Ar dirbtinio intelekto kodavimo įrankiai žudo atvirojo kodo programinę įrangą?

Pasaulyje, kuriame naudojami vis galingesni dirbtinio intelekto (DI) kodavimo įrankiai, programinės įrangos kūrimas yra pigus – ar toks mąstymas – palieka mažai vietos tradicinėms programinės įrangos įmonėms. Kaip teigiama vienoje analitiko ataskaitoje, „vibe kodavimas leis startuoliams atkartoti sudėtingų SaaS platformų funkcijas“.

Stebėkite rankų laužymą ir pareiškimus, kad programinės įrangos įmonės yra pasmerktos.

Atvirojo kodo programinės įrangos projektai, naudojantys agentus, kad aprašytų ilgalaikius išteklių suvaržymus, logiškai turėtų būti vieni pirmųjų, kuriems naudinga pigaus kodo era. Tačiau ši lygtis tiesiog nepasitvirtina. Praktiškai DI kodavimo įrankių poveikis atvirojo kodo programinei įrangai buvo daug įvairesnis.

Pramonės ekspertų teigimu, dirbtinio intelekto kodavimo įrankiai sukėlė tiek problemų, kiek ir išsprendė. Paprastas naudoti ir prieinamas DI kodavimo įrankių pobūdis įgalino blogo kodo antplūdį, kuris gali užvaldyti projektus. Sukurti naujas funkcijas yra lengviau nei bet kada, tačiau jas išlaikyti taip pat sunku ir kyla grėsmė dar labiau suskaidyti programinės įrangos ekosistemas.

Rezultatas yra sudėtingesnė istorija nei paprasta programinės įrangos gausa. Galbūt prognozuojama, neišvengiama programinės įrangos inžinieriaus mirtis šioje naujoje DI eroje yra per anksti.

Kokybė vs kiekybė

Visuose projektuose su atviromis kodų bazėmis pastebima, kad mažėja vidutinė pateikimo kokybė, greičiausiai dėl DI įrankių, mažinančių patekimo į rinką kliūtis.

„Žmonėms, kurie yra jaunesni nei VLC kodų bazė, mūsų matomų sujungimo užklausų kokybė yra niūri“, – neseniai interviu sakė VLC prižiūrinčios „VideoLan“ organizacijos generalinis direktorius Jeanas-Baptiste’as Kempfas.

Kempf vis dar optimistiškai žiūri į DI kodavimo įrankius, tačiau teigia, kad jie yra geriausi „patyrusiems kūrėjams“.

Panašių problemų buvo ir su „Blender“ – 3D modeliavimo įrankiu, kuris nuo 2002 m. buvo naudojamas kaip atvirasis šaltinis. „Blender Foundation“ generalinis direktorius Franceso Siddi teigė, kad LLM pagalba paprastai „švaisto recenzentų laiką ir paveikė jų motyvaciją“. „Blender“ vis dar kuria oficialią DI kodavimo įrankių politiką, tačiau Siddi teigė, kad jie „negali būti nei įgalioti, nei rekomenduojami bendradarbiams ar pagrindiniams kūrėjams“.

Sujungimo užklausų antplūdis tapo toks didelis, kad atvirojo kodo kūrėjai kuria naujus įrankius jiems valdyti.

Anksčiau šį mėnesį kūrėjas Mitchell Hashimoto pristatė sistemą, kuri apribotų „GitHub“ įnašus „garantuotiems“ vartotojams, veiksmingai uždarydama atvirų durų politiką atvirojo kodo programinei įrangai. Kaip paskelbė Hashimoto, „AI pašalino natūralią patekimo į rinką kliūtį, leidžiančią OSS projektams pasitikėti pagal numatytuosius nustatymus“.

Tas pats poveikis išryškėjo ir klaidų kompensavimo programose, kurios suteikia išorės tyrėjams atviras duris pranešti apie saugumo spragas. Atvirojo kodo duomenų perdavimo programa cURL neseniai sustabdė savo klaidų mažinimo programą po to, kai buvo priblokšta dėl to, ką kūrėjas Danielis Stenbergas apibūdino kaip „AI šlaitą“.

„Senais laikais kažkas iš tikrųjų daug laiko investuodavo (į) saugumo ataskaitą“, – neseniai vykusioje konferencijoje sakė Stenbergas. „Buvo įmontuota trintis, bet dabar tai padaryti nereikia jokių pastangų. Užtvarai yra atviri.”

Tai ypač apmaudu, nes daugelis atvirojo kodo projektų taip pat mato DI kodavimo įrankių naudą. Kempf teigia, kad tai palengvino naujų VLC modulių kūrimą, jei vadovauja patyręs kūrėjas.

„Galite modeliui suteikti visą VLC kodų bazę ir pasakyti: „Perkelsiu tai į naują operacinę sistemą“, – sakė Kempfas. „Vyresniems žmonėms naudinga rašyti naują kodą, bet sunku valdyti žmonėms, kurie nežino, ką daro.

Konkuruojantys prioritetai

Didesnė atvirojo kodo projektų problema yra prioritetų skirtumas. Tokios įmonės kaip „Meta“ vertina naują kodą ir produktus, o atvirojo kodo programinės įrangos darbas daugiau dėmesio skiria stabilumui.

„Problema skiriasi nuo didelių įmonių ir atvirojo kodo projektų“, – komentavo Kempfas. „Jie paaukštinami už kodo rašymą, o ne jo priežiūrą.

DI kodavimo įrankiai taip pat ateina tuo metu, kai programinė įranga apskritai yra ypač suskaidyta.

Atvirojo kodo indekso įkūrėjas Konstantinas Vinogradovas, neseniai įkūręs fondą atvirojo kodo infrastruktūrai palaikyti, teigė, kad dirbtinio intelekto įrankiai susiduria su ilgalaike atvirojo kodo inžinerijos tendencija.

„Viena vertus, turime eksponentiškai augančią kodų bazę su eksponentiškai didėjančiu tarpusavio priklausomybių skaičiumi, kita vertus, turime aktyvių prižiūrėtojų skaičių, kuris galbūt pamažu auga, bet tikrai neatsilieka“, – sakė Vinogradovas. „Su AI abi šios lygties dalys paspartėjo.

Tai naujas mąstymo apie AI poveikį programinės įrangos inžinerijai būdas, turintis nerimą keliančių padarinių visai pramonei.

Jei manote, kad inžinerija yra veikiančios programinės įrangos kūrimo procesas, dirbtinio intelekto kodavimas tampa lengvesnis nei bet kada anksčiau. Tačiau jei inžinerija iš tikrųjų yra programinės įrangos sudėtingumo valdymo procesas, AI kodavimo įrankiai gali tai apsunkinti. Bent jau prireiks daug aktyvaus planavimo ir darbo, kad būtų suvaldytas didžiulis sudėtingumas.

Vinogradovui rezultatas yra pažįstama atvirojo kodo projektų situacija: reikia daug nuveikti, o gerų inžinierių nepakanka.

„AI nepadidina aktyvių, kvalifikuotų prižiūrėtojų skaičiaus“, – pažymėjo jis. „Tai įgalina geruosius, bet visos pagrindinės problemos lieka“.