En el último año, la forma de programar ha sido reescrita por completo. Ya no necesitas escribir código línea por línea, solo tienes que decirle a la herramienta de IA tus necesidades, y ella puede generar la funcionalidad. Esto parece ser la era dorada de la productividad personal, pero un supuesto ignorado es que la IA no crea de la nada, sino que reorganiza los logros de sabiduría ya existentes de la humanidad.
Su capacidad central se basa en aprender y llamar a una gran cantidad de código abierto en plataformas como GitHub. Recientemente, un estudio de una institución académica ha revelado la crisis latente detrás de la prosperidad de esta "programación ambiental": podría estar destruyendo sistemáticamente el ecosistema de código abierto que sostiene todo el mundo del software.
Para entender esta preocupación, primero debemos ver la posición del software de código abierto. Es como el alcantarillado de la era digital, está en todas partes pero rara vez se percibe. El sistema de tu teléfono, la base de datos en segundo plano del software de redes sociales, el reproductor de videos, todos ejecutan código abierto en su núcleo. El incidente de vulnerabilidad de Log4j en 2021 es una prueba clara, un pequeño fallo en un marco de registro expuso instantáneamente la infraestructura de internet a nivel mundial.
La esencia del código abierto es un 'bien público'. Los mantenedores a menudo no pueden cobrar directamente, y su retorno depende de la reputación, oportunidades laborales o donaciones que provienen de la interacción de los usuarios. Durante décadas, este modelo ha funcionado mediante un ciclo de 'retroalimentación directa': los usuarios descargan, leen la documentación, envían preguntas y dan me gusta. Esta atención se convierte en el impulso para que los mantenedores sigan actualizando.
Y la programación de IA está cortando esta conexión. Ahora, solo necesitas describir la funcionalidad a la IA, que automáticamente selecciona y combina el código en segundo plano. El código puede funcionar, pero no sabes qué bibliotecas específicas ha llamado, y menos aún te preocupa los proyectos y mantenedores detrás de ello. La investigación ha denominado a este cambio 'mediación': la atención y el feedback que originalmente iban hacia los mantenedores son interceptados por la capa de IA en su totalidad.
Los modelos simulados revelan dos fuerzas. A corto plazo, la IA ha mejorado la eficiencia y ha reducido la barrera de entrada para desarrollar nuevas herramientas. Pero a largo plazo, cuando la 'transferencia de demanda' supera la 'mejora de eficiencia', el sistema se deslizará hacia la contracción. Las recompensas para los desarrolladores disminuirán, solo los proyectos de la más alta calidad valdrán la pena compartir, los proyectos de calidad media desaparecerán, y tanto la cantidad como la calidad promedio de los paquetes de software del mercado disminuirán. Al final, el bienestar a largo plazo de todo el ecosistema disminuirá.
Esto no es una deducción teórica. Tras la popularización de la IA generativa, el tráfico de preguntas y respuestas públicas en Stack Overflow ha disminuido significativamente. Proyectos como Tailwind CSS han visto un aumento en las descargas, pero el acceso a la documentación y los ingresos comerciales han estado en declive. Los proyectos son ampliamente utilizados, pero es difícil convertir eso en un retorno efectivo para los mantenedores.
La cuestión fundamental radica en la distribución de beneficios. Las plataformas de IA extraen un gran valor del ecosistema de código abierto, pero no tienen que pagar los costos correspondientes para mantenerlo. Los usuarios pagan a la plataforma de IA, mientras que los proyectos y mantenedores de código abierto que son llamados a menudo no reciben nada.
Reformar el mecanismo de distribución es una idea posible, similar al modelo de reparto de ingresos de los servicios de streaming musical: las plataformas de IA rastrean los proyectos de código abierto que se utilizan y devuelven una parte de los ingresos a los mantenedores en proporción. Además, las subvenciones de fundaciones, el patrocinio empresarial y el apoyo gubernamental a la infraestructura digital son también medios importantes para compensar la pérdida de ingresos.
Esto requiere un cambio de mentalidad en la industria: pasar de ver el código abierto como un 'recurso gratuito' a reconocerlo como 'una infraestructura pública que necesita inversión y mantenimiento a largo plazo'. El software de código abierto ya está profundamente incrustado en el mundo digital y no desaparecerá. Pero esa era sustentada por el idealismo y la atención dispersa, quizás esté llegando a su límite.
Esta revolución de eficiencia traída por la programación de IA no solo se refiere a la experiencia del desarrollador, sino que también es una prueba de presión sobre 'cómo se sostiene continuamente la tecnología pública'. Cuando la base se vuelve más delgada, todas las innovaciones digitales construidas sobre ella, incluyendo la enorme pila de tecnología de código abierto en la que se basan $BTC y $ETH, enfrentarán cuestionamientos sobre su solidez a largo plazo.
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