«Вайб» есть, а денег нет. Ваш любимый бесплатный софт скоро может превратиться в тыкву

Генеративный искусственный интеллект стремительно меняет способ создания программ, но у этой технологической волны может оказаться неприятная обратная сторона. Европейские исследователи пришли к выводу, что так называемый «вайб-кодинг», при котором код массово генерируется с помощью ИИ-ассистентов, способен довольно быстро подорвать экосистему открытого программного обеспечения.

Речь идет о подходе, когда разработчик формулирует задачу, а большая языковая модель сама выдает готовые фрагменты программ и даже целые приложения. В результате даже люди с базовыми техническими знаниями могут быстро создавать сервисы и инструменты, не всегда до конца понимая их внутреннее устройство. Такие системы опираются на огромный массив открытых библиотек, баз данных и наработок сообщества, который формировался десятилетиями.

Проекты с открытым исходным кодом держатся на участии людей. Пользователи помогают разработчикам деньгами, временем и знаниями, находят ошибки и поддерживают библиотеки в рабочем состоянии. При этом многие авторы зарабатывают не на самом коде, а на вовлеченности аудитории. Это посещения документации, вопросы на форумах, обсуждения, отчеты об ошибках и публичная активность. Через такую вовлеченность приходят заказы, предложения о работе и платные консультации. Авторы исследования считают, что новые «вайб-программисты» почти ничего не возвращают сообществу, хотя активно используют его результаты, а ИИ становится прослойкой между пользователем и проектом и обрывает живую обратную связь.

В научной работе с говорящим названием «Vibe Coding Kills Open Source» авторы рассмотрели ситуацию с экономической точки зрения и задали вопрос о жизнеспособности открытого программного обеспечения в новых условиях. Их вывод отрицательный. При традиционной модели монетизации, где поддержка держится на прямой вовлеченности пользователей, массовый переход к генерации кода через системы искусственного интеллекта снижает доходы сопровождающих проекты и сокращает число поддерживаемых пакетов. Механизмы роста, которые раньше ускоряли развитие, начинают ускорять спад. Если доход строится только на пользовательском участии, со временем это ведет к снижению числа новых проектов, уменьшению разнообразия и падению среднего качества решений, даже если производительность разработки формально растет.

Исследователи отдельно описывают разницу между краткосрочным и долгосрочным эффектом. На первом этапе ИИ помогает самим разработчикам и ускоряет их работу, что дает рост качества и числа проектов. Но когда ИИ начинают массово использовать конечные пользователи и компании, канал обратной связи и монетизации начинает разрушаться, и тренд разворачивается в обратную сторону.

Признаки этого уже видны на практике. После распространения ИИ-помощников заметно снизилась активность на технических площадках вопросов и ответов. У ряда популярных библиотек растет число загрузок, но падает количество обсуждений и посещений документации. В одном из случаев автор инструмента сообщил о снижении доходов почти на 80% на фоне роста популярности самой технологии.

Показательный пример привела компания Tailwind Labs, развивающая популярный открытый набор инструментов для оформления сайтов. Недавно там сократили три четверти инженерной команды, хотя сам проект стал только популярнее. Руководитель компании сообщил, что посещаемость документации упала примерно на 40% по сравнению с началом 2023 года. Именно через документацию пользователи узнают о платных продуктах. Без клиентов компания не может финансировать поддержку платформы.

Один из авторов исследования, экономист Миклош Корен из Центрально-Европейского университета в Вене, считает, что подобные случаи станут типичными. По его словам, удобство автоматической генерации кода слишком велико, чтобы пользователи задумывались о вкладе в экосистему. Он признался, что и сам пользуется этим подходом и иногда работает с языками, экосистему которых знает плохо.

Ученые подчеркивают, что стоимость разработки программ снижается, но взаимодействие живых пользователей с авторами библиотек падает еще быстрее. Даже небольшое улучшение возможностей моделей приводит к массовому переходу на такой способ работы. Компании, создающие системы искусственного интеллекта, все активнее ориентируются на бизнес и специалистов умственного труда, которые раньше чаще становились спонсорами открытых проектов.

По мнению авторов работы, без открытого программного обеспечения «вайб-программирование» тоже не сможет существовать. Нельзя просто зафиксировать текущее состояние библиотек. Проекты нужно обновлять, исправлять ошибки и закрывать уязвимости. Если экосистема разрушится, следом пострадают и инструменты генерации кода.

Исследователи предлагают новую модель финансирования. Она предполагает распределение доходов между компаниями, развивающими системы искусственного интеллекта, и авторами открытых проектов на основе фактического использования библиотек. Также рассматриваются гранты, корпоративная поддержка и схемы выплат по аналогии с музыкальными сервисами. Технически это реализуемо, но требует договоренностей на уровне отрасли.

Похожие процессы уже происходят и в других сферах. Интернет-энциклопедия Википедия сообщила о резком росте трафика со стороны систем искусственного интеллекта, которые массово собирают данные. Люди, получающие информацию через таких посредников, реже заходят на сам сайт, не редактируют статьи и не участвуют в сборе пожертвований.

Главный риск в том, что сильнее всего пострадают небольшие и нишевые проекты. Крупные библиотеки еще смогут найти спонсоров, но многие известные сегодня инструменты когда-то начинались как личные инициативы отдельных разработчиков. Если такие авторы перестанут получать поддержку и уйдут, новые базовые технологии могут просто не появиться. Именно это, по мнению авторов исследования, сейчас и становится главным скрытым риском бума ИИ-разработки.