Aioga
AI资讯 / 行业动态
返回 AI资讯

Codeberg 会员投票通过两项决议:承诺不将用户数据用于训练 LLM,并禁止"vibe-coded"项目

Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)Aioga 编辑团队2026-07-23T12:27:52.071Z热度 63

Codeberg e. V. 会员投票通过两项关于大型语言模型(LLM)的决议。第一项承诺不会使用用户或项目数据训练 LLM;第二项以 358 票同意、144 票反对的结果通过...

行业动态Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)

今日 AI 情报摘要

Codeberg e. V. 会员投票通过两项关于大型语言模型(LLM)的决议。

第一项承诺不会使用用户或项目数据训练 LLM; 第二项以 358 票同意、144 票反对的结果通过,将修改服务条款以禁止"vibe-coded"项目。 Codeberg 认为 LLM 的高昂成本、无意义爬虫对服务器的压力以及"vibe coding"造成的资源浪费,正威胁自由及开源软件生态。

中文正文 · AI 翻译

Codeberg e. V. 的年度大会是将权力交到我们活跃成员手中的会议。提案会进行现场讨论,随后以异步方式进行投票。

鉴于大型语言模型(LLM)是一项新兴但有争议的技术,毫不奇怪,有两项投票涉及 Codeberg 对这项技术的立场。为期 14 天的投票于昨天结束,两个提案都被通过。

第一次投票是关于 Codeberg e. V. 在使用你的数据来训练 LLM 的立场声明。

第二次投票更具争议,但也得到了通过,358 票赞成对 144 票反对(另有 14 票弃权),活跃成员投票率约为 50%。这意味着我们的使用条款将发生变化,禁止“vibe-coded 项目”。本文结尾将分享关于实际影响的思考。

在过去的文章中,我们已经概述了 Codeberg 的基础设施如何定期承受高负载:https://blog.codeberg.org/letter-from-codeberg-software-is-about-humans.html,这些负载来自那些计划获取 Codeberg 上托管的所有代码以训练其 LLM 的公司的网页爬虫。

在 Codeberg,我们很高兴提供免费且开放的代码访问。只需运行 git clone 即可尽情使用。

不幸的是,这些爬虫试图读取 Codeberg 上的每一个页面,无论是否有意义。这包括各种问题过滤器变体、Git 历史记录,以及 Git 历史中的实际文件——即使它们仍然相同。

这些不必要的访问会创建昂贵的数据库查询,降低我们所有人的服务质量,需要系统管理员投入大量工作,并迫使我们花时间构建防御机制,而不是开发很酷的新功能。这些机制也会影响新的和现有的合法用户,因为我们不得不对他们的期望工作流程施加限制或直接阻止,从而让他们在使用 Codeberg 时体验变差。

使用 LLM 来处理你的代码会让你肾上腺素激增。你可以以快速速度开发,好像拥有一个庞大的团队一样构建事物。只是你实际上一个人也没有这么大的团队。事实上,你(经常)是孤身一人,与一个将能量转化为代码的统计机器一起工作。

似乎许多“氛围开发者”没有意识到他们实际上周围并没有一个社区。他们建设项目就好像自己有社区一样,并相应地投入资源。我们看到项目有大量的代码活动、频繁的 CI/CD 测试,以及频繁且庞大的发布二进制文件。有时,感觉支持的平台数量甚至超过了实际用户数量。

对我们来说,看到由单个开发者维护、几乎没有用户使用的项目消耗的资源与 Codeberg 上一些最大社区项目相当甚至更多,这似乎很荒谬,而这些最大社区项目对于 CI/CD 和存储资源的使用非常节俭。我们认为让 Codeberg 将宝贵的捐赠资金投入到托管大型幽灵项目中并不合理。

LLM 的训练和部署大幅提高了购买硬件的成本,尤其是 SSD 和内存。例如:我们几年前采购的 €700 的硬盘,现在已涨至 €3,700——而且经常缺货。因此,在 Codeberg 上托管代码变得更加昂贵:https://blog.codeberg.org/new-storage-limits-on-codeberg-what-you-need-to-know.html。

虽然我们拥有自己的硬件:https://blog.codeberg.org/letter-from-codeberg-we-love-our-new-infrastructure.html,因此不直接受到膨胀的“云”租赁成本的影响,但这意味着更换或扩展我们的硬件现在的成本比以前(以及需求)显著增加。虽然我们可能能够承担这些高涨的硬件价格,但这笔钱无法用于其他地方来改善我们的服务和推动 Codeberg 的使命。

这些价格上涨也导致了日益增长的数字鸿沟:小型甚至大型运营者都面临成本上升的威胁,而只有最大的云公司才有可靠的硬件协议。网站托管、存储或计算等服务成本增加,对于许多小型 NGO、本地合作社、研究项目以及其他使用数字工具的人群来说都是一个挑战,而这些工具直到最近我们还都认为是理所当然的。

运营数字基础设施不仅变得更加昂贵,甚至更基本的数字工具如电脑和智能手机也受到成本上升的影响,使个人计算再次成为奢侈品——但现在是在一个数字工具几乎成为参与社会的必要条件的世界中。计算和存储能力有限的设备剥夺了用户的自主权,使他们陷入云服务提供商重新出售这些服务的成本陷阱中。

对基础设施的负面影响不仅止于此,还涉及更基本的公共基础设施:由于专门为训练大型语言模型(LLM)建造的数据中心固有的能源和水需求,许多社区如今已经面临电费和饮用水费用的上涨。除了成本上升外,居住在数据中心附近的人还直接受到日益增加的空气和噪音污染的影响:https://www.usnews.com/news/national-news/articles/2026-04-28/living-in-hell-data-center-neighbors-grapple-with-noise-air-pollution。

为了能够为这些数据中心供电,背后的公司还积极游说希望获得环境法规豁免:在法兰克福,数据中心目前已经消耗了本地电力的40%:https://algorithmwatch.org/de/ressourcenverbrauch-von-ki/,且需求在不断上升。为了满足这种需求,他们希望使用化石燃料。

受到大型语言模型使用影响的不仅仅是数字和公共基础设施。自由/开源软件生态系统,我们认为 Codeberg 是其中重要的一部分,是一种以协作为中心的社会现象。以这种方式工作只可能依赖于自由分享和相互学习。这甚至包括一些非常小的工具,它们被共享和再利用,并围绕这些工具开始协作。相比之下,通过采用大型语言模型,人们往往从零开始编写一次性软件。虽然这增加了“共享”代码的数量,但这些代码大多不仅没有被任何人“编写”,也没有人维护。

在自由/开源软件(FLOSS)中广泛使用大型语言模型(LLM)正在成为对贡献者之间信任乃至协作理念本身的多维度攻击。由于人们提交的(通常出于好意的)低投入、由LLM生成的贡献需要大量时间进行审查,维护者的工作负担增加。与此同时,哪些项目是由经验丰富的开发者维护的,哪些是由LLM生成而没有任何有意义的人类监督和投入的,变得越来越不清晰。对于许可证要求互惠的项目(copyleft projects)来说,LLM还会导致“许可证洗白”,即通过从训练数据“生成”代码,使copyleft代码失去了互惠性要求。

我们观察到不信任日益增加的趋势,以至于那些真正花时间分析问题或分享建议的人,反而被指控使用了LLM,即便他们并未使用。与此同时,其他人教导他们的LLM隐藏轨迹并主动避免常见模式,这使得在审查贡献和沟通时,人们必须更加仔细地留意机器生成的痕迹。

这些因素使协作不仅更加困难,而且回报更低:随着协作交易成本的增加,人们贡献高质量软件项目的可能性下降,而更倾向于“即兴编码”满足个人需求的一次性软件,这类软件不会进一步发展。结果形成恶性循环:协作变得越来越不值得投入,而大量未维护、没有改进的一次性软件却在增加。

尽管出发点常常良好,把一个提示的结果分享并称之为“自由软件”,并不会让世界变得更美好。Codeberg 不是,也不希望成为一个存放这种无人会关注的生成型一次性软件的地方。我们希望成为人们共同协作、改进软件的平台。在此背景下,最近的投票可以理解为对这些原则的再确认:由于我们希望以人为中心进行协作,我们不会主动支持或参与LLM的创建,也不会将有限资源用于存储可能污染我们FLOSS公共资源的一次性软件。

更改我们的使用条款清楚地传达了我们对使命和希望支持的项目的态度。话虽如此,你不会在几天内看到内容的大规模删除。我们的审核团队不会一开始就生成受影响仓库的详尽列表来进行移除。相反,我们会通过类似下面示例的案例开始实施新规则。我们背后是人类,他们非常关心自由/开源软件项目和社区。

我们承认,许多开发者已经开始将大型语言模型(LLMs)作为工作流程中的工具。有些人广泛使用它,几乎不手动编程,另一些人只将特定任务委托给它。我们理解你想知道这些变化将如何影响你未来的项目。虽然我们无法给出简单的答案,但我们会分享一些评论,应该能解决讨论中提出的大部分问题。

如果你的工作属于这些情况,那么你很可能不会受到影响:

我们也不会花费大量时间和资源来自动扫描 Codeberg 上的内容。因此,虽然以下使用案例是不鼓励的(类似私人仓库),但在实际操作中很可能会被容忍:

然而,我们也需要诚实地说明某些使用情况可能不再受到 Codeberg 欢迎。如果你发现自己在这个名单上,你不必立即迁移,但可能有其他平台更适合你的需求:https://docs.codeberg.org/getting-started/what-is-codeberg/#alternatives-to-codeberg。

你可以查看使用条款中添加的具体更改:https://codeberg.org/Codeberg/org/commit/96fac426a32d1ba91ff879366d59bf1af54080c2。

情报判断

Aioga 编辑摘要

Aioga 编辑摘要:Codeberg e. V. 会员投票通过两项关于大型语言模型(LLM)的决议。 Aioga 将其归入「行业动态」方向,重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。

背景分析

背景分析:公司与行业类动态需要放在竞争格局、商业化路径、资本信号和监管环境中观察,单条公告不能代表最终结果。

Aioga 观点

Aioga 判断:这条动态更适合作为行业观察信号,当前信息足以建立线索,但不足以推导长期结论。

影响与后续

影响分析:对相关团队而言,短期应先核对来源、可用范围和实际成本,再判断是否值得接入或跟进。 后续观察:继续观察官方文件、合作落地、收入或用户信号、竞品动作和监管后续。

来源与版权说明

本页正文由公开来源页面提取并按原有信息整理,同时保留来源、发布时间和原文入口。版权归原作者及来源网站所有,请通过原文链接核验和阅读来源版本。

抓取通道: 摘要聚合 · 原始域名: blog.codeberg.org

来源: Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)

原文链接: 打开原始来源

Aioga 归档: 查看情报页

Content record: source-page · Updated: 2026-07-23T12:27:52.071Z

API 中转站
API RELAY · DEVELOPER INFRASTRUCTURE

API 中转站

统一接入主流 AI 模型 API,为开发、测试与生产环境提供稳定调用入口。

立即访问 api.w173.com
AIOGA SHARE POSTER

分享这篇 AI 情报

Codeberg e. V. 会员投票通过两项关于大型语言模型(LLM)的决议。第一项承诺不会使用用户或项目数据训练 LLM;第二项以 358 票同意、144 票反对的结果通过...

Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)2026-07-23T12:27:52.071Z
扫码打开文章详情扫码直达文章详情

Aioga 自动聚合全球 AI 动态,并保留来源信息用于核验与引用。