2025年秋季,JetBrains 官方宣布将在其IDE中引入更细粒度的数据共享选项,并计划在2025.3.1版本中启用一项重要改变:对使用非商业许可的个人用户,默认允许收集详细的代码相关数据用于改进AI模型与产品功能。这个消息在开发者社群中迅速引发热议,既有对更智能代码补全与上下文理解的期待,也有对知识产权与隐私泄露的担忧。 首先要理解的是为什么厂商会做出这样的决定。现代大型语言模型与代码模型的性能在很大程度上依赖于高质量、真实世界的训练数据。公开网络数据覆盖面广但质量参差不齐,很多真实企业級问题、复杂代码库与工程实践并不在公开语料中充分体现。JetBrains 表示,通过从真实 IDE 使用场景收集编辑历史、终端使用、AI 交互记录等细粒度数据,可以训练出更适合专业开发流程的模型,从而减少错误、降低"幻觉"生成的概率、提升复杂代码库的补全和语境理解能力。
JetBrains 在公告中区分了两类数据:一类是匿名化的遥测数据,用于分析功能使用情况和性能;另一类是更详细的代码相关数据,可能包括代码片段、提示文本、AI 响应、编辑历史和终端活动。公司承诺将不在未经同意的情况下从商业许可用户收集详细数据,且为组织用户提供管理员级别的控制;如果组织在 JetBrains Account 中未授权,则个人机器不会上报详细数据。对非商业许可(教育、业余项目、开源贡献等)的用户,详细数据默认启用,但用户可以随时在 IDE 设置中关闭,并且在首次启动更新后会弹出通知,只有在通知显示后才会开始任何数据收集行为。 从合规与安全角度看,JetBrains 强调其数据处理将遵循欧盟数据保护法规,并增加多层保护措施:限制员工访问、仅为产品分析与模型训练使用、不会与第三方分享等。公司还宣称对敏感与个人信息采取过滤机制,阻止明显的机密数据上报。然而"过滤机制"如何定义敏感信息、在多大程度上能避免商业秘密外泄,是许多企业和法律专家关注的核心问题。
对于个人开发者,尤其是使用免费教育版或开源贡献者许可的人,默认启用可能带来两类情绪反应。对部分个人开发者而言,贡献数据能促进模型改进,长期看到更智能的补全和更少错误是一种回报;对另一部分开发者而言,默认共享代码片段即便有过滤机制也难以完全消除风险,尤其当他们在本地处理尚未开源的项目或包含第三方私有代码片段时。 企业级用户应该如何评估与应对这一改变?首先应明确内部政策与风险承受能力。对于包含商业秘密、专有算法或敏感客户信息的代码库,建议企业管理员保持默认关闭或明确拒绝组织层面的数据共享授权。JetBrains 提供了组织级别的守门人机制,管理员可以在 JetBrains Account 中决定是否允许下属用户分享详细数据。制定清晰的开发者指南与培训,提醒团队在使用非商业许可或在家办公环境中避免在本地编辑包含敏感信息的代码,是降低泄露风险的务实做法。
对于个人用户若希望关闭数据共享,路径在 IDE 的设置中:Settings | Appearance & Behavior | System Settings | Data Sharing。操作后 JetBrains 表示会立即停止收集详细数据,并允许撤回同意。然而需要关注的是已收集数据的处理与删除策略,用户应查看隐私条款与数据收集通知,了解撤回同意是否会触发已存数据的删除或匿名化处理,以及相关的时间窗口和法律限制。 技术层面,哪些数据能显著提升模型质量值得讨论。编辑行为的时间序列、错误修复模式、常见重构路径、终端命令与构建流程、以及开发者在交互式 AI 工具中提出的提示词与系统响应,都是模型学习"如何在真实工程中工作"的关键线索。通过这些信号,模型能学会在复杂代码库中保持连贯、避免无效补全、以及更好地理解域特定的上下文。
但同时,原始的代码片段如果未经充分过滤或去标识化,确有可能包含敏感逻辑或泄露算法实现细节。 作为回报,JetBrains 提到他们将把部分自研成果回馈开源社区,例如 Mellum 这一专为代码补全打造的开源模型已放到 Hugging Face 与 Amazon Bedrock。公开核心模型在一定程度上缓解了对厂商封闭生态的不信任,但开源模型能否取代在企业真实数据上微调后的私有模型仍有差距。开源与商用之间会形成一种互补关系:基础模型开源,专业能力通过受控数据提升。 法律与伦理层面的讨论不可忽视。不同司法辖区对个人数据、敏感商业信息以及软件知识产权有不同保护程度。
即便 JetBrains 承诺遵守欧盟法规,如果开发者所在国家或其代码涉及他国法律时,法律责任与风险评估必须更为谨慎。企业法律顾问应该参与对是否允许数据共享的决策,评估合同义务、客户保密条款与监管要求对数据共享的约束。 社区反应呈现分化趋势。部分开发者在社交平台上表达担忧,担心无意间将尚未发布的创新功能、修复或专有实现共享出去。另有开发者则欢迎能带来实际效用的改进,认为更智能的 IDE 能显著提高开发效率,尤其是在复杂重构、跨模块补全与代码审查建议方面。开源项目维护者的立场也不一致。
对于已经公开的代码库,相关数据可能促进更准确的自动补全;而对于尚在私有开发阶段的贡献者,默认共享增加了不确定性。 在实践层面,有若干务实建议供个人开发者和组织参考。若在本地处理敏感项目,应优先使用商业许可或企业版,并在组织控制台中关闭详细数据共享。建议定期在代码仓库中使用秘密扫描工具,防止 API 密钥或凭证被误提交或被 IDE 自动收集。对教育与开源贡献者而言,如果愿意推动模型改进且没有敏感信息,主动了解数据收集条款并选择参与可为社区带来长期利益。企业管理员应将该议题纳入开发者上岗与安全培训中,明确哪些情况下应使用隔离环境或关闭云相关功能。
在替代方案方面,市场上已经存在多种选择以满足对隐私与控制有更高要求的团队。自托管的私有模型与本地化推理方案可保证源代码不离开企业网络,但部署与维护代价较高。也可以采用仅在私有云中运行的商业 AI 助手,或对代码进行去标识化与合成数据生成后再用于训练。对于个人用户而言,选择关闭远程数据共享功能,采用本地运行的补全插件,或选用注重隐私的编辑器插件,是较为直接的应对方式。 长期来看,厂商与用户之间需要建立更透明与互信的机制。JetBrains 在公告中提到将提供更细粒度的项目级开关和更友好的退订流程,这对减轻用户顾虑至关重要。
行业也可能催生标准化的"代码数据共享"合规框架,明确哪些类型的数据可用于模型训练、如何进行去标识化、以及如何在合同中写明责任边界。 对于技术记者与研究者而言,此事件体现了产业在推动 AI 功能改进与保护知识产权之间的不断博弈。厂商需要真实数据以提升模型能力,而开发者与企业必须保护商业利益与隐私权。在这一过程中,政策制定者、开源社区、企业法务与技术团队都应积极参与对话,推动合理的监管与行业自律。 最后,如何在日常工作中平衡效率与安全是一项持续的能力建设。成为一个更有意识的开发者意味着了解工具的数据使用政策、定期审查 IDE 权限、在处理敏感项目时采用更严格的环境控制,并在团队中培养良好的代码管理与保密习惯。
JetBrains 的改变既带来机遇也带来挑战,关键在于每个用户和组织如何根据自身的风险偏好与合规要求做出明智选择,并推动厂商在透明度与用户控制方面持续改进。 无论最终是否选择参与数据共享,理解技术细节与法律含义并采取相应措施才是最重要的。未来,随着更多厂商探索基于真实使用数据的模型改进路径,行业需要在创新和信任之间找到新的平衡点。 。
