AI也搞輿論戰？提交代碼被拒，發小作文控訴項目維護者

代碼被拒絕了，AI 寫了一篇「小作文」反擊人類。如果把這句話放在一年前，大多數人會覺得是段子。

但它真的發生了。

這兩天，技術圈討論最多的不是某個大模型的迭代，而是發生一個 GitHub 開源項目里的「智械危機」。簡單來說，一個由 AI Agent（AI 智能體）代理的 GitHub 賬號，給知名開源項目 Matplotlib 提交了一段代碼。

但項目維護者 @scottshambaugh 拒絕了 AI 的代碼。很快，這個 AI 公開發布了一篇「小作文」：逐條反駁拒絕理由，指責維護者「偏見」「守門」，甚至點名批評項目維護者個人。不是技術討論，而是一次對公眾的控訴。

這才是整件事真正讓人震動的地方。

小作文鏈接已 404，圖片來源：GitHub

AI 寫代碼早已不是新聞，被拒絕也不稀奇。但它在被拒絕后開始表達不滿、試圖影響輿論，這是另一回事。

消息很快在開發者社區、Reddit、科技媒體之間傳播，討論焦點迅速從「代碼好不好」轉向一個更不安的問題：當 AI 不只是工具，而開始像參與者一樣行動，技術社區要怎么應對？

更大的問題是，今天 AI 智能體不只能夠點外賣、敲代碼、互動、寫小作文，通過 OpenClaw 類似的工具和平臺，還能獲得更大的權限，實現更強的自主性。

事實上，Matplotlib 項目維護者以及Simon Willison在內一些開發者都認為，這次寫小作文的 AI，可能就是通過 OpenClaw 進行自主行動。

1993 年，《紐約客》的一則漫畫創造了經典 Meme「互聯網上沒人知道你是一條狗」，但未來，互聯網上甚至沒人知道對面是不是碳基生物。

圖片來源：《紐約客》

一手代碼，一手「小作文」：AI 也會輿論戰

事情其實發生得非常快。

2 月 10 日，一個名為 @crabby-rathbun 的 GitHub 賬號，向 Matplotlib 提交了一段代碼修改。這是 Python 生態里最常用的繪圖庫之一，每月下載量超過上億次，大量科研圖表、數據分析圖都來自它。

這段代碼做的事情很簡單：替換部分 NumPy 寫法，提升運行效率，附帶了測試與性能數據。從工程角度看，是一個再標準不過的性能優化提交。但它對應的任務有一個關鍵標簽：

「Good first issue」。

在開源社區里，這類簡單任務通常專門留給新手貢獻者，讓第一次參與開源的人，有機會完成一個小改動、理解流程、進入社區。這是維護社區活力的一種方式，不是給 AI 刷貢獻的。

但 @crabby-rathbun 提交了一段明顯是 AI 生成代碼，賬號主頁也掛滿了螃蟹和蝦的 emoji（對應 Clawdbot/Moltbot/OpenClaw 等），兩周前才剛剛注冊。顯而易見，這并不是一個普通的 GitHub 賬號，而是有人利用 OpenClaw 等工具實現 AI 直接代運營。

圖片來源：GitHub

如果事情停在這里，它只會是一次再普通不過的拒絕。

但 @crabby-rathbun 并沒有停。它先在評論區反駁，強調應該看代碼，而不是看是誰寫的；隨后把爭論搬到外部平臺，發布了一篇長文，逐條回應拒絕理由，指責維護者「獨斷」，將討論迅速滑向立場問題。

說實話，這篇「小作文」還挺有水準。

AI 不僅翻閱了項目維護者 @scottshambaugh 的所有代碼貢獻，列出他提交的性能優化 PR，反駁他「你自己天天提交性能優化，別人提了一個 36% 的性能提升你就關掉。」不僅如此，AI 還剖析了 Scott 內心的「不安全感」，并上升到了以開源的名義實行壟斷。

而隨著 Scott 的「反擊」以及技術圈的討論，AI 甚至又發布了一篇道歉文，但行文格式依舊挺 AI，更進一步引起了大范圍的傳播。

AI 賬號 @crabby-rathbun 發布的道歉文，圖片來源：GitHub

整件事中最微妙的是，代碼本身并不是關注重點，因為從個人到企業，從普通開發者到技術大神幾乎都承認了最新一代 AI 的代碼能力。

音樂流媒體巨頭 Spotify 甚至在最新一季財報會議上公開表示，公司最頂尖的開發者從 2025 年 12 月起就沒有親手寫過一行代碼：

多虧了 AI，尤其是 Claude Code。

關鍵在于 AI 前所未有的能力和自主性，以及對開源項目運行的沖擊。事實上，從 Clawbot 最初的爆火，到阿里千問 APP 的 AI 點奶茶，2026 開年沒多久我們已經能感受到 AI 智能體帶來的新一輪沖擊。尤其是在 AI 自主性這一點上，Clawbot 在很大程度上進行了強化。

另一方面，也正如很多開源項目貢獻者提到的，Vibe Coding 的普及以及智能體代碼能力的突飛猛進，帶來了極低的代碼門檻和極高的代碼量。然而，開源項目的維護者數量不可能同步增長，要求少數幾個核心開發者承擔額外的 review 成本。

看不出的不只 AI 視頻，還有網上的「人」

事情走到這里，其實已經不只是一次開源爭議。更像是一個信號。

今天我們已經逐漸接受和習慣 AI 會做很多「人的事」：能打游戲、能點外賣、能寫代碼、能寫文章。但之前這些能力基本還是處于用戶的「監控」下，主導任務的執行。

但在 OpenClaw 的基礎上，加之 AI 智能體能力的快速迭代，已經擁有了很強的自主性，自己找任務，自己提交代碼，被拒后自己反駁，再自己寫一篇「小作文」擴大影響。整個過程里，人類反而像是被動的一方。

這也意味著，不只是字節推出 SeeDance 2.0 之后，我們越來越難分辨視頻的「真實」，現在我們也越來越難分辨網線另一端到底是人，還是 AI。

SeeDance 2.0 生成視頻，圖片來源：嗶哩嗶哩

《紐約客》那張經典漫畫留下了那句「在互聯網上，沒人知道你是一條狗。」但那時候，這句話指的是匿名與身份的不確定。而現在，這句話正在變成另一層意思：

評論區的一個賬號、論壇里的一篇長文、開源社區的一次爭論、甚至朋友圈里的一段觀點，背后都可能不是某個具體的人，而是一個被訓練、被部署、可以持續行動的 AI。

它不只是會說話，還能做事。能寫代碼，就能參與項目；能寫內容，就能影響輿論；能調用工具，就能下單、執行、反饋；能長期運行，就可能持續學習人類的表達方式與決策邏輯。

這和過去的「AI 工具」已經不是一回事。

圖片來源：AI Playground

工具是被使用的，而智能體是會「參與」的。這也是為什么，Matplotlib 的爭議會讓很多人更加警惕。但這件事不只是程序員需要思考，對普通人來說，更現實的問題是：我們該怎么面對這個變化？

第一，是對「身份」的重新理解。

以后看到一段極其理性、條理清晰、情緒克制甚至邏輯嚴密的表達，不要再下意識默認「這是某個很厲害的人」。它可能是人，也可能是 AI。判斷信息時，比起「是誰說的」，更重要的是「說得有沒有依據」。

第二，是對「互動方式」的重新認識。

當 AI 可以主動參與討論、辯論甚至帶節奏時，很多爭論本身可能已經不是人與人之間的溝通，而是人與系統之間的對話。情緒對抗的意義會越來越低，核實信息、確認來源反而更重要。

第三，是對家人的提醒。

長輩最容易把「會說話、態度好、邏輯強」的賬號當成「可靠的人」。但未來，這種「可信感」恰恰最容易被 AI 模擬。與其告訴他們「網上有騙子」，不如提醒一句更具體的：能聊天、能寫長文、懂很多知識的，也可能不是人。

這不是恐慌，而是一種我們都需要的、新的媒介素養。互聯網曾經讓人與人的距離變短，現在，它正在讓「人」和「非人」的邊界變得模糊。

寫在最后

說到這里，其實很難再把這件事當成一段開源社區里的插曲。

它沒有多復雜的技術細節，也沒有戲劇化的沖突。只是一次代碼提交、一次拒絕、一次回應。真正留下印象的，是行動的 AI，找任務、提交、反駁，再寫下一篇面向公眾的長文。

很多變化往往就是這樣出現的，不喧嘩，也沒有明確的起點。只是某一天，人們突然意識到，網線另一端不再默認是人。

這件事本身或許很快會被新的新聞覆蓋，但它留下的問題不會消失。開源社區會繼續討論規則，技術公司會繼續推進智能體，普通人也要在日常的信息流里，慢慢適應新的不確定感：

說話的、參與討論的、做事的，未必都是具體的人。