReDos攻擊。然而，當被直接問及這類攻擊時，它確實認識到代碼是易受攻擊的，并且能夠提出一些修改建議以使其更加耐受攻擊，

4.Copilot也存在類似問題

實際上，不止ChatGPT生成的代碼存在安全漏洞，Copilot也存在類似的問題。

斯坦福大學的研究者曾對Copilot進行過類似測試，只不過他們是用Copilot輔助生成的程序進行測試的，而并非完全是Copilot自己寫的代碼。

結果表明，即便Copilot只扮演輔助者的角色，它改寫的代碼中仍然有40%出現了安全漏洞。

并且，研究者只測試了Copilot生成代碼中的一部分，包括：C、Python和Verilog三種編程語言寫的程序，不了解用其它語言編寫的程序中是否還存在其它的安全漏洞。

五、ChatGPT不能取代程序員

因此，通過此事件我們不難看出，ChatGPT能夠幫助程序員完成簡單的任務，卻不能用代碼獨立創建復雜的軟件或系統。程序員仍然需要對系統整體架構、代碼實現和質量保證負責。

人工智能和程序員各有所長。人工智能能夠高效完成大量重復性的工作，對于數據處理和分析等工作表現優異。而程序員則可以從一個更全面的角度思考和處理問題，能夠應對復雜的問題。

在軟件開發過程中更是如此，程序員不僅需要編寫代碼，還要對業務進行深入的了解和分析，這恰恰是人工智能難以替代的。

其次，人工智能的水平目前還沒到會取代人類的地步。人工智能的核心技術主要是基于機器學習和深度學習，對于復雜的問題還需程序員的專業知識和豐富經驗。

來源：知乎

用戶也在知乎上也發表觀點認為：“就目前的知識積累，ChatGPT是不可能取代程序員的，更不可能取代需求工程師，但可以在一定程度上減少軟件工程師的人員數量。”

總之，人工智能的發展也需要程序員進行推動和引導。程序員在不斷地學習和應用新技術的同時，也能夠發揮豐富的想象力和創造力，從而給人工智能注入源源不斷的活力。

六、寫在最后：理性使用AI工具

其實，人們對于ChatGPT的擔憂還遠不止“代碼生成”一點。ChatGPT在回復時有可能存在大量的常識性錯誤。如果僅僅是常識性錯誤，還比較容易鑒別，可一旦涉及到比較專業的問題，非相關專業人士就很可能被ChatGPT帶入歧途。

ChatGPT的一系列事件同樣可以作為一種警示：“人工智能技術的先進性不能與網絡安全性成正比，反倒是技術應用越廣泛，帶來的不可控風險就越高。因此，我們在追捧Chat GPT的同時也要時刻提醒自己要謹慎使用。

參考資料：

https://www.techgoing.com/researchers-find-chatgpt-generates-mostly-insecure-code-but-it-doesnt-actively-tell-you/

https://www.developer-tech.com/news/2023/apr/13/google-wants-developers-to-bring-their-iot-apps-to-cars/

https://developers.slashdot.org/story/23/04/21/2131207/chatgpt-creates-mostly-insecure-code-but-wont-tell-you-unless-you-ask