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出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

“以后用 Copilot 寫的代碼都不能提交了？”

最近，開源虛擬化項目 QEMU 正式通過了一項新政策，在開發者社區引發強烈震動。

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由 Red Hat 主導的這一重量級項目明確表示：

將拒絕一切由 AI 工具生成，或被懷疑由 AI 工具生成的代碼提交。

GitHub Copilot、ChatGPT、Claude、Code Llama 等主流工具，全被點名封殺。

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這個決定很快點燃了評論區——一位充滿反骨的開發者直接開噴，并表示“將來投稿一定要用LLM”：

“你根本不可能分辨代碼是不是用 LLM 寫的，所以這項政策毫無意義。你要怎么證明？難道你要叫“網絡警察”來抓我？這就跟禁止“復制粘貼 Stack Overflow 的代碼并稍作編輯”差不多荒唐。”

這番發言很快被群嘲——不僅被一百多人踩，還被網友扒出從 2012 年到 2025 年只提交過四次代碼的“戰績”。

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AI 編程已經卷入無數開發者的日常，許多初學者甚至從第一行代碼就開始用 Copilot 輔助。

為什么不少開發者還是支持“封殺”AI編程？

禁用 AI 工具，真的是開源世界的下一場大趨勢嗎？

1.QEMU 官方表態：AI 代碼的法律歸屬仍屬灰色地帶

這項新政策由 Red Hat 虛擬化大佬 Daniel P. Berrangé 起草。他是 QEMU 和 libvirt 項目的核心維護者之一。

Berrangé 指出，雖然 AI 代碼生成工具日益流行，但它們在法律和許可層面仍處于灰色地帶。廠商可能聲稱輸出內容不受限制、許可靈活，但這類表述很可能只是基于利益立場的推廣“話術”。

更關鍵的是，這些模型的訓練數據往往來自于大量帶有不同開源許可證的項目。而這些訓練數據所衍生出的輸出，究竟屬于誰？是否符合特定項目的開源許可？目前在法律界和開發社區都尚無明確共識。

按照 DCO（開發者證書）規定，貢獻者必須保證自己有權以指定許可提交代碼。而在當前缺乏共識的前提下，任何聲稱“AI生成代碼符合許可”的承諾，都是站不住腳的。

因此，QEMU 明確提出：暫不接受任何由 AI 工具生成或被懷疑生成的代碼提交。

Berrangé 也強調，這一政策是階段性的。AI 工具未來或許能合法、安全地用于開源項目，但當前環境下，采取謹慎立場更為穩妥。

2.三大關鍵考量：版權、質量與倫理

QEMU 是開源虛擬化領域的頂流項目之一，長期由 Red Hat 主導開發，體量龐大、架構復雜、社區成熟，是少數能夠與 Linux 深度集成、承擔底層架構任務的大型項目。

正因如此，QEMU 的政策動向往往具有“風向標”意義，可能波及包括 libvirt、virt-manager、OpenStack 等在內的整條虛擬化工具鏈。

實際上，QEMU 并不是第一個“封殺 AI 代碼”的項目。此前，Gentoo Linux 和 NetBSD 已率先推進類似政策；GNOME 生態中的 Loupe 也明確禁止提交任何 AI 生成內容。

綜合這些項目的共識，背后有三大關鍵考量：

1.代碼質量：AI 工具生成的代碼常因缺乏上下文理解而邏輯混亂、冗余堆砌，極易造成“代碼污染”。這雖然最容易識別，卻并非唯一顧慮； 

2.版權合規：訓練數據來源復雜，生成內容可能“撞臉”原始代碼。一旦和特定開源項目高度相似，卻未遵循原始許可協議，就可能引發侵權； 

舉個例子：Linux 社區廣泛使用的 GitHub 平臺上充滿了 GPL 授權代碼，而 NetBSD 項目采用的是更寬松的 BSD 許可證。如果 AI 模型無意間“復刻”了某段 GPL 代碼并被引入 NetBSD，項目就必須面對兩個選項：要么全盤重寫，要么重新獲得許可。對于人力緊張的小型項目來說，這種代價是不可接受的。

3.倫理風險：大型模型在訓練階段可能使用了未經授權的公共或私人代碼，形成對原始創作者勞動成果的系統性“掠奪”。

3.開發者聲音：AI 工具濫用，或已導致大量專有代碼泄露

在Hacker News上，不少開發者對當前 AI 編碼工具的濫用現象表達了深刻擔憂，認為這不僅關乎開源精神，更可能引發新一輪“版權災難”。

一位開發者表示：

開源和自由軟件（libre/free software）在未來尤為脆弱——如果 AI 生成的代碼被裁定為侵犯版權或歸屬于公有領域，那么問題就嚴重了。

同時，相較于開源項目的高曝光度，專有軟件中的版權污染風險更隱蔽但更棘手。

因為專有代碼很難被外部驗證，即使存在侵權行為，也往往難以察覺。而與此同時，許多 LLM 的訓練語料庫又摻雜了開源項目（特別是 GPL 許可代碼），這使得生成內容很可能在“合法性”與“私有性”之間模糊不清。

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另一位開發者也發出警告：

我很確定，大量專有代碼其實都摻雜了自由開源軟件（FOSS）代碼，違反了開源許可證（特別是 GPL 和類似條款）。現在很多專有代碼就是用受 FOSS 訓練的 AI 寫出來的，而且公司對此態度公開。這可能會引爆一堆麻煩（一個“蟲洞罐頭”）。

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更諷刺的是，雖然公司在合規層面往往會嚴令禁止員工使用 AI 工具，但在實際工作中，“一邊封口，一邊照用”的情況并不罕見。正如一位網友在 Hacker News 上所說：

 “考慮到在 Hacker News 上有那么多人說他們在用 Cursor、OpenAI 等等處理工作事務，加上我在職場中的親身經歷——公司一邊說“絕對不能用”，一邊卻很多人照用——我懷疑有大量專有代碼正在被泄露出去。”

4.寫在最后：這是開源的趨勢拐點嗎？

AI 編程工具正以前所未有的速度融入開發流程，“禁 AI”看似謹慎，卻也可能讓部分新手開發者望而卻步——尤其是那些從一開始就習慣依賴 Copilot、ChatGPT 等工具的年輕人。

在這樣的背景下，開源社區如何既守住底線，又不拒絕未來？

這可能不是一朝一夕能夠解決的問題。如果要真正實現 QEMU 所說的“在開源項目中合法、安全地使用 AI 工具”，或許需要同時滿足多個前提：訓練數據的合規化、生成內容的可追溯機制、社區治理的更新，以及更清晰的法律共識與判例支撐。

QEMU 的封禁決議，并非首例，也應該不是終點。

 真正的難題，不是要不要使用 AI，而是如何構建一個信任、規則與責任共存的開發新范式。

你怎么看 QEMU 的這項“禁 AI”政策？

如果你是開源項目的維護者，會禁止 AI 生成的代碼提交嗎？