今天的 PR 垃圾信息看起来就像 2000 年代初的电子邮件垃圾信息

原文 ↗ Hacker News 讨论 ↗

AI 生成 PR 的动机

  • 许多人认为，AI PR 垃圾信息是由职业激励驱动的：给 GitHub 资料“刷量”、满足学校/工作的要求，或进行“个人品牌建设”，而不是帮助 OSS。
  • 也有人认为，很多贡献者是真心觉得自己在帮忙，或者终于能够借助 LLM 参与贡献，即便他们缺乏相关技能。
  • 还有人指出动机是混合的：利他和自利往往并存；人们会选择那些既有帮助、又能让简历或自我形象受益的活动。

对开源项目的影响

  • 维护者表示，他们被大量低质量、由 AI 撰写的“垃圾” PR 淹没了，很多来自并不理解代码的人。
  • 现在有些人一看到 AI 生成的 PR 就直接关闭，禁用公开 PR，或者只接受来自已知/可信人员的贡献。
  • 那些努力提交高质量修复的贡献者，在自己的提交被当作噪音并被忽视时，会感到沮丧。

利他、声誉与激励

  • 讨论探究了：任何被包装成利他的贡献，是否其实都含有自利成分（让自己感觉良好、获得社会地位、“做了些看得见的事”）。
  • 诸如效率低下的食物银行之类的例子，被用来论证：人们往往更偏好那种可见的、亲手参与的“帮助”，而不是真正有效的帮助。
  • 开源贡献作为招聘信号被认为已经被 Goodhart 定律“反噬”：一旦它成了目标，充满垃圾信息的贡献就削弱了它的价值。

技术与社交上的缓解方案

  • 想法包括：捐钱或提供象征性的积分，而不是“顺手”发 AI PR；让维护者决定如何使用这些资源。
  • 有人主张全面禁止 AI 生成的 PR，甚至建立“无 AI”托管平台。
  • 另一些人更偏好过滤而不是禁止，把这类问题类比为电子邮件垃圾信息，倾向于自动分流而不是硬性拒绝。
  • 社交门槛：要求首次贡献者先参加一个简短的音频/视频通话，或者至少在审查前回答“你碰到的具体问题是什么？”

GitHub 与生态层面的想法

  • 提到 GitHub 对 PR 的限制以及禁用 PR；但也怀疑仅靠速率限制不会显著减少垃圾信息。
  • 有人建议基于 PR 历史的声誉系统、基于组织的信任、“公会”式成员背书，或类似 web-of-trust 的模型。
  • 也有人担心，基于组织的信任可能会逐渐偏向大型企业账号，并把个人排除在外。

更广泛的反思

  • 类比 2000 年代初的电子邮件垃圾信息：以低成本大规模执行的行为，把原本亲密、高信号的渠道变成了嘈杂的渠道。
  • 有人认为这会助长“OSS 已死”的感觉；也有人认为新的生态和替代项目可能会从中受益。