¿Qué adoptó Codeberg?

Codeberg anunció dos políticas distintas :

1. Un compromiso vinculante de que Codeberg no utilizará ningún dato de proyectos o usuarios para entrenar Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) o cualquier otro sistema de IA generativa.
2. Una prohibición de alojar proyectos que "consistan principalmente" en código escrito por herramientas de IA generativa (incluyendo servicios como Claude y OpenAI Codex). Esta medida fue codificada en los Términos de Uso de Codeberg .

La prohibición no se aplica a proyectos establecidos con comunidades activas que ocasionalmente aceptan contribuciones asistidas por LLM, proyectos ordinarios que usan IA para pequeñas ayudas, o experimentos menores .

Resultados de la votación

La política sobre LLM fue aprobada por los miembros activos que pagan cuotas de Codeberg tras una votación de dos semanas :

• 358 a favor (~69%)
• 144 en contra (~28%)
• 14 abstenciones (~3%)

Múltiples fuentes reportan estas cifras exactas . La participación fue aproximadamente la mitad de todos los miembros activos, y alrededor del 71% de quienes tomaron una posición votaron a favor .

Razones: saturación de infraestructura, aumento de costos y erosión de la confianza

Codeberg esgrimió varias razones interconectadas para la prohibición :

• Saturación de infraestructura y aumento de costos. La plataforma, gestionada por voluntarios, reportó un fuerte incremento en los costos de alojamiento y el consumo de recursos debido a proyectos de baja calidad generados por IA que son "volcados" en la plataforma. Estos proyectos consumen minutos de CI/CD, almacenamiento y ancho de banda sin apenas mantenimiento humano continuo .
• Erosión de la confianza en el software libre (FLOSS). Codeberg argumentó que el código generado por LLM inunda los bienes comunes con software no probado, no mantenido y sin responsable, degradando la confianza en la que se basa el ecosistema de código abierto para la colaboración y las auditorías de seguridad .
• Estatus legal y de derechos de autor poco claro. El código generado tiene una procedencia de derechos de autor ambigua, lo que dificulta cumplir con los requisitos de los Términos de Uso de Codeberg de que los proyectos tengan licencias claras .
• Riesgos de seguridad. La plataforma señaló que el código generado por IA carece de salvaguardas adecuadas y puede introducir vulnerabilidades ocultas que ningún humano ha revisado .
• Carga para los mantenedores voluntarios. La avalancha de solicitudes de incorporación de cambios (pull requests) generadas por IA estaba desbordando a los revisores voluntarios, un problema similar al que motivó la prohibición similar de Godot .

¿Cómo funcionará la aplicación?

La aplicación está diseñada para ser pragmática pero firme :

• Restricción en los Términos de Uso. La prohibición está ahora escrita en los Términos de Uso de Codeberg. Los proyectos que "consistan principalmente" en código generado por LLM tienen prohibido ser alojados .
• Reportes y moderación. La aplicación se basa en reportes de la comunidad y moderación. Codeberg no ha anunciado herramientas de detección automatizadas; los moderadores evaluarán los proyectos caso por caso .
• Áreas grises exentas. Los experimentos pequeños, los proyectos ordinarios que aceptan algunas contribuciones de LLM y las comunidades activas establecidas no son el objetivo explícito . La política apunta a los proyectos "vibe-coded" —repositorios que son esencialmente volcados de IA con poca o ninguna curación humana .
• Prohibición paralela del uso de datos. La primera resolución —que Codeberg no extraerá ni usará datos alojados para entrenamiento de IA— es un compromiso organizacional vinculante, exigible por los miembros .

La postura similar de Godot (poco antes que Codeberg)

La Fundación Godot anunció una política muy similar el 30 de junio de 2026 —aproximadamente tres semanas antes de la votación de toda la plataforma de Codeberg .

Elementos clave de la política de Godot :

• Prohibición de código escrito por IA. No se acepta código sustancial escrito por IA en el código base del motor.
• Prohibición de solicitudes de cambio autónomas de IA. Las solicitudes de cambio (pull requests) enviadas por agentes de IA son rechazadas automáticamente.
• Prohibición de comunicación generada por IA. El texto generado por IA en mensajes entre colaboradores humanos también está prohibido.
• Excepción limitada. La asistencia de IA solo está permitida para tareas menores y rutinarias como autocompletado de código, expresiones regulares, buscar y reemplazar —el tipo de herramientas que simplemente ayudan a un humano a escribir código.
• Controles más estrictos para nuevos contribuidores. Los nuevos contribuidores (definidos como aquellos con tres o menos solicitudes de cambio fusionadas) ahora necesitan la aprobación explícita de un mantenedor antes de enviar funciones importantes o refactorizaciones significativas.

Las razones expuestas por Godot coincidían directamente con las de Codeberg: una avalancha abrumadora de solicitudes de cambio generadas por IA estaba ahogando a los revisores voluntarios, reduciendo la calidad del código y erosionando la confianza en el proceso de contribución .

¿Qué adoptó Codeberg?

Codeberg anunció dos políticas distintas :

1. Un compromiso vinculante de que Codeberg no utilizará ningún dato de proyectos o usuarios para entrenar Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) o cualquier otro sistema de IA generativa.
2. Una prohibición de alojar proyectos que "consistan principalmente" en código escrito por herramientas de IA generativa (incluyendo servicios como Claude y OpenAI Codex). Esta medida fue codificada en los Términos de Uso de Codeberg .

La prohibición no se aplica a proyectos establecidos con comunidades activas que ocasionalmente aceptan contribuciones asistidas por LLM, proyectos ordinarios que usan IA para pequeñas ayudas, o experimentos menores .

Resultados de la votación

La política sobre LLM fue aprobada por los miembros activos que pagan cuotas de Codeberg tras una votación de dos semanas :

• 358 a favor (~69%)
• 144 en contra (~28%)
• 14 abstenciones (~3%)

Múltiples fuentes reportan estas cifras exactas . La participación fue aproximadamente la mitad de todos los miembros activos, y alrededor del 71% de quienes tomaron una posición votaron a favor .

Razones: saturación de infraestructura, aumento de costos y erosión de la confianza

Codeberg esgrimió varias razones interconectadas para la prohibición :

• Saturación de infraestructura y aumento de costos. La plataforma, gestionada por voluntarios, reportó un fuerte incremento en los costos de alojamiento y el consumo de recursos debido a proyectos de baja calidad generados por IA que son "volcados" en la plataforma. Estos proyectos consumen minutos de CI/CD, almacenamiento y ancho de banda sin apenas mantenimiento humano continuo .
• Erosión de la confianza en el software libre (FLOSS). Codeberg argumentó que el código generado por LLM inunda los bienes comunes con software no probado, no mantenido y sin responsable, degradando la confianza en la que se basa el ecosistema de código abierto para la colaboración y las auditorías de seguridad .
• Estatus legal y de derechos de autor poco claro. El código generado tiene una procedencia de derechos de autor ambigua, lo que dificulta cumplir con los requisitos de los Términos de Uso de Codeberg de que los proyectos tengan licencias claras .
• Riesgos de seguridad. La plataforma señaló que el código generado por IA carece de salvaguardas adecuadas y puede introducir vulnerabilidades ocultas que ningún humano ha revisado .
• Carga para los mantenedores voluntarios. La avalancha de solicitudes de incorporación de cambios (pull requests) generadas por IA estaba desbordando a los revisores voluntarios, un problema similar al que motivó la prohibición similar de Godot .

¿Cómo funcionará la aplicación?

La aplicación está diseñada para ser pragmática pero firme :

• Restricción en los Términos de Uso. La prohibición está ahora escrita en los Términos de Uso de Codeberg. Los proyectos que "consistan principalmente" en código generado por LLM tienen prohibido ser alojados .
• Reportes y moderación. La aplicación se basa en reportes de la comunidad y moderación. Codeberg no ha anunciado herramientas de detección automatizadas; los moderadores evaluarán los proyectos caso por caso .
• Áreas grises exentas. Los experimentos pequeños, los proyectos ordinarios que aceptan algunas contribuciones de LLM y las comunidades activas establecidas no son el objetivo explícito . La política apunta a los proyectos "vibe-coded" —repositorios que son esencialmente volcados de IA con poca o ninguna curación humana .
• Prohibición paralela del uso de datos. La primera resolución —que Codeberg no extraerá ni usará datos alojados para entrenamiento de IA— es un compromiso organizacional vinculante, exigible por los miembros .

La postura similar de Godot (poco antes que Codeberg)

La Fundación Godot anunció una política muy similar el 30 de junio de 2026 —aproximadamente tres semanas antes de la votación de toda la plataforma de Codeberg .

Elementos clave de la política de Godot :

• Prohibición de código escrito por IA. No se acepta código sustancial escrito por IA en el código base del motor.
• Prohibición de solicitudes de cambio autónomas de IA. Las solicitudes de cambio (pull requests) enviadas por agentes de IA son rechazadas automáticamente.
• Prohibición de comunicación generada por IA. El texto generado por IA en mensajes entre colaboradores humanos también está prohibido.
• Excepción limitada. La asistencia de IA solo está permitida para tareas menores y rutinarias como autocompletado de código, expresiones regulares, buscar y reemplazar —el tipo de herramientas que simplemente ayudan a un humano a escribir código.
• Controles más estrictos para nuevos contribuidores. Los nuevos contribuidores (definidos como aquellos con tres o menos solicitudes de cambio fusionadas) ahora necesitan la aprobación explícita de un mantenedor antes de enviar funciones importantes o refactorizaciones significativas.

Las razones expuestas por Godot coincidían directamente con las de Codeberg: una avalancha abrumadora de solicitudes de cambio generadas por IA estaba ahogando a los revisores voluntarios, reduciendo la calidad del código y erosionando la confianza en el proceso de contribución .