"AI slop 的无尽洪流"：AI 辅助软件开发日益增长的负担
软件工程
2026-03-31 v1
摘要
"AI slop"，即低质量的 AI 生成内容，正日益影响软件开发，涵盖生成的代码、拉取请求、文档和错误报告。然而，关于开发者如何感知和应对这一现象的实证研究仍然有限。我们对 Reddit 和 Hacker News 上 15 个讨论帖中的 1,154 条帖子进行了定性分析，构建了一个包含 15 个代码的代码本，组织为三个主题簇：审查摩擦（AI slop 如何增加审查者负担、侵蚀信任并促使反制措施）、质量退化（对代码库、知识资源和开发者能力的损害）以及力量与后果（系统性激励、强制采用、工艺侵蚀和劳动力中断）。我们的研究将 AI slop 框架化为一种公地悲剧，其中个体生产力的提升将成本外部化给审查者、维护者和更广泛的社区。我们报告了开发者提出的关切和缓解策略，为工具开发者、团队负责人和教育工作者提供了可操作的见解。
引用
@article{arxiv.2603.27249,
title = {"An Endless Stream of AI Slop": The Growing Burden of AI-Assisted Software Development},
author = {Sebastian Baltes and Marc Cheong and Christoph Treude},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27249},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 2 figures, 1 table