整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

當大模型能在幾秒鐘內(nèi)生成一段“看起來像那么回事”的補丁時，開源社區(qū)卻開始付出另一種代價。

最近，開源游戲引擎 Godot 的核心維護團隊公開吐槽：他們正被大量“AI 生成的低質(zhì)量代碼”淹沒。那些代碼往往結(jié)構(gòu)完整、注釋齊全、描述洋洋灑灑，但真正的問題是——提交者可能并不理解自己交上來的內(nèi)容。

這件事，并不是簡單的“有人偷懶用 AI 寫代碼”。它正在觸及開源協(xié)作最核心的東西：信任。

一場悄無聲息的“AI 洪水”

事情的導火索來自一條 Bluesky 討論帖。

Godot 主要維護者之一、同時也是 Godot 商業(yè)支持公司 W4 Games 聯(lián)合創(chuàng)始人的 Rémi Verschelde 表示，所謂的“AI slop”（AI 生成的低質(zhì)量內(nèi)容）正在持續(xù)涌入項目倉庫，Pull Request 數(shù)量和審查壓力都在飆升。

對不了解開源流程的人來說，PR（Pull Request）只是“提交代碼”的按鈕；但對維護者而言，每一個 PR 都意味著閱讀、理解、測試、回溯架構(gòu)影響、評估兼容性、討論修改方向……這是一整套嚴肅的工程流程。

過去，新貢獻者提交的代碼即便有問題，維護者也能通過交流判斷：對方是否理解架構(gòu)、是否認真測試、是否真心想?yún)⑴c項目建設(shè)——而現(xiàn)在，問題變得復雜了。

當“像人寫的”≠“是人寫的”

Verschelde 直言，如今他們每天都要反復懷疑新貢獻者的 PR。

描述部分通常是典型的大模型風格：長篇解釋、邏輯完整、語氣自信。但真正棘手的是代碼本身——它未必有明顯錯誤，卻也未必真正合理有效。

基于此，項目維護者不得不開始問自己一連串問題：

● 這段代碼是不是至少部分由人類寫的？

● 提交者真的理解自己改動的邏輯嗎？

● 是否做過真實測試？

● 測試結(jié)果會不會也是 AI 編的？

更微妙的是，即便識別出 AI 參與，也無法簡單定性：代碼出錯，是因為 AI 寫的？還是一個經(jīng)驗不足的新手開發(fā)者犯了錯？

如果你出于懷疑，直接詢問對方是否使用了 AI，對方回答：“我只是用 AI 幫我寫 PR 描述，因為我英文不好?！薄悄阌衷撊绾翁幚恚?/p>

很顯然，這已經(jīng)不是代碼質(zhì)量的問題了，而是因AI參與造成了協(xié)作信任的“灰色地帶”。

“我也不知道我們還能堅持多久”

作為一個完全開源的游戲引擎，其實Godot 一直強調(diào)“歡迎任何人參與”。它沒有商業(yè)巨頭背書，也不像某些主流引擎那樣高度封閉。任何用戶，都可以嘗試為自己使用的引擎做出貢獻。

正因為這種開放性，Godot 才擁有活躍的社區(qū)生態(tài)。

但問題也隨之而來：當生成式 AI 降低了“提交代碼”的門檻，貢獻數(shù)量被放大，維護者的時間卻沒有被同步放大。

Verschelde 表示，維護者本來就需要花大量時間幫助新貢獻者，把 PR 調(diào)整到可合并狀態(tài)；而現(xiàn)在，在 AI 生成內(nèi)容泛濫的情況下，這種輔導成本正在急劇增加。對一個核心團隊規(guī)模有限的項目來說，這種壓力無疑是實打?qū)嵉南摹?/p>

他甚至無奈說道：“我也不知道我們還能堅持多久?！?/p>

用 AI 打 AI？聽起來就很諷刺

Verschelde 透露，其團隊內(nèi)部正在討論解決方案，包括自動檢測機制，比如考慮使用 AI 來識別 AI 生成內(nèi)容。但這本身就帶著黑色幽默意味——為了檢測 AI 生成的“垃圾代碼”，不得不再運行一套 AI 系統(tǒng)。

Verschelde 公開表示，他并不愿意繼續(xù)“給 AI 機器喂數(shù)據(jù)”。在他看來，這種循環(huán)有些荒誕。

與此同時，Godot 也在評估是否需要遷移代碼托管平臺。當前該項目托管在 GitHub 上，而 GitHub 的母公司是微軟，它正是全球最積極推進 AI 產(chǎn)品化的科技公司之一。

現(xiàn)如今，部分開發(fā)者利用 AI 批量生成 PR，目的并不一定是改善項目，而是為了“刷貢獻記錄”，為自己的履歷增加籌碼。因此Godot 團隊考慮，遷移到更小眾的平臺，也許能減少這類動機——但風險也同樣明顯：曝光度下降、真實貢獻者流失、生態(tài)割裂。

真正的解法，可能很現(xiàn)實

在所有討論之后，Verschelde 給出的答案其實非常務實：資金支持。

如果能有更多資金，就能雇傭更多維護者，承擔審核與指導成本。否則，少數(shù)核心成員很難長期承受這種“被 AI 放大”的工作量。

換句話說，AI 提高了代碼生成效率，卻沒有自動生成對應的“審核人力”。

然而，Godot 的困境并非孤例。越來越多開源項目都在面對類似問題：PR 數(shù)量增長、質(zhì)量參差不齊、審查壓力倍增?；蛟S未來會出現(xiàn)更嚴格的 AI 使用標記制度，或者貢獻者信譽分層機制，甚至付費維護體系成為常態(tài)。

但在這些制度成熟之前，像 Godot 這樣的項目只能在理想主義與現(xiàn)實壓力之間繼續(xù)平衡。

參考鏈接：https://www.pcgamer.com/software/platforms/open-source-game-engine-godot-is-drowning-in-ai-slop-code-contributions-i-dont-know-how-long-we-can-keep-it-up/

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