精选理由
这篇论文用真实数据告诉你，人类审查AI代码时会越来越松懈——批准率涨了，评论却少了。做AI代码审核的团队应该看看。
一项基于AIDev数据集的长达七个月的纵向分析（400名重复审查者，共11,429条审查记录）发现，审查者对AI生成代码的批准率从30.1%上升至36.8%（Wilcoxon符号秩检验p<10^{-6}）。随经验增加，批准率累计差距达14.5个百分点。与此同时，行内评论量下降22%（p=0.0014），但审查延迟增加3.5倍。这种模式提示审查者可能因工作负荷而产生习惯性麻木，而非理性信任调整。
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一项基于AIDev数据集的长达七个月的纵向分析（400名重复审查者，共11,429条审查记录）发现，审查者对AI生成代码的批准率从30.1%上升至36.8%（Wilcoxon符号秩检验p<10^{-6}）。随经验增加，批准率累计差距达14.5个百分点。与此同时，行内评论量下降22%（p=0.0014），但审查延迟增加3.5倍。这种模式提示审查者可能因工作负荷而产生习惯性麻木，而非理性信任调整。
As AI coding agents (e.g., GitHub Copilot, Devin, OpenAI Codex, Cursor) submit pull requests to open-source repositories at scale, a key question arises: do human reviewers gradually lower their scrutiny for AI-generated…