Sześć. Otwarte oprogramowanie w kryzysie: AI zalewa projekty, a opiekunowie zamykają drzwi
Szósty fakt jest kulturowy, ale ma bezpośrednie przełożenie na infrastrukturę, na której stoi cały ten przemysł. Na czele Hacker News znalazł się esej „Open Source as We Know It Is Dead", w którym autor opisuje, jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia samą naturę wkładu do otwartego oprogramowania. Rzecz nie polega na samym kodzie, lecz na tym, że zgłaszanie poprawek stało się niemal darmowe, podczas gdy ich rzetelne przejrzenie pozostało kosztowne, i że ciężar przesunął się z osoby, która czegoś chce, na wolontariusza, który musi odmówić. Autor przywołuje konkretne decyzje z ostatnich tygodni: Sindre Sorhus pierwszego października wyłączył zewnętrzne prośby o scalenie we wszystkich swoich repozytoriach, pisząc wprost, że robi to z powodu AI, a wcześniej podobne kroki podjęły między innymi tldraw i Ladybird, które przestały przyjmować publiczne poprawki, projekt Godot zaczął wymagać, by kod był autorstwa człowieka i zablokował autonomicznych agentów, COSMIC wymaga od współtwórców potwierdzenia, że zgłoszenie nie zawiera kodu ani opisów wygenerowanych przez model, a społeczność Codeberg przegłosowała zakaz projektów w większości tworzonych przez AI. Curl zakończył program nagród za wykrywanie błędów, gdy jego autor Daniel Stenberg podał, że udział prawdziwych zgłoszeń spadł poniżej pięciu procent.
Źródło: hacker-news
To musi być czytane razem z danymi samego GitHuba, które przywołuje serwis Cryptobriefing: miesięczny wolumen scalanych prośb wzrósł z około dwudziestu pięciu milionów na początku 2023 roku do dziewięćdziesięciu milionów w marcu 2026 roku, a platforma w odpowiedzi wprowadziła 27 sierpnia mechanizmy pozwalające opiekunom całkowicie wyłączyć prośby o scalenie lub ograniczyć je do współpracowników. Trzeba tu zachować ostrożność w ocenie skali, bo część opisanych przypadków opiera się na relacjach samych opiekunów i pojedynczych wpisach w mediach społecznościowych, ale sam kierunek jest zgodny z decyzjami instytucjonalnymi. Znaczenie dla rynku jest dwojakie. Z jednej strony pokazuje koszt, którego nikt nie wpisał do rachunku za sztuczną inteligencję, czyli przeniesienie pracy weryfikacyjnej na najbardziej przeciążonych ludzi w ekosystemie. Z drugiej strony uderza w sam fundament modeli otwartych: jeśli najbardziej wartościowe repozytoria zamykają się na zewnętrzny wkład, to tempo, w jakim otwarte wagi korzystają z dorobku wspólnoty, może wyhamować.