Godot Engine,Unity 等遊戲引擎的開源替代方案,正在重新撰寫其 貢獻政策,禁止大部分 AI 生成的程式碼進入其儲存庫。
此舉是在 Godot Foundation(負責管理該專案的非營利組織)內部討論數月後做出,同時維護者表示,他們已無法應付日益增加的 pull request 積壓,其中許多是由 AI 撰寫的。
然而,該基金會也指出,壓力不僅來自管理大量 AI 生成的劣質內容,還在於 pull request 審查本應達成的目的。基金會認為,審查程式碼雖然一直是繁瑣的工作,但也一直是培訓未來維護者的方式,一旦另一端的貢獻者是機器而非人類,這種功能就不再成立。
「AI 貢獻帶來額外的痛苦,就是令人士氣低落。」
基金會表示,「AI 貢獻帶來額外的痛苦,就是令人士氣低落」,因為 pull request 上的回饋無法改變模型下一次的行為,而且基金會表示無法信任大量使用 AI 的人能充分理解自己的程式碼,以自行根據回饋採取行動。
「審查 PR 本身已是繁瑣的工作,但它之所以有價值,是因為審查者通常覺得自己的努力有助於教育新貢獻者——而新貢獻者可能成為未來的維護者/審查者,」基金會 寫道。「如果你在 PR 上的回饋只是被機器吸收,而無法用於指導潛在的未來維護者,那麼要花費自己的空閒時間來審查 PR 就更難以自圓其說。」
「審查 PR 本身已是繁瑣的工作,但它之所以有價值,是因為審查者通常覺得自己的努力有助於教育新貢獻者。」
填補漏洞
根據基金會的說法,自主 AI 代理和「氛圍編碼」的 pull request 已經觸發 Godot GitHub 儲存庫的自動封鎖,儘管這項規定目前尚未寫入 Godot 公開的貢獻指南。這項仍在進行中的新更新將進一步填補漏洞:禁止 AI 生成任何實質性的程式碼,無論請求來自機器人還是人類直接貼上 AI 輸出——即使人類隨後審查並揭露使用 AI 亦然。
貢獻者仍可使用 AI 執行狹窄、低風險的任務,例如程式碼補全、正規表示式或搜尋與取代,但必須在 pull request 中揭露。與維護者討論時的 AI 生成文字也在禁止之列,機器翻譯人類撰寫的文字除外。
值得注意的是,新貢獻者(定義為合併 pull request 數量在三次或以下者)現在必須在提交新功能或大型重構前,獲得明確的核准。
「貢獻者撲克」
Godot 的指導論點在開源領域並非全新概念。早在四月,系統程式語言 Zig 就採用了 類似的 AI 輔助貢獻零容忍政策,Zig Software Foundation 社群副總裁 Loris Cro 認為,審查 pull request 的重點在於投資提交者本人,而不僅是程式碼本身。他將這種動態稱為「貢獻者撲克」,寫道:「在貢獻者撲克中,你是在賭貢獻者,而不是他們的第一個 PR 內容」——這個想法借用撲克格言「你要玩的是人,而不是牌」。
Cro 認為,AI 生成的 pull request 完全打破了這種計算,因為維護者的審查時間無法培養未來的貢獻者——如果另一端根本沒有人能從中學習。
其他專案,包括終端模擬器 Ghostty 以及 C 語言函式庫 curl,也因同樣的根本問題而限制或關閉部分貢獻管道,理由多集中在審查負擔與錯誤錯誤回報,而非特別強調指導。
人才培育管道
Godot 與 Zig 的政策與外界對 AI 影響軟體初級人才培育管道的廣泛擔憂一致,底層的憂慮大致相同,只是在不同階段上演。企業版本的擔憂是,一旦公司依賴資深工程師搭配 AI 工具,而不再聘用初級開發者,入門級工作就會消失。
正如 The New Stack 在四月報導,Microsoft 的 Mark Russinovich 與 Scott Hanselman 警告,一旦公司轉而依賴資深工程師搭配 AI 工具,而非聘用初級開發者,「這個產業的人才培育管道就會崩潰,組織將面臨沒有下一代經驗豐富工程師的未來。」
「我們需要採取措施減輕維護者的負擔,同時確保仍有一條管道能指導新貢獻者成為未來的維護者。」
開源版本的同樣問題即使沒有任何人被排除在工作之外,也會出現。初級貢獻者仍然存在,也仍然願意提交程式碼——但如果這些程式碼是由 AI 而非他們自己撰寫的,維護者的回饋仍然無處著落,而將首次貢獻者轉變為未來維護者的非正式管道,也會像貢獻者從未出現過一樣停止運作。
Godot Foundation 表示,預計將隨著 AI 工具的變化持續檢討這項政策,並將目前的方法描述為「保守的」。
「我們需要採取措施減輕維護者的負擔,同時確保仍有一條管道能指導新貢獻者成為未來的維護者,」基金會表示。
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