今天在 GitHub Blog 上看到一篇文章标题是《When your project contributes AI-First, do you still feel like the project is yours?》。文章讨论了在开源项目中引入 AI 技术时项目的归属感和控制权可能会发生变化。我现在也是一位 AI 重度用户最近在我的开源项目维基框架中引入了一些 AI 作为辅助。以为 AI 的引入会让项目更快速地完善但是随着时间的推移虽然 AI 的引入确实带来了很多便利和快速迭代的能力但 AI 也让我感觉自己对项目的控制在下降。所以我最近暂停了开源项目的开发在重新思考项目的定位和方向。为什么会有这种感觉可能有以下几个原因AI 决策。当 AI 开始在项目中做出更多关键决策时开发者对项目的控制就会下降。因为 AI 模型会根据网络搜索结果和训练结果做出一些不那么完全透明的决定这样让开发者做 Code Review 时就会难以理解 AI 写的代码。贡献者的角色转变。在传统的开源项目中贡献者都是自己一行一行把代码写出来的靠这个推进项目的发展。当 AI 被引入后贡献者就会更多地依赖 AI 的实现建议、方案和自动化工具来推进项目这样就会削弱人在项目中的决定性角色和影响力。项目的方向。AI 的引入还会改变项目的推进方向。AI 会根据网络搜索的内容和用户习惯提出新的功能或改进意见这就可能会使项目的目标和愿景发生变化从而让原本的贡献者失去了对项目的把控。不久前我还看到 Oracle 旗下的 OpenJDK 管理委员会批准了一项临时政策广泛禁止生成式 AI 内容的贡献。其实我完全能理解为什么这么做原因很简单AI 生成的内容太不可控了有太多的因素会影响到 AI 的输出内容导致项目的质量和方向难以控制。其实我并不是反对 AI 工具的使用毕竟它能大大提高开发效率也能帮我们审计代码、提出修改意见。就像我管理的项目中的一个场景一个小伙子写的代码在测试环境跑一切正常但在生产环境做压力测试的时候就出问题了接口返回时长在 10 秒左右最后是用 AI 帮我分析原因解决了问题。原因很简单就是写的 SQL 存在性能问题但你不仔细阅读他的代码和 SQL 根本发现不了而且整个项目做 Code Review 也不太现实。总的来说我还是非常提倡在实际项目开发中引入 AI 的。虽然引入存在很多不确定性的问题但只要我们合理使用 AI 工具还是能让项目更高效地推进也能提高开发效率和代码质量。关键是我们要定义好 AI 的角色和边界确保它只是一个辅助工具而不是主导者。关于维基框架维基框架关注企业应用开发中的长期维护问题。在实际项目中业务系统往往同时涉及权限、微服务、接口协议、部署环境等复杂因素因此我们希望提供一套更容易扩展和维护的基础框架。官网framewiki.comGiteegitee.com/wiki-frameworkGitHubgithub.com/wiki-framework示例项目gitee.com/cdkjframework/framewiki-example 许可证MulanPSL-2.0木兰宽松许可证第2版