Rust官方仓库发布首个大语言模型使用政策

Rust团队近日发布关于大语言模型（LLM）使用的政策型文档，其目标为规范在该项目代码仓库中使用大语言模型，它明确划定了允许与禁止的边界。

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此文档起源于Zulip上讨论区的内容基础，此讨论版块已经超过3000条消息。

Rust团队在讨论区中将范围圈定在政策上，它明确标记了几个超范围的主题：大语言模型对社会&经济的长期影响、对环境的影响、大语言模型输出的版权状态、对使用大语言模型人士的道德评判。

政策放在 Forge 上，它是活文档，并不是封死的RFC。它会在 CONTRIBUTING.md 以及 rustc 和 std 开发指南里加链接。贡献者需要定期查看最新版本，因为规则可能随实践调整。

这份政策为什么需要

很多人士发现，由大语言模型生成的代码和文字，阅读起来并不让人很愉快。它是人们学习与探索的重要辅助工具，但Rust仓库中正被由大语言模型生成的大量低质量PR所充斥。

因此，制定该政策让审核工作更容易，不需要再麻烦，去逐个案例进行处理。

该政策文档明确指出，这不是关于大语言模型是好是坏的辨论，也不是关于它长期影响的辨论，它只是描述清晰了 rust-lang/rust未来的政策。

一些被禁止的用途

Rust大语言模型规约明确禁止了一些有效的LLM语法。团队倾向于更多限制而不是禁止不足，这表示在Rust编译器或标准库的工作中，使用AI生成代码以及文字都会受到严格限制。

政策制定时参考了其他开源项目的先例。一些项目选择完全禁止AI生成的提交，比如 postmarketOS、Zig、Servo、QEMU。另一些项目允许AI辅助但要求监督，比如 SciPy、LLVM、Blender、Linux 内核、Firefox、Ghostty、Fedora、curl、Linux 基金会。Rust 核心仓库走了中间路线——不禁止AI工具本身，但要求使用的人对代码负责。

用户反馈指南

Rust规范的制定者，意识到文档中的一部分内容可以会让一些人不高兴。他们也发出请求或倡议请开发者和用户思考：你的具体改进是否能更容易的管理？是否需要立即解决你的担扰，还在在后续时刻解决？考虑不创建政策规范的成本是什么？如果你为团队考量，具体哪些工作流程会受到影响？你能接受此种中断吗？

结语

Rust的大语言模型政策的目的是在不使用AI帮助的情况下进行实际代码贡献，同时允许将AI用于学习、发现问题或在审核时提供帮助。这反映了 Rust 团队对代码质量和社区规范的重视。