Kefir C 编译器停止公开开发

项目状态与社区

• Kefir C 编译器的公开开发即将结束；此前的源码仍可获取。
• 这看起来像是一个由一人完成的项目；由于没有公开更新，它在开源语境中被视为事实上已经“死掉”，如今成了一个私人的“玩具”，尽管这被认为是作者的权利。
• 从技术上看，它受到称赞：这是一个小而正确的 C 编译器，通过了 GCC torture tests，并且源码写得很精巧。

结束公开开发的动机

• 核心动机：作者对无偿劳动主要被训练 LLM 的公司所受益感到不适，而这与其使用 GPL 的初衷相违背。
• 一些评论者表达了类似决定：由于抓取和 AI 训练，停止公开代码、艺术或写作。
• 另一些人认为这不合理或前后不一，因为自由软件长期以来本就可能被商业用途使用，而这未必符合作者的意愿。

LLM 对开源与许可证的影响

• 一种观点：
  • 在 GPL/FOSS 代码上训练 LLM 破坏了署名、传染性许可和互惠的“社会契约”。
  • 有人认为模型及其输出是规避 GPL 义务的衍生作品，实际上把代码当作公有领域。
  • 这会降低发布的激励，并可能把知识推入封闭的“行会”中。
• 反对观点：
  • GPL 约束的是再分发，不是使用；训练只是使用的另一种形式。
  • 模型存储的是模式，而不是副本；除非输出逐字复制了大量代码，否则它们不会自动构成衍生作品。
  • FOSS 一直都存在他人受益却不回馈的风险；LLM 并没有从根本上改变这一点。
• 法律状态被描述为尚未明确；一些人坚持认为，只有在能举出模型复述了具体代码的实例时，侵权才算成立。

信任、激励与创意经济

• 一些人认为，这是一场从高信任数字世界向低信任数字世界转变的一部分，而无视 robots.txt 的抓取和机器人行为加速了这一变化。
• 另一些人则认为，互联网实际上几十年来一直就是低信任环境（垃圾邮件、审核、身份验证）。
• 有人担心，广泛使用 AI 会打击创作者积极性，缩小公开共享作品的来源，并可能巩固既有模式。

关于 AI 编程的技术与哲学看法

• 一些开发者表示，他们在个人项目中避免使用 AI，认为手写代码更有乐趣，也更有“灵魂”。
• 另一些人则说，LLM 让现在成为编写软件的“最佳时机”，因为它们自动化了琐碎任务，让他们可以专注于更高层次的设计。
• 关于创造力的争论：
  • 批评者称 LLM 输出本质上是衍生性的，并担心停滞或自我复述。
  • 支持者指出，大多数开发者本来就会复用模式和 Stack Overflow；真正的新意向来都很少。

缓解措施与政策设想

• 实际防御手段：将网站放到身份验证之后，要求用电子邮件才能访问，对机器人限流。
• 政策建议：针对未经请求的自动化请求实行“发送者/发起者付费”机制，参照反垃圾传真法；批评者怀疑其可执行性，并认为需要强有力的处罚。
• 有些人将 LLM 视为真正实现开源理想的工具——前提是模型保持广泛可访问，而不是被封闭起来。