在邮件列表中，Górny 自己也稍作了解释，「鉴于最近“人工智能”泡沫的蔓延，我认为我们确实需要考虑正式解决相关问题。在我看来，目前唯一合理的行动是完全安全地禁止“AI”支持的贡献。换句话说，明确禁止开发者使用 ChatGPT、Bard、GitHub Copilot 等来创建在 Gentoo 中使用的 ebuild、代码、文档、消息、错误报告等。」
不过，Górny 做出的呼吁也仅限于 Gentoo 项目本身，因为其无法影响上下游项目的做法。
谈及为什么会有“禁止 AI 代码”的想法，Górny 从三个方面进行了考虑：
版权问题。目前，生成内容的版权状况仍不清楚。很明显的是，「几乎所有 LLM 都接受过大量受版权保护的材料的训练，而所有花哨的“人工智能”公司都不会关心侵犯版权的问题」，Górny 说道。特别是，这些工具很有可能会产生我们无法合法使用的东西。
质量问题。LLM 非常擅长制造看似合理的废话。Górny 认为，如果你足够小心，这些工具可以提供良好的帮助，但作为作为项目维护者，不能真正依赖所有贡献者都能意识到 AI 代码存在风险问题。
道德问题。正如上面所指出的，“人工智能”公司不关心版权，也不关心人。人工智能泡沫正在造成巨大的能源浪费。这为裁员和增加对 IT 员工的剥削提供了很好的借口。它正在推动互联网的垃圾化，它正在助长各种垃圾邮件和诈骗。
三、AI 代码究竟会提升生产力，还是制造代码垃圾？
不过需要注意的是，作为项目维护者，如何区分真人编写的代码和 AI 编写的代码，也并不容易。
对此，Górny 表示，“我们的主要目标是明确什么是可以接受的，什么是不可接受的，并礼貌地要求我们的贡献者尊重这一点，AI 禁令主要是对当前受版权保护代码规则的延伸。”
「如果我们收到包含真正“奇怪”错误的贡献，这种错误似乎不太可能是由人为错误引起的，我们会提出问题，但我认为这是我们能做的最好的事情」，Górny 补充道。
在这条禁令的最后，该社区也留有一定的余地，即声称该政策在未来可以重新审视，这是一些理事会成员明确要求的补充。
“随着事情的迅速发展，事情可能在一年内发生了很大变化（或根本没有变化）”，委员会成员 Sam James 说。
对于禁止使用 AI 生成的代码的做法，其实也不足为奇。此前，国外一家开发者分析公司 GitClear 分析了 1.53 亿行代码，深度调研了过去一年间随着 AI 辅助编码工具的大规模应用对代码质量带来的改变趋势。
根据调研数据显示，这些大量由 LLM 生成的代码：
代码变更率（指在编写后不到两周就被修改或撤销的代码行所占的比例）预计在 2024 年将是 2021 年 AI 出现之前的两倍。
“新增代码”和“复制/粘贴代码”的比例相比于“更新的”、“删除的”和“移动的”代码在上升。从这个角度来看，AI 生成的代码更像是一位频繁更换工作的合同工写的临时代码，容易违反他访问的代码库的 DRY（Donot Repeat Yourself，不重复自己）原则。
此外，也有不少开发者反馈使用 AI 代码遇到了不少的问题，如：
《Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship》的作者 Robert Martin 称，代码的阅读时间是编写时间的十倍。更快地写出低质量代码，意味着后续阅读代码的人将面临更多困难。
资深代码研究员 Adam Tornhill（著有《Your Code as a Crime Scene》）表示，人工智能辅助编程的主要挑战是，它变得非常容易生成大量本来就不应该编写的代码。
此外，在一些对代码质量要求较高的场景下，使用生成的代码可能会带来风险，比如代码的性能、安全性或可维护性方面可能存在问题。
然而，“一刀切”的禁用 AI 生成的代码看起来也并不可取。对此，问及 ChatGPT 有何见解时，它回答道：
我认为禁止完全使用 AI 生成的代码可能并不是最佳选择。相反，我建议在使用之前对生成的代码进行审查和测试，以确保它符合质量和安全标准。此外，也可以考虑与开发者社区和原作者合作，共同制定使用 AI 生成代码的准则和规范，以平衡创新和合法性之间的关系。
总的来说，我认为应该根据具体情况综合考虑，既要促进技术创新，又要确保合法合规，从而找到一种既能保护版权又能推动技术进步的平衡点。
那么，你在生产环境中是否使用了 AI 生成的代码吗？感受如何？
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原文链接：
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