软件工程师发布“拒绝AI垃圾”宣言以对抗低质量AI输出

在AIE Code Summit 2026上，软件工程师和领导者发布了一份宣言，旨在解决“垃圾（slop）”泛滥的问题——这是他们用来描述那些理解成本高于生产成本的AI生成内容的术语。该宣言认为，虽然AI是一个强大的工具，但传递未经审查的模型输出会造成成本不对称：生产成本趋于零，而人类审查成本保持不变。

定义“垃圾”问题

该宣言将“垃圾”识别为当前AI领域的副产品，在这种环境下，生成一个千行代码的Pull Request或一份十页的文档的成本正趋近于零。由于人类的审查时间保持不变，这造成了巨大的不对称，可能会压垮团队并降低软件质量。

作者认为，“垃圾”并非源于使用AI本身；相反，它发生在人类在不承担质量或读者体验责任的情况下传递AI输出时。这是判断力的失败，而非技术本身的失败。

“‘垃圾’是指我们投入到生产某项内容中的努力，少于我们要求消费者去理解它时所花费的努力。”

— No AI Slop: A Manifesto

对系统的复合影响

该宣言的一个核心担忧是“垃圾”如何在技术生态系统中产生复合影响。当低质量的AI输出留在团队的知识库或聊天记录中时，它就成了下一代智能体的训练数据，而这些智能体随后会复制并重复同样的错误。

这个循环可能导致沟通和质量的逐渐侵蚀。该宣言指出，团队内部流通的“垃圾”越多，人们就越少去对抗它，这可能导致可维护性的恶性循环。

提议的解决方案与人类角色

为了对抗这一问题，该宣言提出了几种解决方案，包括优化系统以高效提取人类意图，以及优先考虑“更好的工作”而非“更轻松的工作”。它鼓励开发者在开始使用模型执行任务之前，通过探索现有技术和资源来进行独立思考。

作者强调，虽然“氛围编程（vibe coding）”和单次提示词是高杠杆工具，但如果它们损害最终结果，就不应被使用。他们倡导建立一个系统，其中任何AI生成的内容都应明确披露，并在对用户最重要的部分进行准确性检查。

权衡与不确定性

该宣言承认并没有唯一的正确答案，而且整个行业仍在重新学习什么是可以接受的。虽然目标是为每个人创造价值，但作者承认，AI发展的快速步伐使得建立永久的护栏变得困难。

一个关键的剩余问题是如何平衡产出结果的即时业务压力与维护高质量、人类可理解的代码库的长期必要性。该宣言是社区主导的这些信念演变的起点。