Linux Foundation: до 25% пул-реквестов могут быть «ИИ-мусором»
Генеративный искусственный интеллект заметно меняет разработку проектов с открытым исходным кодом. К такому выводу пришли авторы отчёта Linux Foundation Research «Разработка программного обеспечения с открытым исходным кодом в эпоху генеративного ИИ: вызовы и возможности для проектных сообществ», представленного на конференции All Things Open 2026.
ИИ-инструменты помогают быстрее писать код и снижают порог входа в open source, однако одновременно увеличивают нагрузку на сопровождающих проектов. 59% мейнтейнеров сообщили о росте числа поступающих пул-реквестов, а среди крупных проектов этот показатель достигает 69%. При этом около 25% всех запросов оцениваются как низкокачественные — их авторы иронично называют «ИИ-мусором». В крупных проектах доля таких пул-реквестов может доходить до 31%.
Больше вкладов — не всегда больше пользы
По мнению старшего вице-президента Linux Foundation Research Хилари Картер, open source-сообществам нужно заранее адаптировать процессы к росту числа участников, использующих GenAI. Проектам рекомендуют формулировать понятные требования к таким вкладам, возлагать на авторов ответственность за тестирование и раскрытие информации об использовании ИИ, а также предоставлять мейнтейнерам более эффективные инструменты для обработки входящих запросов.
71% опрошенных сопровождающих считают, что генеративный ИИ упрощает начало работы в проектах с открытым кодом. При этом 53% не согласны с тем, что технология помогает укреплять доверие внутри сообщества. Таким образом, снижение технических барьеров пока не сопровождается аналогичным ростом прозрачности и уверенности в качестве новых вкладов.
ИИ ускоряет разные этапы разработки
Рост продуктивности проявляется не только при написании кода. Исследование охватывало шесть этапов разработки open source: на каждом из них участники отмечали сокращение затрачиваемого времени. На обсуждение предложений времени стало уходить на 19% меньше, а на написание кода — на 52% меньше. Впрочем, при решении особенно сложных задач 21% респондентов, напротив, стали тратить больше времени при использовании GenAI.
Сэкономленные ресурсы разработчики направляют на другие задачи. 66% используют их для сокращения технического долга, 63% — для создания новых функций, а 58% — для обучения и повышения квалификации. Это показывает, что эффект от ИИ в open source может выражаться не только в ускорении выпуска изменений, но и в улучшении состояния самих проектов.
Правила использования пока есть не везде
Практики управления не успевают за распространением новых инструментов. Официальные правила, разрешающие применение GenAI, действуют лишь в 35% проектов. Ещё в 32% проектов таких положений нет, и их разработка даже не планируется. Среди авторов вкладов 61% заявили, что тщательно проверяют и полностью тестируют созданный с помощью ИИ код перед отправкой, однако раскрытие факта использования генеративных инструментов остаётся непоследовательным.
Отдельное место в отчёте занимает наставничество. 46% мейнтейнеров считают, что распространение GenAI повышает потребность новых участников в поддержке и обучении. 32% придерживаются обратного мнения и полагают, что ИИ, наоборот, снижает такую потребность.
Linux Foundation рекомендует проектам закреплять письменные правила для вкладов, созданных с помощью ИИ, повышать прозрачность и стандартизировать раскрытие информации об использовании таких инструментов. Авторы также предлагают сделать обязательными тестирование и документирование ИИ-сгенерированных изменений, а вопросы управления, проверки и доверия рассматривать как важную часть инфраструктуры современной open source-разработки.
