‌判断AI自动生成的代码是否安全没有风险，是一个多维度且细致的过程‌。以下是一些关键的判断方法和步骤：

　　一、静态代码分析

　　利用静态代码分析工具对生成的代码进行扫描，以识别潜在的安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本(XSS)、缓冲区溢出等常见问题。这些工具能够自动检查代码中的编码模式，并与已知的安全漏洞数据库进行比对，从而发现潜在的安全风险。

　　二、功能与安全测试

　　‌功能性测试‌：通过运行代码并对输出结果进行验证，检查代码是否按照预期执行，确保代码实现了所需的功能且没有遗漏关键功能。

　　‌边界条件测试‌：对代码进行边界条件测试，以确保代码在各种极端情况下仍能准确运行，防止因边界条件处理不当而导致的安全漏洞。

　　‌安全测试‌：对生成的代码进行全面的安全测试，包括渗透测试、漏洞扫描等，以评估其安全性。这些测试能够模拟攻击者的行为，尝试发现代码中的安全漏洞。

　　三、代码审查与审计

　　‌代码审查‌：组织专业的开发团队或安全专家对生成的代码进行审查，重点关注代码的逻辑正确性、安全性以及是否符合行业安全标准。通过人工审查，可以发现自动化工具可能遗漏的问题。

　　‌安全审计‌：对代码进行安全审计，检查代码中是否存在敏感信息处理不当、未验证的用户输入、硬编码的API密钥等安全问题。同时，审计过程中还应关注代码的可读性、可维护性以及是否存在潜在的逻辑漏洞。

　　四、遵循安全标准与最佳实践

　　‌安全编码标准‌：确保生成的代码遵循行业安全编码标准，如OWASP Top Ten等。这些标准提供了关于如何编写安全代码的最佳实践和指导原则。

　　‌安全措施自动化‌：在代码生成过程中，自动添加安全措施，如输入验证、输出编码、身份验证机制等，以减少开发人员遗漏安全措施的风险。

　　五、持续监控与更新

　　‌持续监控‌：对运行中的系统进行持续监控，及时发现和处理安全事件。利用安全监控工具实时跟踪系统的运行状态，确保在发生安全事件时能够迅速响应。

　　‌定期更新‌：定期更新生成的代码和依赖的库或框架，以确保其包含最新的安全补丁和修复。同时，关注AI和开源社区的最新动态和技术趋势，不断学习和更新自己的知识和技能。

　　综上所述，判断AI自动生成的代码是否安全没有风险需要综合考虑多个方面。通过静态代码分析、功能与安全测试、代码审查与审计、遵循安全标准与最佳实践以及持续监控与更新等措施，可以有效地降低代码中的安全风险并提高系统的安全性。