生成式 AI 在为开源开发者省时间的同时，也给维护者增加了更多需要筛检的垃圾——这是 Linux 基金会一份调查的结论。受访者估计，进来的拉取请求（PR）中有四分之一是低质量的 AI 垃圾。
过去一年，开源项目一直在应付 AI 生成的贡献：有用的漏洞发现、误报、重复报告一起涌来。Linus Torvalds 对工具态度转暖，但一直对低质量提交保持批评。基金会认为，项目需要更清晰的策略和更好的工具来应对这股洪流。
几乎四分之三（71%）的维护者认为 GenAI 降低了参与开源的门槛，但略过半（53%）的人不认同技术改善了社区信任。受访者估计，AI 平均把代码编写时间缩短了 52%；但对高复杂度任务，21% 的人反映反而花的时间更长了。
治理方面同样落后：只有 35% 的项目有允许使用 GenAI 的正式政策，32% 既没有政策也没有计划，让大量社区的预期处于模糊状态。Linux 基金会研究高级副总裁 Hilary Carter 说：开源项目需要为不断增长的 AI 生成贡献者群体做设计，而不是被动应对——要为 GenAI 设定明确预期，把测试和披露责任放在贡献者身上，给维护者更好的工具来管理涌入的 PR。
在大型项目里，被归类为 AI 垃圾的 PR 比例升到 31%。工作负担还不止代码改动。curl 项目本周宣布，将把低和中等严重级别的缺陷移到公开视图，以保护一支几乎被 AI 辅助报告淹没的安全团队。项目维护者 Daniel Stenberg 说：我们作为项目正在挣扎，所有核心维护者都感到紧绷、超负荷，被逼到了所能承受的极限。
谈到维护者需要的更好工具，Carter 说：如果把这些基础问题解决，AI 就能扩大参与，而不会让维护者超负荷、不会推高成本。对开源世界来说，AI 带来的不只是效率，还有一场治理考验。
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