AI захватывает Open Source: почему программисты боятся «легких» строк кода

Generated by DALL·E

AI-инструменты для кодирования: благо и новая головная боль

Мир программирования стоит на пороге перемен: инструменты на базе искусственного интеллекта обещают упростить создание софта и снизить затраты на разработку. Однако для проектов с открытым исходным кодом эта эпоха дешевизны кода оборачивается не только плюсами — опыт показывает, что реальность сложнее, чем кажется.

Качество vs количество

На многих open-source проектах появляются сотни новых изменений от AI-помощников. С одной стороны, это расширяет охват задач и ускоряет добавление функций. С другой — такие инструменты понижают порог входа, из-за чего растёт число низкокачественных предложений, которые приходится проверять вручную.

Руководитель VideoLAN Organization Жан-Батист Кемпф рассказал, что для новичков вкладки слияния часто содержат слабый код, который сложно использовать. Например, на проект VLC такие запросы действительно требуют серьёзной доработки.

Тяготы модерирования

Команды участников Blender тоже сталкиваются с последствиями: заявки с AI-генерированным кодом забирают слишком много времени на оценку и демотивируют добровольцев. Организация до сих пор не выработала окончательной позиции по использованию AI-инструментов и предлагает участникам руководствоваться собственным опытом.

Чтобы справиться с потоком автоматизированных предложений, разработчики создают фильтры доступа и новые системы модерации. Один из таких инструментов ограничивает вклад пользователей, чей вклад не подтверждён коллегами, что фактически снижает открытость репозиториев, традиционную для open source.

Баланс интересов

Несмотря на сложности, есть области, где AI-помощники реально помогают: опыт показывает, что с ними опытные разработчики могут быстрее портировать код или адаптировать проект под новые платформы, если правильно направляют модель. Но это требует экспертизы и контроля.

Глобальная проблема заключается не только в автоматизации, но и в расходящихся приоритетах: крупные компании стремятся создавать всё больше функционального кода, а сообщества open source традиционно уделяют больше внимания стабильности, поддержке и качеству.

Как отметил один из инвесторов с опытом работы с открытым софтом, рост базы кода и число взаимосвязей между модулями идут значительно быстрее, чем растёт число активных и квалифицированных мейнтейнеров. Это усугубляет нагрузку на проекты и повышает риски, связанные с управлением сложной архитектурой.