proyecto de código abierto Tldraw debido a la carga de basura generada por IA en gran volumen, anuncia que suspende temporalmente la aceptación de contribuciones externas. Este tipo de «AI Slop» consume gravemente la energía de los mantenedores, y la comunidad está explorando la creación de un sistema de reputación o un mecanismo de depósito para hacer frente a ello.
Por la carga de contenido generado por IA, el proyecto de código abierto Tldraw suspende la aceptación de PRs externos
Un proyecto de dibujo web de código abierto en GitHub que ha obtenido más de 40,000 estrellas, Tldraw, anunció recientemente que suspenderá la aceptación de solicitudes de extracción (Pull Request, PR) de contribuyentes externos.
El desarrollador steveruizok señaló que, como en muchos proyectos de código abierto en GitHub, el equipo ha detectado un aumento claro en la cantidad de contribuciones generadas completamente por herramientas de IA. Aunque algunas contribuciones en forma son correctas, la mayoría carecen de contexto completo, malinterpretan el repositorio de código y los remitentes casi no participan en discusiones posteriores.
steveruizok enfatizó que un PR abierto representa el compromiso del mantenedor, lo que significa que esa contribución será revisada cuidadosamente y considerada para su incorporación. Para mantener el significado de ese compromiso, el equipo debe realizar una selección más estricta.
Actualmente, la política de Tldraw es cerrar todos los PRs externos primero, y reabrir solo aquellos que realmente se consideren relevantes. Esto es en el mejor interés de la calidad del proyecto y del código, aunque lamentan cerrar las contribuciones públicas, steveruizok indicó que solo podrán volver a abrirse cuando GitHub lance mejores herramientas de gestión.
Curl y OCaml también afectados, la proliferación de AI Slop
La decisión de Tldraw de suspender las solicitudes de extracción es solo un ejemplo reciente del impacto de AI Slop (basura de IA) en la comunidad de código abierto. Recientemente, en Reddit y Hacker News, estos debates han ido en aumento.
Un hilo en Reddit señala que, el conocido mantenedor de la herramienta de transferencia Curl, Daniel Stenberg, reveló que el proyecto está siendo víctima de un «DDoS» por informes de errores generados por IA, con aproximadamente el 20% de los envíos en 2025 siendo contenido basura de IA, lo que consume mucho tiempo de los voluntarios mantenedores.
Además, el mantenedor de OCaml también rechazó una solicitud de extracción de 13,000 líneas generadas por IA, argumentando que revisar código generado por IA es más laborioso que escribirlo manualmente, y que una gran cantidad de PRs de baja calidad puede colapsar el sistema.
En los debates en Hacker News, el foco está en los problemas del mecanismo de GitHub.
Algunos usuarios opinan que, al poner la cantidad de PRs en un lugar destacado en la página, GitHub fomenta la cultura de enviar contribuciones solo por datos.
El problema actual con la IA generativa en la comunidad de código abierto es que muchos desarrolladores sin experiencia usan herramientas de IA para generar código sin valor alguno, y esperan que los mantenedores los fusionen rápidamente, lo que está dañando la confianza en la colaboración en la comunidad de código abierto.
Algunas soluciones: listas blancas o sistemas de reputación
Frente al acoso de código basura (Shitcode) en la comunidad de código abierto, el desarrollador de Bitcoin Bryan Bishop (kanzure) respondió en la página de GitHub de Tldraw que, él propuso a la comunidad de Bitcoin Core que el proceso de desarrollo se «privatizara», pasando a un modo solo para miembros invitados, o que se incluyera en una lista blanca para poder publicar comentarios y PRs.
Aunque esto podría contradecir el espíritu abierto de Bitcoin, Bryan Bishop cree que esto puede reducir efectivamente el ruido y las discusiones inútiles causadas por no contribuyentes, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la tecnología y evitar que la atención valiosa se disperse en interacciones maliciosas o ineficaces.
Además de la privatización, el ingeniero de software Steve Rodrigue también sugiere crear un sistema de reputación para contribuyentes a través de múltiples proyectos, verificando la valía de las cuentas mediante redes de confianza.
Otro desarrollador está trabajando en un protocolo basado en blockchain llamado «Stake-to-PR», que requiere que los remitentes paguen una pequeña garantía, y si el contenido enviado se considera basura de IA, se confiscara el fondo; si es una contribución válida, se devuelve en su totalidad, intentando detener el abuso de IA elevando el umbral de participación.
Lecturas relacionadas:
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