Camilla Moraes, produktová manažerka společnosti GitHub, zahájila diskusi o přidání možnosti automatického blokování zbytečných pull-requestů generovaných AI asistenty, které byly odeslány bez ruční kontroly a nesplňují požadavky na kvalitu. Takové změny vytvářejí dodatečnou zátěž pro správce, kteří musí trávit čas analýzou zbytečného kódu.
Jako krátkodobé řešení problému se zvažuje možnost rychlého odstranění pull-requestů prostřednictvím webového rozhraní (odstranění bez záznamu do historie místo označení jako uzavřené) a použití konfigurovatelných práv pro odesílání pull-requestů, které umožní vlastníkům repozitářů povolit odeslání změn pouze účastníkům, kteří již dříve přispěli.
Mezi dlouhodobá řešení patří rozšíření modelu pravomocí a poskytnutí nástrojů správcům pro flexibilní nastavení pravidel určených k určení, kdo má právo vytvářet a přezkoumávat pull-requesty a jakým požadavkům musí pull-requesty vyhovovat. Dále se navrhuje využití AI k určení souladu odeslaných změn s pravidly a standardy kvality každého projektu (například vymezenými v souboru CONTRIBUTING.md), stejně jako ke zjištění a speciálnímu označení změn připravených pomocí AI.
Mezi návrhy, které se objevily během diskuse, můžeme také zmínit vytvoření filtru, který zakazuje odesílání pull-requestů bez předchozího otevření issue-diskuse s vysvětlením důvodů realizace změn, a také informování správců o odeslání pull-requestů od nováčků až po úspěšném absolvování testů v systému kontinuální integrace.
Podle statistik jednoho z klíčových vývojářů frameworku genkit splňuje pouze jeden ze z deseti změn připravených pomocí AI kriteriím pro otevření pull-requestu. Jeden z účastníků projektu Azure Core Upstream shrnul hlavní obavy správců:
- Narušení modelu důvěry při přezkoumání — recenzenti nemohou mít jistotu, že autor změny napsal předávaný kód a rozumí jeho podstatě.
- AI generované pull requesty mohou strukturálně vypadat správně, ale mohou být logicky nesprávné, nezabezpečené nebo neověřené v praxi.
- Praxe podrobného hodnocení zůstává nezbytná, ale nemůže se rozšiřovat v podmínkách rostoucích změn, které vytváří AI asistenti.
- Zdravotnickým pracovníkům vzniká nepohodlí při akceptaci pull requestů, které plně nechápou, zatímco AI asistenti usnadňují přenos velkých změn bez hlubokého porozumění.
- Zvyšuje se kognitivní zátěž pro provádějící, kteří nyní musí nejen kontrolovat kód, ale také hodnotit, zda jej autor chápal.
- Vznik nástrojů AI nezmenšil, ale zvýšil zátěž na provádějící.
Dále lze zmínit studii, kterou provedlo několik evropských univerzit, zkoumá vliv vibe-codingu na ekosystém otevřených projektů. Výzkumníci vyvinuli model rovnováhy ekosystému otevřeného kódu, který ukázal, že zpětné vazby, které byly dříve zodpovědné za explozivní růst otevřených projektů, po rozšíření vibe-codingu vytvářejí opačný efekt – klesá počet vývojářů ochotných sdílet kód, snižuje se rozmanitost otevřených projektů a zhoršuje se kvalita. Jako jedna z možností řešení problému se zmiňuje zavedení modelu financování podobného Spotify, při kterém AI platformy redistribuují příjmy z předplatného na služby pro vývojáře mezi provádějícími, v závislosti na míře využívání projektů.
Při vibračním kódování vývojáři přestávají analyzovat dostupná řešení, číst dokumentaci, posílat chybové hlášení a interagovat s týmy, které vyvíjejí otevřené knihovny. Otevřené projekty ztrácejí zpětnou vazbu od uživatelů. Novým projektům se stává obtížnější prosadit se, protože asistenti AI sami vybírají potřebné otevřené knihovny na základě informací dostupných v době trénování modelu. V důsledku snížení přímé interakce s uživateli trpí monetizace otevřených projektů, které jsou závislé na podporních službách a zobrazení reklam / sbírání darů na stránkách. Klesající zpětná vazba ovlivňuje kvalitu. Na druhou stranu vibrační kódování zvyšuje produktivitu práce při vytváření nových produktů založených na cizím kódu a usnadňuje zavádění nových knihoven.
Příkladem je projekt Tailwind CSS, jehož počet stažení z repozitáře NPM nadále roste, ale provoz na dokumentaci od začátku roku 2023 klesl o 40 %, a příjmy poklesly o 80 %. Bylo také zaznamenáno snížení aktivity diskuzí na Stack Overflow přibližně o 25 % šest měsíců po spuštění ChatGPT.
Zdroj: opennet.ru
