AI“氛围编程”威胁开源，维护者如何应对生存危机
开源项目的维护者们正以惊人的速度关闭对外部贡献者的大门。今年一月，Daniel Stenberg关闭了cURL项目中持续六年的缺陷悬赏计划。Mitchell Hashimoto则在Ghostty项目中全面禁止了由AI生成的代码提交。Steve Ruiz的做法更为彻底——tldraw项目如今会自动拒绝所有外部拉取请求。这些事件并非孤立现象，它们共同构成了对RedMonk分析师Kate Holterhoff所称的“AI垃圾潮”的回应，即AI生成的贡献内容数量如此庞大且质量堪忧，以至于维护者根本无力应对。
但中欧大学和基尔世界经济研究所最近发布的一份研究报告显示，表面危机之下掩盖着更深层次的结构性威胁。该研究对“氛围编程”现象建立了数学模型，揭示了AI智能体在开发者不阅读文档、误报错误或与维护者缺乏互动的情况下，如何自主选择和组装开源软件包。
他们的经济模型表明，当开源项目依赖用户参与来获取反馈、文档访问、缺陷报告和社区认同时，广泛的氛围编程会形成一个负面反馈循环。随着开发者将软件包选择权委托给AI，查阅文档的人会越来越少，人工提交的缺陷报告数量也会下降，维护者的工作动力随之减弱。尽管AI提高了生产力，但模型预测软件的可维护性和整体质量将会持续恶化。
ChatGPT问世后的六个月内，Stack Overflow的活跃度下降了25%。Tailwind CSS的下载量虽然上升，但其文档流量却下降了40%，相关收入更是暴跌80%。对Stenberg而言，转折点发生在支付了86,000美元悬赏金之后：预计到2025年，20%的代码提交将来自AI生成，整体审查效率将降至5%。
这场危机不仅限于缺陷悬赏。Stacklok的联合创始人Craig McLuckie描述了优秀的首期标签如何吸引工程师成长为项目贡献者。他指出：
现在我们标记为“优质首次提交”的请求，不到24小时就会被大量低质量的氛围编程垃圾淹没，这严重挤占了我们处理核心工作的时间。
Holterhoff将问题归咎于失效的过滤器。从历史来看，编写代码需要投入时间与精力，这自然筛选掉了不认真的参与者。而AI彻底消除了这个门槛。
作为回应，Hashimoto在Ghostty项目采取了零容忍政策，禁止未经批准提交AI生成代码的贡献者：
这并非反对AI技术的立场，而是反对盲目使用的态度。Ghostty项目本身就大量使用了AI辅助编程，我们的许多维护者每天都在使用AI工具。我们只是追求高质量的贡献，无论这些贡献是如何产生的。
Ruiz的做法则更为激进。在发现自己编写的AI脚本产生了质量低劣的议题后，他发现贡献者将这些脚本喂给他们的AI工具，基于幻觉生成拉取请求。于是他彻底关闭了外部贡献渠道：
如果编写代码是最简单的环节，我为什么要让别人来代劳呢？
平台激励机制加剧了这个问题。GitHub在2025年5月推出了Copilot问题生成功能，却没有为维护者提供过滤AI提交的工具。Flux CD的核心维护者Stefan Prodan总结了这种不匹配的困境：
AI垃圾正在对开源维护者实施DDOS攻击，而托管开源项目的平台却没有动机阻止这种现象。相反，它们被激励去夸大AI生成的贡献量，以此向股东展示所谓的“平台价值”。
研究人员提出了一个“AI平台版Spotify模式”，即AI平台根据软件包的使用情况重新分配订阅收入。但他们的计算显示，氛围编程用户需要贡献目前直接用户收入的84%才能平衡，这是个不切实际的门槛。开源基金会已经发布了侧重许可合规而非质量保证的政策。Linux基金会处理许可证兼容性；Apache建议使用“Generated-by:”标签。两者都对洪水般的提交无能为力。Gentoo Linux和NetBSD完全禁止AI贡献，但正如RedMonk的Holterhoff所指出的，在一两年内，检测违规行为将在技术上变得不可行。
Koren警告说，这种破坏将是不均衡的：
流行的库将继续找到赞助商。较小众的项目更可能受到影响。但许多当前成功的项目，如Linux、git、TeX或grep，都是从一个人尝试解决自己的问题开始的。如果小型项目的维护者放弃，谁来孕育下一个Linux？
目前，像Stenberg、Hashimoto和Ruiz这样的维护者正在通过逐个关闭项目的方式来回答这个问题。
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