David Loker 是 CodeRabbit 的 AI 副总裁，他领导开发能够改变代码审查和开发人员工作流程的智能 AI 系统。作为一名企业家和获奖研究人员，他从 2007 年开始构建大规模的机器学习和 AI 系统，并在 NeurIPS、ICML 和 AAAI 等顶级会议上发表了十几篇论文，是早期的生成式 AI 先驱。
如果 2025 年感觉像是互联网不断崩溃的一年，那么 2026 年可能会更加如此。中断、事件和生产故障不再是罕见的令人惊讶的事件，而是现代软件开发的稳定背景条件。来自中断跟踪器的数据，例如 IsDown.app，显示事件 自 2022 年以来每年增加，没有任何显著的逆转，独立调查也支持这一点。对 1,000 多名 CIO、CISO 和网络工程师的全球调查发现，84% 的组织报告中断次数增加，其中超过一半的组织中断次数增加了 10-24%，仅仅两年时间。ThousandEyes 观察到类似的波动，每月的剧烈波动表明存在持续的上升压力，而不是孤立的故障。令人不舒服的结论是，我们每天依赖的系统变得更加脆弱，而不是更加坚韧，尽管我们在云基础设施、可观察性和自动化方面投入了多年。当主要平台崩溃时，影响范围是立即的。支付失败，消费者应用程序冻结，内部工具停止运行，整个供应链都会受到影响，经济损失估计通常达到数十亿。例如，亚马逊，一家电子商务领军企业，将事件增加（包括本月其网站和购物应用程序近六小时的中断）归因于人工智能辅助的更改。这促使公司安排工程会议，深入探讨最近的中断激增。每次大规模中断后，人们都会重复讨论冗余、多云策略和供应商集中风险等问题。这些讨论很重要，但它们忽略了更大的背景。如果基础设施提供商没有变得更糟糕，他们的工具也在不断成熟，那么事件为什么还会增加？人工智能改变了软件的交付方式与中断次数增加同时发生的最大变化之一是人工智能辅助软件开发的传播。人工智能编码工具不再是实验性的。它们被嵌入到日常工作流程中，无论是在 IDE 中还是在 CLI 中，使得使用人工智能生成代码变得比以往任何时候都容易。在整个行业中，开发人员的拉取请求数量有了显著的增加，一些分析显示大约有 20% 的年增长率，因为人工智能加速了输出。同时，拉取请求的事件数量增加得更快，增加了 23% 以上。这种相关性并不能证明因果关系，但很难忽略它。人工智能不仅可以加快编码速度，还会改变风险的性质。到现在为止，大多数团队都遇到了人工智能辅助代码中的大量 bug，这些 bug...
