Linux 基金會研究部門（LF Research）於 2026 年 10 月 20 日在 All Things Open 大會公布新報告《Navigating Open Source Software Development in the Generative AI Era》，指出生成式 AI 一方面大幅壓縮開發時間，另一方面令開源維護者面對大量低質提交。[1][2]
## 核心數字
報告由 Red Hat 贊助，並獲 Futurewei、OpenSSF 與 LF AI & Data 支持。[1] 官方列出的主要發現包括：
– **59% 維護者**表示自生成式 AI 興起後，收到的貢獻量有所增長；在大型專案中升至 **69%**
– 維護者估計 **25% 的傳入 pull request 屬低質素**（即所謂「AI slop」），在大型專案中升至 **31%**
– **71% 維護者**同意生成式 AI 降低了參與開源的門檻，但 **53% 不同意**它改善了社群信任
– 生產力提升可按任務類型量化：六項開源開發活動的平均時間縮減，包括**提案討論 19%**與**撰寫程式碼 52%**
– 但對於**高複雜度任務，21% 受訪者**表示使用生成式 AI 反而花更多時間
– 省下的時間有再投資：**66%** 用於處理技術債、**63%** 開發新功能、**58%** 學習與進修
– 治理未追上採用速度：**只有 35% 專案**有正式允許使用生成式 AI 的政策，**32% 既無政策亦無計劃**
– 貢獻者方面，**61%** 會在提交前對 AI 生成程式碼做詳細審查與完整功能測試，但披露 AI 協助的做法仍不一致
– **46% 維護者**認為生成式 AI 增加對新貢獻者提供導師指導的需要，**32%** 則認為減少
## 官方立場
Linux 基金會研究部高級副總裁 Hilary Carter 在公告中表示：「開源專案需要為不斷增長的 AI 生成貢獻者群體做好設計，而不是單純反應。」她指這意味着要為生成式 AI 設定清晰期望、把測試與披露的責任放在貢獻者身上，並給予維護者更好的工具去管理傳入的 pull request。[1]
報告建議專案訂立清晰的書面政策、強化透明度與披露要求、要求貢獻者在提交前測試並記錄 AI 協助的改動、統一署名做法，並把治理、驗證與信任視為 AI 輔助開發的核心基建。[1]
## 參考資料
[1] [Linux Foundation 官方新聞稿 — New LF Research Survey Shows Generative AI Cuts Open Source Coding Time in Half, but 25% of Incoming Pull Requests are Considered AI Slop（2026 年 10 月 20 日）](https://www.linuxfoundation.org/press/new-lf-research-survey-shows-generative-ai-cuts-open-source-coding-time-in-half-but-25-of-incoming-pull-requests-are-considered-ai-slop)
[2] [LF Research 官方報告頁 — Navigating Open Source Software Development in the Generative AI Era](https://www.linuxfoundation.org/research/oss-development-gen-ai-era-2026)
