← Все новости

AI ·

Linux Foundation: ИИ вдвое ускоряет написание кода в open source, но четверть PR — «AI slop»Linux Foundation: AI halves open-source coding time, but a quarter of PRs are "AI slop"

Исследование LF Research при поддержке Red Hat показало, что мейнтейнеры получают больше вкладов, но около 25% входящих pull request'ов — низкокачественная генерация. Формальная политика по AI-вкладам есть лишь у 35% проектов.An LF Research study sponsored by Red Hat found maintainers are getting more contributions, but about 25% of incoming pull requests are low-quality generated code. Only 35% of projects have a formal policy on AI contributions.

20 октября, на конференции All Things Open, LF Research опубликовала отчёт «Navigating Open Source Software Development in the Generative AI Era». Спонсор — Red Hat, поддержку оказали Futurewei, OpenSSF и LF AI & Data. В опросе участвовали 234 контрибьютора и мейнтейнера.

Главные цифры

  • 59% мейнтейнеров видят рост числа вкладов с появлением генеративного ИИ; в крупных проектах — 69%.
  • Около 25% входящих pull request’ов респонденты считают низкокачественным «AI slop»; в крупных проектах — 31%.
  • Время на написание кода сокращается в среднем на 52%, на обсуждение предложений — на 19%. Но 21% отмечают, что сложные задачи с ИИ занимают больше времени.
  • 71% согласны, что ИИ снижает порог входа в open source, однако 53% не считают, что он улучшил доверие в сообществе.
  • Сэкономленное время уходит на технический долг (66%), новые функции (63%) и обучение (58%).
  • Формальная политика, разрешающая AI-вклады, есть только у 35% проектов; у 32% нет ни политики, ни планов её завести.
  • 46% мейнтейнеров говорят, что новичкам теперь нужно больше менторства.

Рекомендации

Авторы советуют проектам письменно описать правила AI-вкладов, требовать раскрытия использования ИИ, тестирования и документации изменений, стандартизировать атрибуцию и продолжать вкладываться в живое менторство.

Важно помнить: проценты — это оценки самих респондентов, а не измеренные показатели. Но картина узнаваемая — производительность растёт, а нагрузка на ревью смещается на мейнтейнеров.

On Oct 20, at All Things Open, LF Research published “Navigating Open Source Software Development in the Generative AI Era”. It was sponsored by Red Hat with support from Futurewei, OpenSSF and LF AI & Data, and surveyed 234 contributors and maintainers.

Key numbers

  • 59% of maintainers report more contributions since the rise of generative AI; 69% on large projects.
  • Respondents consider about 25% of incoming pull requests low-quality “AI slop”; 31% on large projects.
  • Code authoring time drops by 52% on average and proposal discussion by 19%. But 21% say complex tasks take longer with AI.
  • 71% agree AI lowers the barrier to entering open source, yet 53% disagree that it has improved community trust.
  • Time saved goes to technical debt (66%), new features (63%) and learning (58%).
  • Only 35% of projects have a formal policy permitting AI contributions; 32% have neither a policy nor plans for one.
  • 46% of maintainers say newcomers now need more mentoring.

Recommendations

The authors advise projects to write down rules for AI-assisted contributions, require disclosure, testing and documentation of changes, standardize attribution and keep investing in human mentorship.

Note that the percentages are respondents’ estimates, not measured outcomes. Still, the picture is familiar: productivity rises while the review burden shifts onto maintainers.

Источники