一个由越来越强大的AI 编码工具所推动的世界，理论上软体开发可能变得更廉价，传统软体开发商生存空间可能越来越小。
AI 技术不断演进下，开发者以直觉描述开发需求进行所谓「Vibe Coding」，运用AI 编码工具自动生成程式逻辑与架构，取代逐行编码的繁琐工作，直觉高效到甚至忘记程式码本身的存在。现在市场上各种忧心忡忡及「软体公司走向灭亡」的讨论随之而来，市场研究机构Forrester Research 分析报告所述「Vibe Coding 将让新创公司得以复制复杂SaaS 平台提供的功能。」
理论上，使用AI 编码工具弥补开源软体专案长期资源不足，照理来说应是「廉价程式码」时代的受益者之一。然而，实际情况并非如此简单。 AI 编码工具对开源软体的影响，比预期更加复杂且两极。
据业界专家的说法，AI 编码工具带来的问题与解决的问题同样多。这些工具门槛低、易于使用，导致生成大量品质不佳的程式码，对专案构成压力。新增功能比以往更容易，但维护这些功能却很困难，甚至进一步加剧软体生态碎片化。结果不一定创造软体兴盛，或许在这样的时代预言不再需要软体工程师，恐怕言之过早。
许多开源软体专案都注意到提交内容的平均品质下降，这很可能是因为AI 编码工具降低进入门槛。像是推动多媒体播放器VLC 的VideoLAN 计画，其执行长Jean-Baptiste Kempf 在近期访谈中表示，「对于不熟悉VLC 程式码库的人而言，我们看到的合并请求品质非常糟糕。」
Jean-Baptiste Kempf 对AI 编码工具仍抱持乐观态度，但他认为这些工具适合有经验的开发者使用。
另一款Blender，是以开源形式获得维护的3D 建模工具。 Blender 基金会执行长Francesco Siddi 表示，由大型语言模型辅助的专案贡献通常「浪费审查者时间，并影响了他们的动机」。 Blender 仍在制定官方的AI 编码工具政策，但他指出，这些工具「既未被强制要求，也不推荐贡献者或核心开发者使用。」
合并请求数量暴增的状况下，已经严重到开源软体的开发者需要打造新工具来管理。本月稍早，开发者Mitchell Hashimoto 推出一套系统，将GitHub 的贡献权限限制在「认证」用户范围内，形同关闭了开源软体的开放管道。 「AI 消除让开源软体专案预设信任的自然进入门槛」，他透过公告表示。
类似现象也出现在漏洞奖励计画。这类计画原本为外部研究人员提供管道回报安全漏洞。然而，开源资料传输专案cURL 近期因创办人Daniel Stenberg 声称出现「AI 垃圾」（AI slop），暂停其漏洞奖励计画。
这些都令人感到挫折，因为许多开源软体专案同时看到AI 编码工具的好处与坏处。 Jean-Baptiste Kempf 表示，只要由经验丰富的开发者主导，为VLC 建立新模组将会变得容易许多。
「你可以把整个VLC 程式码库交给AI，然后说『我要把它移植到一个新的作业系统。』」Jean-Baptiste Kempf 说，「对资深开发者而言，撰写新程式码很有用，但对于不知道自己在做什么的人而言，很难管理。」
就开源软体专案来说，更大的问题在于优先顺序的差异。像是Meta 这样的公司重视新程式码与新产品，而开源软体工作则更强调稳定性。 「大型公司与开源专案面临的问题不同。他们因撰写程式码而升迁，而不是因为维护程式码」，Jean-Baptiste Kempf 表示，背后有着不同的优先顺序。
除此之外，专注于开源领域的投资人Konstantin Vinogradov 表示，AI 编码工具正遭遇开源软体工程长期存在的趋势问题。 「一方面，我们的程式码库呈指数成长，相互依赖关系数量也呈指数成长；另一方面，活跃的维护者数量或许缓慢成长，但绝对跟不上。AI 则让这两个部分都加速了。」他表示，AI 对软体工程影响提供了一种新的思维。但对整个产业而言，这种影响可能令人担忧。
如果将软体工程视为产出可运作软体的过程，AI 编码工具确实让这件事比以往更容易。但如果软体工程真正的本质是管理软体复杂性，那么AI 编码工具反而让事情更复杂。
来源：科技新报
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AI 编码工具像一把双面刃，开源软体发展走向两极化
