当前位置：首页>java>GitHub 出手整治 AI 垃圾代码,但“删除 PR”功能引发巨大争议

GitHub 出手整治 AI 垃圾代码,但“删除 PR”功能引发巨大争议

GitHub 出手整治 AI 垃圾代码，但“删除 PR”功能引发巨大争议

GitHub 社区最近炸锅了。随着 AI 编程工具的普及，开源项目的维护者们正在经历一场前所未有的信任危机。

面对海量生成的低质量代码（被社区戏称为 "AI Slop"），GitHub 官方终于坐不住了，并在社区发布了一项关于整治低质量贡献的讨论，试图通过技术手段挽救濒临崩溃的开源协作模式。

事情的起因很简单，GitHub 官方工作人员 moraesc 发起了一个编号为 #185387 的讨论。他直言不讳地指出，开源社区目前面临一个严峻问题：低质量贡献的数量正在急剧增加。这些贡献往往不遵循项目指南，提交后就被遗弃，且很大一部分带有明显的 AI 生成特征。

这一表态迅速引发了维护者们的强烈共鸣。来自 Azure Core Upstream 的维护者 Mossaka 在讨论中指出了问题的核心：审查信任模型已经崩溃。在 AI 时代之前，审查者默认代码由人类编写，作者理解自己提交的内容。

但现在，一个 AI 生成的 Pull Request (PR) 结构上看似乎完美，逻辑上却可能完全错误或存在安全隐患。维护者必须逐行审查，因为提交者自己可能根本不懂这段代码。这种“提交成本为零，审查成本极高”的不对称性，正在耗尽维护者的精力。

为了解决这个问题，GitHub 官方提出了几项短期和长期的解决方案。其中最引人注目，也最具争议的，是赋予维护者“从界面直接删除 PR”的能力。

目前，维护者只能关闭 PR，但关闭的记录依然存在。GitHub 提议允许维护者直接将那些垃圾 PR、欺诈性提交或毫无意义的 AI 生成内容彻底抹除，就像它们从未存在过一样。官方认为，这将有助于维护者清理项目的时间线，减少噪音。

除了删除功能，GitHub 还计划推出更细粒度的权限控制。例如，限制只有协作者才能提交 PR，或者禁止特定类型的用户（如新注册用户）发起请求。长期来看，GitHub 甚至考虑引入 AI 来对抗 AI，利用自动化工具在人工审查前先对贡献进行一轮“预审”和筛选。

这项提议在评论区引发了激烈的辩论。虽然许多深受垃圾信息之苦的维护者为“删除功能”叫好，认为这是清理“印式教程垃圾”和“Hacktoberfest 刷单”的必要手段，但反对的声音同样响亮。

用户 ThiefMaster 指出，赋予维护者彻底删除 PR 的权力极其危险。如果一个 PR 仅仅因为观点不同或揭露了项目的问题而被维护者因“低质量”为由删除，那么开源社区的透明度将荡然无存。

历史记录的不可篡改性是 Git 的核心精神之一，一旦允许“焚书坑儒”，后来者将无法看到项目发展的全貌或曾经发生的争议。

还有开发者担心，这种“一刀切”的限制会误伤那些真正想要贡献但尚未获得权限的新人。如果必须成为协作者才能提交代码，那么开源项目可能会变得越来越封闭，违背了开放协作的初衷。

在这场讨论中，一个无法回避的现实是：AI 已经彻底改变了软件开发的工作流。用户 MuchuCAT 总结得非常到位，问题的本质不是 AI 本身，而是成本的不对称。

社区成员普遍认为，与其简单粗暴地封杀，不如提高透明度。例如，强制要求提交者披露是否使用了 AI 辅助，或者开发能够识别 AI 生成代码的工具。但正如多位技术人员所言，现有的检测手段准确率感人，且极易被绕过。

GitHub 的这次讨论虽然只是一个开始，但它释放了一个明确的信号：那个任何人都可以随意发起 PR 且被默认善待的时代，可能正在离我们远去。未来的开源贡献，或许需要像即时通讯软件防骚扰一样，先通过层层验证。

对于广大开发者而言，这既是警钟也是提示：在未来，仅仅依靠 AI 生成一堆代码并点击“Create Pull Request”，可能不仅无法为你赢得贡献者的头衔，反而会让你被列入项目的黑名单。

信息来源