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DataEye（本文作者为 DataEye，钛媒体经授权发布）
文 | Dataeye
当下，海内外的开发者社区开始越来越频繁地讨论AI泔水（AI Slop）对软件开发带来的影响。
所谓“AI泔水”，通常被用来形容那些由AI大量生成、看似完整，但实际质量低下、缺乏理解与维护价值的内容。过去，这个词更多出现在社交媒体、搜索引擎污染等语境中；但如今，它正在越来越多地进入程序员、开源维护者与软件团队的日常讨论。
最近，一篇来自海德堡大学、墨尔本大学、新加坡管理大学研究者联合发布的论文《An Endless Stream of AI Slop: The Growing Burden of AI-Assisted Software Development》，则试图系统性地分析这一现象。
该论文基于Hacker News与Reddit论坛上15个讨论、共1154条开发者帖子，研究了程序员们如何看待AI辅助开发，以及AI生成内容正如何参与软件开发流程。最终试图回答一个问题：当AI开始大量参与软件开发后，真正增加的，究竟是效率，还是新的负担？
AI提高了开发效率，但审核成本正在反向上升
这篇论文中，“审核摩擦”是研究者总结出的第一个核心方向。
简单来说，很多开发者开始发现：AI确实能快速生成代码，但团队随后需要投入更多时间，去阅读、理解、验证、修复这些代码。
一位开发者就直接表示：“开发时间缩短了，但团队现在需要花更多时间审核，这看起来根本没有带来收益。”
而类似的抱怨，在开发者社区中正在变得越来越常见。论文提到，在1154条帖子中，“审核负担”是出现频率最高的问题之一。部分团队甚至提到，AI辅助编码后，拉取请求（Pull Request）数量开始明显增加。
例如，有团队提到自己“6名员工每天需要处理30个PR”；还有开发者形容，自己审核AI代码时，“像是第一次有人类真正读到这些代码”。
AI生成的不只是代码，还有新的“技术债”
除了审核成本上升之外，论文中另一个被频繁讨论的问题，是AI正在加速“低质量代码”进入项目本身。
研究者将这一部分归纳为“质量退化”。在大量开发者讨论中，一个反复出现的观点是：AI的最大问题，并不只是“会写错代码”，而是它经常会生成“看起来合理，但实际存在隐患”的代码。
论文中提到，不少开发者总结出了AI代码的一些典型特征，例如：
甚至还有案例提到，AI会“虚构不存在的外部服务”，然后再自己模拟这些根本不存在的服务接口，最终生成一整套“逻辑自洽、但完全虚假的集成方案”。
论文中，一位开发者这样总结：
而这种问题，对于游戏行业来说，其实并不陌生。
尤其是在手游研发中，很多项目本身就长期面临版本迭代频繁、上线周期压缩、人力有限等问题。AI工具的加入，某种程度上进一步放大了“先跑起来再说”的倾向。
过去几年里，包括Unity、Epic Games等厂商，都在持续推动AI辅助开发工具进入游戏工业化流程。从代码生成，到NPC行为编写，再到自动化测试，AI正在越来越深地进入开发链路。
但与此同时，海外开发者社区中，也开始越来越多地出现对“AI生成代码不可维护”的讨论。特别是在多人协作、长期运营型项目中，团队真正担心的，往往不是“代码能不能跑”，而是几年之后，还有没有人能读懂这些代码。
被污染的不只是代码，还有整个“知识生态”
相比代码质量本身，论文中另一个更值得关注的观点是：“AI泔水”正在开始影响整个开发者知识生态。
研究者将其归纳为“知识生态退化”。简单来说，就是开发者开始越来越难从互联网获得“可靠的信息”。
过去几年里，程序员长期依赖的很多知识来源——包括技术文档、教程、论坛问答、博客文章，甚至Stack Overflow网站——都开始出现越来越多AI生成内容。
而问题在于，这些内容往往“看起来很专业”，但实际上却可能存在：
论文中，一位开发者就提到：
这种变化，也正在对游戏开发产生非常现实的影响。因为无论是各种Shader、插件、中间件、运营工具等等，大量游戏开发经验本来就建立在开发者论坛、教程视频、GitHub项目与社区分享之上。
论文中一个很有意思的细节是，部分开发者甚至将这一现象，与过去几年科技行业大规模裁撤“开发者关系”团队联系到了一起。
被引用的一位开发者提到：
“过去负责维护文档、示例代码和教程的人，很多在2022年后的裁员潮里已经被裁掉了。”
换句话说，一边是越来越少的人维护真实内容；另一边，则是越来越多AI自动生成内容开始填满互联网。某种程度上，这也正在让开发者知识生态进入一种新的“信息通胀”。
真正的关键不是AI本身，而是行业的机制
在论文最后，研究者提出了一个非常核心的观点：“AI泔水”之所以会越来越多，并不只是因为AI“能生成内容”，而是因为当前的软件行业，本身就在奖励“更快地产出更多东西”。
论文将这一部分归纳为“结构性驱动因素”。
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