GPT能否完全接管科研代码？高耦合集成下的隐藏风险与挑战

随着AI编程工具的普及，科研人员开始尝试将GPT-4/Codex等模型用于更复杂的论文代码实现。然而，当从简单的模块拼接转向高耦合度的整体模型构建时，AI生成代码的可维护性和隐蔽性Bug成为巨大隐患。本文探讨了在科研场景下，AI生成代码与Baseline代码深度耦合时可能出现的调试难题及潜在风险，引发了对于AI辅助科研边界和可靠性的深度思考。