Перейти к содержимому
Технологии

Для открытых программных проектов инструменты генеративного кода — двойственное благо

Инструменты ИИ‑программирования ускоряют добавление новых функций в проекты с открытым кодом, но снижают среднее качество предлагаемых изменений, образуя поток «плохого» кода.

Рост количества и падение качества пул‑реквестов заставляют сообщества искать новые способы контроля и показывают, что ИИ‑инструменты помогают лишь опытным разработчикам, не решая проблему нехватки квалифицированных мейнтейнеров.

Сигнал: рост количества и снижение качества пул‑реквестов требуют от сообществ новых методов контроля и показывают, что ИИ‑инструменты помогают лишь опытным разработчикам, а проблему нехватки квалифицированных мейнтейнеров они не решают.

С появлением доступных генеративных систем, таких как крупномодульные языковые модели, открытые проекты получили множество предложений кода. По словам Jean‑Baptiste Kempf, CEO VideoLAN Organization, большинство новых запросов имеют низкое качество, а Francesco Siddi, руководитель Blender Foundation, считает, что такие вклады «тратят время ревьюеров» и снижают их мотивацию.

What happened

Разработчики начали использовать ИИ‑инструменты для ускорения создания новых модулей, например, портирования VLC на новые ОС. Поток мердж‑запросов вырос настолько, что появились сервисы, ограничивающие вклады только проверенными пользователями, как система Mitchell Hashimoto для GitHub. Аналогичная проблема возникла в программах bug bounty: проект cURL приостановил свою программу из‑за «AI slop», о чём сообщил его создатель Daniel Stenberg.

Why it matters

Для открытых проектов важна стабильность, а не быстрый рост кода. Konstantin Vinogradov отмечает, что количество зависимостей растёт экспоненциально, тогда как число активных мейнтейнеров увеличивается медленно. ИИ‑инструменты ускоряют написание кода, но не повышают число опытных разработчиков, способных поддерживать сложные системы.

What’s next

Сообщества внедряют более строгие политики приёма ИИ‑генерированного кода и разрабатывают инструменты автоматической оценки качества. На текущий момент ИИ остаётся «инструментом для опытных», а дефицит квалифицированных инженеров остаётся нерешённым.

Все материалы