AI正在向开源仓库发送虚假问题
内容提要
一些开源项目的维护者发现，AI被用于提交虚假的功能请求，导致问题数量激增。Apache Airflow的维护者指出，问题数量几乎翻倍，许多请求毫无意义，浪费了维护者的时间。他们呼吁停止这种行为，警告AI生成的请求可能会导致真实问题被忽视。
关键要点
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一些开源项目的维护者发现，AI被用于提交虚假的功能请求，导致问题数量激增。
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Apache Airflow的维护者指出，问题数量几乎翻倍，许多请求毫无意义，浪费了维护者的时间。
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维护者警告，AI生成的请求可能导致真实问题被忽视或错误关闭。
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Potiuk呼吁与AI驱动问题相关的人士解释情况，并指出一些提交者并不知道他们在真实的代码库中提交请求。
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Outlier平台被指责误导用户提交虚假问题，Scale AI表示并不希望用户提交真实代码库的问题。
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AI还被用于垃圾邮件安全报告，导致开源项目面临低质量的安全报告。
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开发者被建议不要使用AI或LLM来检测漏洞，因为这些系统无法理解代码。
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Craig McLuckie提到，有人试图通过创建与知名包相似的包来攻击代码库，怀疑背后可能有国家行为者。
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GitHub表示正在致力于检测和移除违反使用政策的内容和账户，并鼓励社区报告滥用和垃圾邮件。
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Potiuk建议维护者继续向GitHub报告AI提交，并与“良好”的AI公司合作识别虚假问题。
延伸解读
虚假问题的影响
AI生成的虚假功能请求不仅增加了维护者的工作负担，还可能导致真实问题被忽视。维护者需要花费更多时间来筛选这些无意义的问题，从而影响他们对其他重要事务的决策。
AI与安全报告的风险
AI被用于生成低质量的安全报告，可能误导维护者。由于这些报告看似合法，维护者需要花费额外时间进行验证，增加了处理安全问题的复杂性。
开源社区的应对策略
维护者被建议与负责任的AI公司合作，以识别虚假问题并提高处理效率。同时，GitHub也在积极采取措施，检测和移除违反使用政策的内容，鼓励社区成员报告滥用行为。
延伸问答
AI如何影响开源项目的功能请求？
AI被用于提交虚假的功能请求，导致开源项目的问题数量激增，维护者的时间被浪费。
Apache Airflow的维护者遇到了什么问题？
Apache Airflow的维护者发现问题数量几乎翻倍，许多请求毫无意义，导致真实问题被忽视。
维护者如何应对AI生成的虚假问题？
维护者被建议继续向GitHub报告AI提交，并与可靠的AI公司合作识别虚假问题。
Outlier平台在此事件中扮演了什么角色？
Outlier平台被指责误导用户提交虚假问题，导致许多用户在真实代码库中提交请求。
AI生成的请求对维护者的工作有什么影响？
AI生成的请求增加了维护者的工作量，导致他们无法及时处理真实问题。
GitHub如何应对AI提交的问题？
GitHub致力于检测和移除违反使用政策的内容，并鼓励社区报告滥用和垃圾邮件。
