我将不再上传到 NEW
Debian 决定将新软件包上传交由自动化的大型语言模型审查，引发了关于开源工作流中应如何使用 AI 的更广泛讨论。支持者认为，过度劳累的志愿审查者需要自动化帮助，而 LLM 可以有效充当代码审查“实习生”；批评者则反对被迫阅读冗长、未经验证且不确定的 AI 报告，认为这不尊重贡献者的时间，也违背 Debian 的价值观。许多人呼吁至少提供退出或加入机制，让 AI 只是维护者的工具，而不是强加给上传者的义务。
在 Debian 的 NEW 队列中使用 LLM
- 核心变化：Debian 的 DFSG/NEW 团队正在对新软件包自动运行基于 LLM 的审查，并将原始输出发送给上传者。
- 许多人认为这与 Debian 传统上的谨慎态度以及其“负责任的 AI”普通决议相冲突；该决议指出，自动化流程必须由人类监督并负责。
- 一些贡献者表示，除非提供退出选项，否则他们将停止向 NEW 上传。
同意、负担与尊重
- 主要反对点并不是“AI 存在”，而是被迫阅读未经审查的 LLM 输出：
- 又长又不可预测的“文字墙”（从数百到数千字）。
- 如果上传者忽略 AI 审查，可能会在队列顺序上受到惩罚。
- 批评者认为：如果维护者都没有时间阅读机器人输出，那么要求贡献者去读同样不合理。
- 几篇帖子将此视为一个尊重问题，以及把劳动从不堪重负的审查者转移给志愿者。
质量、确定性与比较
- 有人把 LLM 输出与编译器/代码检查器/脚本化检查相比；也有人认为这种类比具有误导性：
- 确定性工具是可复现、可调试且稳定的。
- LLM 具有波动性，可能产生幻觉，并会增加高噪声文本。
- 也有人表示，自己在代码审查中使用现代模型有很好的体验：
- 认为它们能发现真实 bug，并减少人工审查负担。
- 强调设置、提示词和人工整理都很重要。
治理、理念与瓶颈
- 有人强调 Debian 的正式治理结构，并认为这个流程可能违背已达成政策的精神。
- 也有人坚持，真正的瓶颈是审查者时间稀缺，而不是贡献者；任何能帮助维护者的工具都值得采用，即使贡献者不喜欢。
更广泛的 AI 反弹与滑坡担忧
- 讨论扩展到了其他场景中 AI 密集的工作流：工作面试、医疗转录、支持机器人、UI“AI 垃圾内容”。
- 对“软性强迫”表示担忧：AI 说是“可选的”，但拒绝使用会通过更差的服务或额外延迟受到惩罚。
建议的折中方案
- 采用可选择加入或明确退出（“No LLM” 标记）。
- 为 AI 审查和非 AI 审查的上传设置独立队列。
- 将 LLM 仅保留为内部助手；由人类阅读 AI 输出、提炼要点，并在联系贡献者之前承担责任。