不接受 AI 寫的代碼？守護網路心臟的人們發布宣言

想像一下：你每天使用的水管其實是由機器人設計的，但那個機器人偶爾會做出錯誤決定，導致水流中斷，那會是什麼樣的情景？在我們看不見的網際網路世界中，也有扮演這種「水管」角色的技術。例如將我們連接的網站位址轉換為數字的 DNS（網域名稱系統，作用如同網際網路的通訊錄）就是其中之一。然而，在構建這一重要基礎設施的社群中，最近做出了一個既有趣又果斷的決定。

為什麼這很重要？

對一般用戶而言，這不會讓網路立刻變慢，但這是一個重要的案例，展現了開源（任何人都可以查看並修改代碼的軟體）生態系統在 AI 的巨大影響下，如何試圖維持自身的身分認同。因為代碼不僅僅是指令，更是蘊含著某人深刻思考的精密設計圖。

淺顯易懂：確認「基本功」的過程

我們用一個比喻來說明：當廚師為客人準備餐點時，食譜是 AI 寫的還是人親自構思的，在味道上可能差別不大。但如果餐廳的衛生管理紀錄或是食材產地證明是由他人代寫的呢？萬一發生問題時，如果回應說「那份紀錄是機器人寫的，所以我不太清楚」，客人會感到極大的不安。

NLnet Labs 這次的決定與此類似。因為對於基礎設施的安全性而言，編寫代碼的「精良程度」固然重要，「由誰負責編寫」才是核心關鍵。NLnet Labs restricts LLM-generated contributions to projects

如果過去的開源協作是建立在「共同創作的同伴」之間的信任，那麼 AI 的出現則模糊了信任的對象。未來，貢獻者在回報錯誤或提交代碼時，必須公開透明地說明是否使用了 AI（學習海量數據以生成句子的 AI）。NLnet Labs restricts LLM-generated contributions to projects

限制到什麼程度？

當然，這並非絕對排斥 AI 技術。核心在於：如果使用了，就不要隱瞞，要誠實公開。NLnet Labs restricts LLM-generated contributions to projects 我們應將其理解為一種重新確認「人類對技術產出應負之責任」的措施，而非否定 AI 技術本身的效率。

未來會如何發展？

未來，其他開源專案很有可能也會陸續導入這種「AI 作者驗證」政策。因為越是像網際網路基礎設施這種安全性至上的領域，追蹤與驗證代碼的產出方式就越顯重要。NLnet;NLnetLabs 各位讀者在未來接觸開源軟體時，觀察「這段代碼是否由人類直接管理？」將會變得更加重要。

這些人為了安全地管理網際網路這條巨大水管所做的努力，在 AI 時代將如何進化，這正是我們需要持續關注的原因。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

AI 的效率毋庸置疑，但在像網際網路基礎設施這種一次錯誤就可能影響全球的領域，這很好地證明了「懂得負責的人」的位置是不可取代的。在安全重於效率的領域中，人類的介入在未來將會變得更加珍貴。

參考資料

1. [NLnetLabsrestrictsLLM-generated code and docs

   LavX News](https://news.lavx.hu/article/nlnet-labs-restricts-llm-generated-code-and-docs)

2. NLnet Labs restricts LLM-generated contributions to projects

3. [NLnetLabs

   lobbyfacts](https://www.lobbyfacts.eu/datacard/nlnet-labs?rid=604493250015-26)

4. NLnet;NLnetLabs