Codeberg запрещает ИИ-код: что нужно знать open-source сообществу

Что именно принял Codeberg

Codeberg объявил о двух отдельных политиках :

1. Юридически обязывающее обязательство не использовать данные проектов и пользователей для обучения LLM (больших языковых моделей) или любых других систем генеративного ИИ.
2. Запрет на хостинг проектов, которые «в основном состоят» из кода, написанного генеративными ИИ-инструментами (включая такие сервисы, как Claude и OpenAI Codex). Это положение было внесено в Пользовательское соглашение Codeberg .

Запрет не распространяется на устоявшиеся проекты с активными сообществами, которые иногда принимают LLM-ассистированные правки, на обычные проекты, использующие ИИ для мелких задач, а также на незначительные эксперименты .

Результаты голосования

Политика в отношении LLM была одобрена платящими взносы активными членами Codeberg по итогам двухнедельного голосования :

• 358 — «за» (~69%)
• 144 — «против» (~28%)
• 14 — воздержались (~3%)

Эти точные цифры подтверждаются несколькими источниками . Явка составила примерно половину всех активных членов; около 71% проголосовавших (без учёта воздержавшихся) высказались «за» .

Причины: нагрузка на инфраструктуру, рост издержек и эрозия доверия

Codeberg привёл несколько взаимосвязанных аргументов в пользу запрета :

• Нагрузка на инфраструктуру и рост затрат. Платформа, управляемая волонтёрами, сообщила о резком увеличении расходов на хостинг и потребления ресурсов из-за низкокачественных ИИ-проектов, которые буквально «сваливают» на фордж. Такие проекты расходуют минуты CI/CD, дисковое пространство и трафик, но практически не сопровождаются людьми .
• Эрозия доверия к FLOSS. В Codeberg считают, что LLM-сгенерированный код заполняет общее пространство непроверенным, неподдерживаемым и безответственным ПО, подрывая доверие, на котором держится экосистема свободного и открытого ПО, а также аудит безопасности .
• Неясный правовой статус. Сгенерированный код имеет неопределённое авторство, что затрудняет соблюдение существующих требований Codeberg к лицензированию проектов .
• Риски безопасности. Платформа отметила, что ИИ-код зачастую не содержит адекватных мер защиты и может содержать скрытые уязвимости, которые никто из людей не проверял .
• Бремя на волонтёров-мейнтейнеров. Поток ИИ-сгенерированных pull request'ов перегружал добровольных ревьюверов — та же проблема, что побудила Godot ввести аналогичный запрет .

Как будет работать контроль

Механизм контроля задуман как прагматичный, но жёсткий :

• Ограничение в Пользовательском соглашении. Запрет прямо прописан в ToU Codeberg. Проекты, которые «в основном состоят» из LLM-кода, не допускаются к хостингу .
• Репорты и модерация. Соблюдение контролируется через репорты сообщества и последующую модерацию. Codeberg не анонсировал внедрение автоматических детекторов; модераторы будут оценивать проекты вручную, в каждом отдельном случае .
• Исключение «серых зон». Мелкие эксперименты, обычные проекты, в которых допустимы отдельные LLM-правки, и устоявшиеся активные сообщества явно выведены из-под действия запрета . Политика нацелена на «vibe-coded» проекты — репозитории, созданные по принципу «сбросил код из ИИ и забыл», с минимальным участием человека .
• Параллельный запрет на использование данных. Первая резолюция — о том, что Codeberg не будет собирать и использовать размещённые данные для обучения ИИ — является обязательством самой организации и может быть приведена в исполнение членами .

Godot занял аналогичную позицию (незадолго до Codeberg)

Фонд Godot объявил о своей очень похожей политике 30 июня 2026 года — примерно за три недели до общеплатформенного голосования Codeberg .

Ключевые элементы политики Godot :

• Запрет на ИИ-авторство. Значительный код, написанный ИИ, не принимается в кодовую базу движка.
• Запрет на автономные ИИ-PR. Pull request'ы, отправленные ИИ-агентами, автоматически отклоняются.
• Запрет на ИИ-сгенерированное общение. Текст, созданный ИИ, в сообщениях между контрибьюторами также запрещён.
• Ограниченное исключение. ИИ-помощь разрешена только для мелких рутинных задач: автодополнение кода, regex, поиск и замена — то есть для инструментов, которые лишь помогают человеку писать код.
• Более строгий контроль для новичков. Новые контрибьюторы (те, у кого три или менее принятых PR) теперь должны получать явное разрешение мейнтейнера перед отправкой крупных функций или значительного рефакторинга.

Мотивация Godot совпала с мотивацией Codeberg: лавина ИИ-сгенерированных PR перегружала волонтёров, снижала качество кода и подрывала доверие к процессу контрибьюции .