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Zig编程语言禁止AI代码,坚守人类贡献

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来自 36氪精选

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开源编程语言Zig明确禁止提交任何AI辅助生成的代码,包括由大语言模型生成、改写、润色或调试的内容。Zig创建者Andrew Kelley在播客中称AI贡献为“垃圾”,认为这些贡献不仅无价值,反而占用核心团队有限的代码审查时间,拖慢项目进度。Zig并非孤例,QEMU、NetBSD、OBS Studio等开源项目也拒绝AI代码。尽管AI编程已成潮流,这些项目选择坚守人类原创,强调“传帮带”和程序员成长。此举引发讨论:在效率至上的AI时代,是否应保留纯人类贡献的空间?

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开源编程语言Zig,向AI代码说「不」

2026年06月01日 07:49 Zig创建者:AI辅助贡献就是「垃圾」

在 AI 时代,拥抱 AI 显然是大势所趋,连大名鼎鼎的 Linux 之父 Linus Torvalds 已经从年初开始在个人项目中使用 AI 编程。

但总有一些坚守者,他们的态度很明确:不接受 AI 代码。开源现代编程语言 Zig 是其中的代表之一。

Zig 由一家非营利组织以及一批贡献者共同维护。任何程序员都可以向它的代码仓库提交代码,只要遵守项目的行为准则。

规则之一就是:禁止提交 AI 辅助生成的代码。政策写得很清楚:不接受任何由大语言模型生成的内容,也不接受由大语言模型改写、润色、编辑、头脑风暴或调试过的内容。简单来说,就是让 AI 离 Zig 的代码贡献远一点。

完整内容见链接:https://ziglang.org/code-of-conduct/

在近日 JetBrains 的播客节目中,Zig 创建者兼首席开发者 Andrew Kelley 将 AI 辅助贡献称为「垃圾」。

Kelley 表示:「有人给我们提交完全没有价值的贡献。它们甚至是负价值,因为会占用团队有限的代码审查时间。」

Zig 的代码贡献主要由少数核心团队成员负责审查。这正是 Kelley 所强调的项目「瓶颈」:提交的 pull request 数量超过了审查者的处理能力。在访谈中,Kelley 提到 Zig 当时还有 200 个未处理的 pull request。

他进一步表示,当我们收到 AI 生成的「垃圾贡献」,并在审核几次之后发现,他们根本不知道自己在做什么。「有些贡献者只是把我们说的话复制粘贴回对话框,并试图通过清洗聊天记录来假装自己没有使用 AI 聊天功能,但我们依然能够看出来,并意识到永远不会有高质量的贡献。」

因此,这些「垃圾贡献」只会进一步拖慢整个团队的节奏。「我们浪费了所有人的时间,其他耐心等待的人提交的代码没有得到审核和合并。」

虽然 Zig 体量相对较小,但它的影响力并不小。比如,Bun 就是用 Zig 开发的,而 Bun 后来被 Anthropic 收购。与 Zig 不同,Bun 是拥抱 AI 的,几天前,Bun 创建者 Jarred Sumner 发推表示自己使用 Claude Code 的新功能动态工作流将 Bun 从 Zig 移植到了 Rust。

在 Claude Code、OpenAI Codex 等工具推动下,AI 辅助写代码已经席卷硅谷。有些人用 AI 修改代码,有些人则直接让 AI 起草整段代码。大型科技公司也纷纷提出高目标,强调未来有多少比例的代码应该由 AI 编写,甚至声称如今已有相当比例的代码来自 AI。

但 Zig 并不像这些上市公司一样,以「最大化效率」为唯一目标。Kelley 表示,对 Zig 来说,「传帮带」本身就是项目核心使命的一部分,因此 AI 贡献反而会适得其反。「我们都在努力变成更好的程序员。那些提交 AI pull request 的人,并没有帮助实现这个目标。」

在他看来,这类 AI 代码提交者更像是「路过型贡献者」:可能提交一两个 pull request,但永远不会真正加入核心团队。

同时,全面禁止 AI 也让规则更简单。Kelley 表示,如果他说只有「好的」AI pull request 可以被接受,那么审查者就必须逐个判断哪些是好的、哪些不是。「但如果我说一律不接受,那这项政策就非常容易执行。」

其实,除了 Zig,还有其他一些开源项目对 AI 说「No」,包括开源的机器模拟器和虚拟化工具 QEMU(拒绝任何被认为包含 AI 生成内容,或源自 AI 生成内容的贡献)、老牌开源类 Unix 操作系统 NetBSD(AI 生成代码被默认视为受污染代码,不得提交)和是非常流行的开源录屏和直播软件 OBS Studio(代码必须由人类编写)。

这些项目的坚守令龙虾之父 Peter Steinberger 不禁感叹,「LLM 连找 bug 都不可以吗?」

他们的坚守最终会带来怎样的结果,现在还无法断言。但在 AI 写代码几乎成为潮流的当下,这些选择按下暂停键的开源项目,至少值得被认真看见。

原文链接:

https://www.businessinsider.com/zig-programming-language-ai-rules-2026-5

本文来自微信公众号“机器之心”(ID:almosthuman2014),作者:关注AI的,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

AI 读后整理

对 HR 和管理者意味着什么

从管理者视角看,Zig的决策折射出AI时代组织管理中的核心矛盾:效率与质量、规模化与深度协作。Zig团队面临200个未处理pull request的瓶颈,AI贡献反而加剧审查负担,这提醒管理者:AI工具虽能提升产出速度,但若缺乏对质量的严格把控,可能稀释团队专注力,甚至破坏协作文化。对于依赖开源或内部协作的企业,需警惕AI生成内容带来的“伪贡献”——表面数量增长,实则增加筛选成本。此外,Zig强调“传帮带”使命,提示管理者在引入AI时应平衡效率与人才培养,避免工具替代了团队能力建设。案例还表明,明确规则(如“一律不接受AI代码”)比模糊标准更易执行,这对制定AI使用政策的企业具有借鉴意义。

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