## 785｜当AI能重写一切：从代码到内容创作，我们如何应对“忒修斯之船”？

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这两天我的脑海里一直在盘旋着一句话，是布鲁斯·佩伦斯（Bruce Perens）说的。这个人是开源运动的联合创始人，“开源”这个词的定义就是他起草的，在软件圈里算是开过宗立过派的人物。非技术背景的同学，或者年轻的技术同学，可能对这个人比较陌生。

因为提起开源领域的大神，很多人第一时间想起的是林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds），他是著名开源操作系统Linux的创始人。其实佩伦斯算是开源运动的大神之一，他更像是规则制定者和翻译官，开源软件的十条标准就是他写的。这两年从DeepSeek到千问、智谱，再到如今的龙虾OpenClaw这么火，都源于整个全球开源生态的发展。

但是，他在2026年3月初，也就是上周，接受科技媒体The Register的采访时，说了这么一句话：“我正在打碎玻璃拉响火警！整个软件开发的经济学已经死了、完了、结束了、彻底完蛋了！”

说实话，第一次看到这句话的时候，我还以为是媒体搞短视频弄的无良震惊体标题。但越往下读，才知道这居然真的是大神的原话。而他说这话的导火索，是一件听起来很不起眼的小事：有人用AI把一个开源库重写了一遍，然后把许可证换了。具体是什么意思呢？哪怕你不了解技术也不要紧，我给你通俗地解释一下。

2026年3月初，开源圈被一件事炸开了锅。事情的主角叫丹·布兰查德（Dan Blanchard），一个普通的开源软件维护者。他手上有一个叫chardet的Python库，每个月有1.3亿次下载量。什么概念？全球大概有几亿个Python程序在跑，你能想到的很多软件背后都在悄悄用它。chardet干的事很专一：帮电脑判断一段文字到底是用什么编码的，中文、日文、UTF-8，都由它来识别。

这个小工具，布兰查德默默维护了14年。麻烦在于，chardet这个项目最早不是他写的，是另一个人马克·皮尔格林（Mark Pilgrim）写的。当年发布的时候，套了一个叫LGPL的许可证。

许可证是什么？说白了，就是作者在代码旁边贴的一张“使用须知”。有些是“随便用，爱咋用咋用”，有些是“你可以用，但你改了我的代码，改的部分也得公开”。LGPL就是后者里相对严格的一种。正是这个LGPL，让布兰查德头疼了很多年。他一直想把chardet贡献给Python官方标准库，但Python标准库有个规矩：不收LGPL的代码。两者就这么僵着。

听到这里，你可能觉得还有点抽象，我来打个通俗的比方，你就明白了。咱们可以把Python项目理解为一个小区物业，为所有业主提供服务。布兰查德这位业主想给小区捐一套健身器材。但麻烦就在于，这套器材原本属于另外一个人，那个人当初把器材让布兰查德用的时候，规定了某些业主不能用。14年过去了，布兰查德义务维护了这套系统，现在想捐出来，物业却不敢收，怕之前的限制将来惹麻烦。

然后2026年3月初，布兰查德做了一件事：用Claude AI，把chardet这个项目从头到尾重写了一遍。整个过程花了大约五天。新版本的代码，用专业的代码查重工具检测，和原来的版本相似度低于1.3%，也就是说，几乎一行原来的代码都不剩。与此同时，性能提升了46倍，跑起来快了将近50倍。

然后他宣布：新版本改用MIT许可证。MIT是另一种许可证，风格就是“随便用，爱咋用咋用，不用管我，只要你在代码里保留我的名字和这份声明”。一下子从“有很多限制”变成了“完全自由”。

这个操作，在开源社区里被叫做“许可证洗白”。消息一出，一个自称是隐退多年的原作者皮尔格林的账号，跳出来公开反对：“你无权这么做。你充分接触过原始的代码，这不是干净的重写。”

这里要和你解释一个关键概念：净室实现（Clean Room）。这是软件行业过去规避这类版权风险的经典方法。

打个比方：假设你是一家品牌炸鸡的员工，偷偷记住了炸鸡的配方，然后出去自己开店，当然不行。那怎么做才算合法？你得找两拨人。第一拨人去研究这家的炸鸡，把所有功能写成说明书，比如“外皮要脆、里面要多汁、有十一种香料”，但不写具体配方。然后把这份说明书交给第二拨人——这些人从来没进过品牌方后厨，没见过真实配方，只根据说明书自己研发出一套新配方。

这套流程就叫净室实现。过去业内很多大公司花几百万美元就是干这个的，目的是合法地实现和某个开源项目一样的效果，同时在法律上站得住脚。我突然想到一个更好记的说法：这个流程就是“重复造轮子，却不被第一个轮子发现”。

布兰查德的操作，显然不符合净室要求。他直接把原来的API接口和测试用例喂给了AI，AI自己的训练数据里也很可能早就读过chardet的代码。“原作者”的意思是：整个流程根本没有“隔离”，AI只是一个工具，工具用了不干净的材料，结果就不干净。

这件事在整个开源技术圈引起了很多讨论和争议。Flask框架的创建者、知名技术人阿明·罗纳彻（Armin Ronacher）写了一篇文章，支持布兰查德的做法。他给整件事打了一个精妙的比方：忒修斯之船。

古希腊有个故事，雅典英雄忒修斯的船被保存下来，但随着时间流逝，每一块腐烂的木板都被替换掉。当所有木板都换完了，这还是不是同一艘船？罗纳彻说：如果你扔掉所有木板、从头建造，即使外观一样，那也是一艘新船了。他欢迎这次许可证变更。

而佩伦斯在采访中也提到自己做了个实验，把某个平台的公开文档喂给AI，AI在几天内就“造”出了一个功能等价的平台。他说，“我觉得自己就像个念了声‘阿布拉卡达布拉’，结果咒语真的灵验了的魔术师。我是软件界的哈利·波特！”

佩伦斯说这话，真正想表达的其实是一件更大的事：如果任何软件都可以在几天内被AI“克隆”，功能完全一样、代码完全不同，那无论是商业软件的商业秘密，还是开源软件精心设计的copyleft许可证，保护力都形同虚设。

这就是chardet事件的全貌。一个看起来是“技术维护者想给代码换个证件”的日常操作，搅起了一场关于AI、版权、开源精神和软件经济学的巨大风暴。我之所以拿出来跟大家聊，是因为咱们每个人都身在其中。现在AI的自主能力这么强，你写了一篇文章，别人用AI直接按照你的意思重写一遍，保证里面每个字都不一样。你在写作时的触动、你的思考、你查阅资料的过程，都不会被保护。

这个事件除了在技术圈发酵，还有一些法律学者出来讨论。因为最让他们头疼的，并不是“AI生成的代码有没有版权”，而是一个更根本的问题：版权法运转了一百多年的底层逻辑，正在被AI悄悄掏空。

咱们来说说这个底层逻辑是什么。

版权法有一条基石原则，叫做“思想与表达二分法”。换句话说：法律只保护你写出来的具体内容，不保护你脑子里的想法。举个例子：《哈利·波特》讲的是一个孤儿发现自己有魔法天赋、去魔法学校成长的故事。这个“故事框架”是不受保护的，任何人都可以写一个孤儿学魔法的故事。但J.K.罗琳具体写下来的那些句子、那些场景、那些人物对白，是受保护的，你不能原文复制。

这条原则存在了这么久，是有道理的。它让人类知识可以自由流动——你可以学习牛顿的思想，然后用自己的语言写一本物理书；你可以研究竞争对手的产品，然后自己做一个功能类似但实现不同的版本。保护具体的“表达”，不保护抽象的“思想”，这才不会让版权变成思想垄断。

但这套逻辑有一个隐藏的前提：从“别人的表达”里提炼出“思想”，再用自己的方式重新“表达”出来，这个过程是有成本的，需要时间、理解力和创造力。正因为有这个成本，“不保护思想”在过去并不危险，因为人类重新表达的能力是有限的，留下的痕迹是可追溯的，整个过程成本很高，不可能被大规模滥用。

说到这里，顺带提一个之前罗老师分享给我的冷门知识点：普通人如何低成本地证明一件作品是自己先写的？可以把作品打印出来，去附近的邮局寄出去，邮戳上的时间是可以作为法庭证据的。

但AI来了，把这个前提彻底打破了。

AI可以在几秒钟内读完一段受版权保护的代码或文章，精准提炼出核心逻辑和架构，然后用完全不同的词汇、结构、甚至编程语言，重新生成一份“表达全变、思想全保留”的新版本。速度无限快，成本趋近于零，生成出来的结果在传统查重工具下相似度可以低到1.3%，和原作品字面上几乎找不到任何关联。所以压根轮不到邮戳去证明时间，因为你根本无法证明重写的作品跟你的作品有什么关系。

当然，在媒体领域，这有一个听起来更文雅的词，叫“洗稿”，其实就是一种低劣的抄袭手段而已。

所以你看，这不只是软件开发的问题。一篇调查报道，一篇学术论文，一段音乐旋律，任何花了大量时间和心血创作出来的东西，都可能面临同样的困境：AI读一遍，思想提炼出来，用完全不同的方式重新表达，查重工具检测不出来，法律也很难认定侵权。

面对这个困局，也有人在找出路。佩伦斯自己提出了一个叫Post-Open（后开源）的新模式。与其在法庭上没完没了地争论“AI重写的代码算不算衍生品”，不如直接在合同层面堵死这个漏洞：个人和小团队免费用，年收入超过500万美元的大公司必须付费，钱按照“被使用的程度”分配给每个开源项目的维护者。你的AI训练数据里用了我的代码，这个动作本身就触发收费，不需要再去法院证明输出结果和原版有多相似。

在《预测之书：1000天后的世界》里，科幻作家陈楸帆也提到了一个让我大开脑洞的“创意版权”概念。他说，如果AI是根据千百万人的作品训练而成，那么它所生成内容中的每一种风格、每一个想法，或许都能在前人创作中找到来源。在这样的追溯链条中，“原创”一词本身需要被重新审视。

他提出的设想是，当AI生成内容时，算法分析其“创意基因祖源”，也就是哪些训练数据对这个特定输出贡献最大，然后自动将收益按比例分配给原创作者。也就是说，哪怕两篇文章没有一个字一样，但如果内核和含义是一样的，后者如果有收益，就要把收益按照创意比例分给原创者。

当然，这些想法一听就知道非常理想，也会非常难做。而且引发了很大争议。支持者说这是务实的出路，反对者说这背离了开源运动“知识自由共享”的初心。双方都有道理，这场争论估计还会持续很多年。

罗纳彻有一句话，我觉得把问题的本质说得很透：“copyleft严重依赖版权和摩擦力来执行。但因为代码从根本上是公开的，你如今可以轻而易举地重写它。”

摩擦力。这个词用得很准。

过去，版权保护之所以有效，很大程度上是因为“复制和重现别人作品”这件事有足够的摩擦力——成本高、耗时长、痕迹明显。版权法、开源许可证，本质上都是建立在这个摩擦力之上的。AI把摩擦力消解了。

佩伦斯把这次变革比作印刷术的发明。印刷术出现之前，手抄的成本是版权保护天然存在的壁垒。印刷术打破了这个壁垒，于是人类发明了版权法来重建秩序。现在AI打破了一个更深层的壁垒，我们大概也需要一套全新的秩序。

只是这一次，这道壁垒不只挡在代码外面。它挡在每一个靠创作吃饭的人面前。你创作的东西，价值到底在哪里？在那些可以被AI轻松提炼走的“思想”里，还是在那些暂时还无法被替代的“过程”里？

这个问题，现在还没有答案。但我觉得，每个内容创作者都值得认真想一想。

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最后，再说一件咱AI学习圈的事。

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