Nach einer Mitgliederabstimmung überarbeitet der Verein Codeberg e.V. die Nutzungsbedingungen seiner gleichnamigen Code-Hosting-Plattform. Zukünftig sind keine Projekte mehr erlaubt, die überwiegend mit Künstlicher Intelligenz erstellt wurden.
„Unser FLOSS-Gemeingut vor LLMs schützen“ – unter diesem Titel setzt sich ein aktueller Blog-Beitrag des Codeberg e.V. nicht nur äußerst kritisch mit Künstlicher Intelligenz auseinander, er fasst auch die Ergebnisse von zwei Abstimmungen zusammen. Während die Erste im Wesentlichen dem Verein ein Versprechen abringt, hat die zweite Folgen für alle Nutzer der Plattform.
Einmal im Jahr diskutiert der Verein neue Vorschläge, über die anschließend die Mitglieder abstimmen dürfen. Zwei Vorschläge drehten sich diesmal um Künstliche Intelligenz und insbesondere Large Language Models (LLMs) – beide wurden mit einer deutlichen Mehrheit angenommen.
Der erste Vorschlag drehte sich um die Frage, ob Codeberg und seine verbundenen Dienste den Code auf der Plattform zum Training von Künstlicher Intelligenz nutzen dürfen. Die Mitglieder votierten hier für eine Stellungnahme. In ihr erweitert der Verein seine selbst auferlegte Richtlinie „We do not want to need your data“ auf die Künstliche Intelligenz: Codeberg verspricht, mit den ihm anvertrauten Daten keine LLMs zu trainieren. Tabu sind sowohl Nutzer- und Projektdaten als auch der auf Codeberg gelagerte Code.
Deutlich kontroverser diskutiert wurde der zweite Vorschlag, der mit 358 Zustimmungen gegenüber 144 Ablehnungen (bei 14 Enthaltungen) dennoch eine eindeutige Mehrheit fand. Danach wird Codeberg in seinen Nutzungsbedingungen zukünftig per Vibe-Coding erstellte Projekte untersagen. Konkret geht es dabei nicht um Entwickler, die KI-Werkzeuge nur unterstützend einsetzen, sondern um überwiegend KI-Tools generierten Projekten. Die entsprechend geänderten Nutzungsbedingungen weisen darauf hin, dass solche Projekte Urheberrechtsprobleme aufweisen und obendrein keine Sicherheitsmechanismen besitzen, die Schadcode ausschließen.
Nicht betroffen von der neuen Regel sind explizit Projekte mit einer aktiven Community, einer „signifikanten pre-LLM-Historie“ und Maintainer, die LLM-generierte Beiträge von anderen Entwicklern entgegengenommen haben – sofern das Projekt nicht noch anderweitig stark auf LLMs setzt.
Bei der Menge an Einreichungen und Projekten dürfte es für Codeberg e.V. generell schwierig werden, überwiegend mit KI produzierte Projekte zu entfernen. Im Blog-Beitrag weist Codeberg denn auch darauf hin, dass das Moderationsteam der Plattform „keine vollständige Liste mit zu entfernenden Repositories“ anlegen würde. Darüber hinaus schließen die Betreiber aus, automatisch die Inhalte auf Codeberg nach KI-generierten Projekten filzen zu wollen. Tolerieren wollen sie zudem „Spezifische Tools und selbstgeschriebene Skripte, die sehr wahrscheinlich keine Community finden werden, selbst wenn sie nicht von LLMs entwickelt worden wären“, sowie „Nebenprojekte und Experimente mit geringem Ressourcenverbrauch“.
Der Ressourcenverbrauch spielt vor allem die Rechenleistung und den Speicherplatz an, die solche Projekte auf den Codeberg-Servern verbrauchen. Hierin liegt für die Betreiber eines der größten Probleme der KI: Zum einen lesen Bots der KI-Firmen mit hohem Eifer die Inhalte der Plattform aus und produzieren so große Serverlasten, zum anderen verbraten via Vibe Coding erstellte Projekte wertvolle Rechenzeit und Ressourcen – beispielsweise indem sie umfangreiche CI/CD-Tests fahren und große Binaries erzeugen.
Unter diesem Gesichtspunkt ist verständlich, dass Codeberg keine Projekte mehr willkommen heißen möchte, die LLMs automatisch erzeugt haben oder die so viele Ressourcen auf der Plattform beanspruchen, wie es die involvierten Personen nie händisch hätten erzeugen können. Ebenfalls auf Ablehnung stoßen Projekte, die zwingend an ein LLM gebunden sind sowie Nutzer, die per LLM generierten Code an ein Projekt schicken und dabei die entsprechenden Policies des Projekts ignorieren. In diesen Fällen regen die Betreiber an, eine andere Code-Hosting-Plattform aufzusuchen.
