★▼“你根本不可能分辨代码是不是用 LLM 写的，所以这项政策毫无意义■△。你要怎么证明？难道你要叫“网络警察”来抓我？这就跟禁止“复制粘贴 Stack Overflow 的代码并稍作编辑●=■”差不多荒唐。•”

　　这个决定很快点燃了评论区——一位充满反骨的开发者直接开喷=▼●，并表示“将来投稿一定要用LLM◆▪”-△：

　　更关键的是，这些模型的训练数据往往来自于大量带有不同开源许可证的项目■--。而这些训练数据所衍生出的输出，究竟属于谁=△•？是否符合特定项目的开源许可？目前在法律界和开发社区都尚无明确共识。

　　更讽刺的是，虽然公司在合规层面往往会严令禁止员工使用 AI 工具，但在实际工作中，=“一边封口，一边照用”的情况并不罕见。正如一位网友在 Hacker News 上所说▪：

　　我很确定●■▼，大量专有代码其实都掺杂了自由开源软件（FOSS）代码，违反了开源许可证（特别是 GPL 和类似条款）。现在很多专有代码就是用受 FOSS 训练的 AI 写出来的，而且公司对此态度公开-•…。这可能会引爆一堆麻烦（一个“虫洞罐头”）。

　　Berrangé 也强调，这一政策是阶段性的。AI 工具未来或许能合法、安全地用于开源项目，但当前环境下，采取谨慎立场更为稳妥▼。

　　Berrangé 指出，虽然 AI 代码生成工具日益流行-，但它们在法律和许可层面仍处于灰色地带。厂商可能声称输出内容不受限制•▼、许可灵活▪，但这类表述很可能只是基于利益立场的推广●-▪“话术”。

　　按照 DCO（开发者证书）规定，贡献者必须保证自己有权以指定许可提交代码。而在当前缺乏共识的前提下，任何声称“AI生成代码符合许可•★”的承诺★=，都是站不住脚的。

　　“考虑到在 Hacker News 上有那么多人说他们在用 Cursor、OpenAI 等等处理工作事务，加上我在职场中的亲身经历——公司一边说“绝对不能用▼-”，一边却很多人照用——我怀疑有大量专有代码正在被泄露出去。”

　　开源和自由软件（libre/free software）在未来尤为脆弱——如果 AI 生成的代码被裁定为侵犯版权或归属于公有领域△-，那么问题就严重了▪=。

　　这可能不是一朝一夕能够解决的问题。如果要真正实现 QEMU 所说的“在开源项目中合法、安全地使用 AI 工具”●•，或许需要同时满足多个前提=▪：训练数据的合规化、生成内容的可追溯机制★•、社区治理的更新★，以及更清晰的法律共识与判例支撑。

　　开源虚拟化项目 QEMU 正式通过了一项新政策，在开发者社区引发强烈震动◆。

　　同时，相较于开源项目的高曝光度，专有软件中的版权污染风险更隐蔽但更棘手。

　　QEMU 是开源虚拟化领域的顶流项目之一，长期由 Red Hat 主导开发，体量庞大、架构复杂、社区成熟-•■，是少数能够与 Linux 深度集成、承担底层架构任务的大型项目。

　　“考虑到在 Hacker News 上有那么多人说他们在用 Cursor、OpenAI 等等处理工作事务，加上我在职场中的亲身经历——公司一边说“绝对不能用”，一边却很多人照用——我怀疑有大量专有代码正在被泄露出去。”

　　因为专有代码很难被外部验证，即使存在侵权行为★△，也往往难以察觉▪。而与此同时，许多 LLM 的训练语料库又掺杂了开源项目（特别是 GPL 许可代码），这使得生成内容很可能在“合法性”与“私有性”之间模糊不清NG·28中国南宫网站●▪。

　　在Hacker News上，不少开发者对当前 AI 编码工具的滥用现象表达了深刻担忧，认为这不仅关乎开源精神，更可能引发新一轮“版权灾难△-”。

　　AI 编程已经卷入无数开发者的日常，许多初学者甚至从第一行代码就开始用 Copilot 辅助…=■。

　　正因如此，QEMU 的政策动向往往具有■●■“风向标”意义，可能波及包括 libvirt、virt-manager、OpenStack 等在内的整条虚拟化工具链。

　　3▪•.伦理风险=●▼：大型模型在训练阶段可能使用了未经授权的公共或私人代码●■，形成对原始创作者劳动成果的系统性▪△▪“掠夺”。

　　AI 编程工具正以前所未有的速度融入开发流程，•△…“禁 AI▪”看似谨慎▪△•，却也可能让部分新手开发者望而却步——尤其是那些从一开始就习惯依赖 Copilot、ChatGPT 等工具的年轻人。

　　“你根本不可能分辨代码是不是用 LLM 写的，所以这项政策毫无意义。你要怎么证明？难道你要叫“网络警察”来抓我？这就跟禁止◆-…“复制粘贴 Stack Overflow 的代码并稍作编辑”差不多荒唐。”

　　这番发言很快被群嘲——不仅被一百多人踩，还被网友扒出从 2012 年到 2025 年只提交过四次代码的“战绩▼”。

　　实际上，QEMU 并不是第一个“封杀 AI 代码■•=”的项目■=◆。此前，Gentoo Linux 和 NetBSD已率先推进类似政策；GNOME 生态中的 Loupe也明确禁止提交任何 AI 生成内容。

　　我很确定，大量专有代码其实都掺杂了自由开源软件（FOSS）代码•-★，违反了开源许可证（特别是 GPL 和类似条款）。现在很多专有代码就是用受 FOSS 训练的 AI 写出来的，而且公司对此态度公开。这可能会引爆一堆麻烦（一个“虫洞罐头”）。

　　举个例子：Linux 社区广泛使用的 GitHub 平台上充满了 GPL 授权代码，而 NetBSD 项目采用的是更宽松的 BSD 许可证■●。如果 AI 模型无意间“复刻◆”了某段 GPL 代码并被引入 NetBSD，项目就必须面对两个选项：要么全盘重写，要么重新获得许可。对于人力紧张的小型项目来说，这种代价是不可接受的。

　　因此，QEMU 明确提出：暂不接受任何由 AI 工具生成或被怀疑生成的代码提交。

　　如果你是开源项目的维护者，会禁止 AI 生成的代码提交吗？欢迎在评论区聊聊~返回搜狐，查看更多

　　开源和自由软件（libre/free software）在未来尤为脆弱——如果 AI 生成的代码被裁定为侵犯版权或归属于公有领域NG·28中国南宫网站，那么问题就严重了。

　　2▼◆△.版权合规=…■：训练数据来源复杂，生成内容可能“撞脸”原始代码。一旦和特定开源项目高度相似，却未遵循原始许可协议，就可能引发侵权；

　　真正的难题NG·28中国南宫网站，不是要不要使用 AI，而是如何构建一个信任…▼、规则与责任共存的开发新范式。

　　举个例子：Linux 社区广泛使用的 GitHub 平台上充满了 GPL 授权代码，而 NetBSD 项目采用的是更宽松的 BSD 许可证。如果 AI 模型无意间“复刻■•●”了某段 GPL 代码并被引入 NetBSD，项目就必须面对两个选项：要么全盘重写，要么重新获得许可。对于人力紧张的小型项目来说••，这种代价是不可接受的◆•。