Codeberg заборонив AI-код: як голосували, чому і що далі

Заборона не поширюється на усталені проєкти з активною спільнотою, які час від часу приймають внески з допомогою LLM, звичайні проєкти, що використовують AI для невеликих допоміжних завдань, або невеликі експерименти .

Результати голосування

Політику щодо LLM схвалили активні члени Codeberg, які сплачують внески, після двотижневого голосування :

• 358 голосів «за» (~69%)
• 144 голоси «проти» (~28%)
• 14 утрималися (~3%)

Ці цифри підтверджуються кількома джерелами . Явка склала приблизно половину всіх активних членів; близько 71% тих, хто визначився з позицією, проголосували «за» .

Причини: навантаження на інфраструктуру, зростання витрат і руйнування довіри

Codeberg навів кілька взаємопов'язаних причин для заборони :

• Навантаження на інфраструктуру та зростання витрат. Платформа, якою керують волонтери, зазнала різкого збільшення витрат на хостинг і споживання ресурсів через низькоякісні AI-згенеровані проєкти, які «скидають» на forge. Ці проєкти споживають хвилини CI/CD, сховище та пропускну здатність, але майже не обслуговуються людьми .
• Руйнування довіри до FLOSS. Codeberg стверджує, що LLM-згенерований код заполонює спільний простір неперевіреним, несупроводжуваним та безвідповідальним програмним забезпеченням, підриваючи довіру, на якій тримається екосистема вільного та відкритого коду для співпраці та аудиту безпеки .
• Нечіткий правовий та авторсько-правовий статус. Згенерований код має невизначене походження з точки зору авторських прав, що ускладнює дотримання існуючих вимог Codeberg щодо чіткого ліцензування проєктів .
• Ризики безпеки. Платформа зазначила, що AI-згенерований код не має належних гарантій безпеки та може містити приховані вразливості, які не перевіряла жодна людина .
• Навантаження на волонтерів-мейнтейнерів. Потік AI-згенерованих pull request'ів перевантажив волонтерів, які займаються рев'ю коду, — проблема, яка також спонукала Godot до подібної заборони .

Як працюватиме заборона

Запровадження правил є прагматичним, але жорстким :

• Обмеження в Умовах використання. Заборона на проєкти, що «здебільшого складаються» з LLM-коду, закріплена в Умовах використання Codeberg .
• Репортування та модерація. Дотримання правил базується на скаргах спільноти та модерації. Codeberg не оголосив про впровадження автоматичних засобів виявлення; модератори оцінюватимуть проєкти в індивідуальному порядку .
• Винятки. Невеликі експерименти, звичайні проєкти, які приймають окремі LLM-внески, та усталені активні спільноти явно не підпадають під заборону . Політика спрямована на так звані «vibe-coded» проєкти — репозиторії, по суті, «скинуті» AI без людського супроводу .
• Паралельна заборона на використання даних. Перша резолюція — про те, що Codeberg не буде збирати та використовувати дані для навчання AI, — є обов'язковим зобов'язанням організації, яке члени можуть контролювати .

Godot та його позиція (незадовго до Codeberg)

Godot Foundation оголосила про дуже схожу політику 30 червня 2026 року — приблизно за три тижні до платформного голосування Codeberg .

Ключові елементи політики Godot :

• Заборона на AI-авторський код. Жоден значний код, написаний AI, не приймається до кодової бази ігрового рушія.
• Заборона на автономні AI pull request'и. Pull request'и, надіслані AI-агентами, автоматично відхиляються.
• Заборона на AI-згенеровану комунікацію. AI-згенерований текст у повідомленнях між учасниками також заборонений.
• Обмежений виняток. AI-асистенція дозволена лише для незначних, рутинних завдань, як-от автодоповнення коду, regex, пошук і заміна — тобто інструменти, які лише допомагають людині писати код.
• Суворіший контроль PR для новачків. Нові учасники (ті, хто мають три або менше об'єднаних pull request'ів) тепер повинні отримати явний дозвіл мейнтейнера перед поданням значних функцій або серйозного рефакторингу.

Причини Godot безпосередньо перегукуються з аргументами Codeberg: величезний наплив AI-згенерованих pull request'ів перевантажував волонтерів-рев'юверів, знижував якість коду та підривав довіру до процесу внесків .