Тезисы
2025 год был годом AI в разработке. Все бигтех-компании наперегонки бросились создавать и внедрять AI-инструменты,
которые должны сделать разработчика продуктивнее. Это принесло свои результаты, хоть и не такие однозначные.
Но у бигтех есть бигмани. А что насчёт опенсорс-проектов? Ведь часто они развиваются силами энтузиастов и ресурсы
(деньги, время, руки и мозги, в конце концов) сильно ограничены. Чем стал (или станет) AI для таких проектов?
Спасением или проклятием? Приглашаем всех неравнодушных к опенсорсу присоединиться к обсуждению на нашем квартирнике.
План обсуждения
-
AI как бустер продуктивности разработки. Насколько помогает в опенсорс (размеры проектов, обучение моделей на опенсорсе,
поддержка языков)? Кажется, что должно работать хорошо, особенно на не самых больших проектах. На другой чаше
весов — деньги. Можно ли справиться бесплатными инструментами, или нужны платные?
-
Нейрослоп и деградация. Модели учатся на опенсорсе, но это работает, пока опенсорс пишут люди. В противном
случае нас ждёт деградация. Или это пустые страхи?
-
Изменение процессов. Если люди из генераторов кода станут ревьюерами, продолжат ли они хорошо понимать свой проект/продукт?
Что станет с сообществом в прямом смысле этого слова? Останется ли тут место для именно сообщества? И будет ли
это сообщество инженеров?
-
Лицензии, копирайт. Если код пишет человек — это оригинальный код. Но насколько оригинальный код выдает модель?
Что будет, если в проекте под лицензией Apache 2.0 LLM напишет код, очень похожий на таковой под GPL?
-
Безопасность и долгосрочное развитие. Как использование AI повлияет на безопасность, надёжность и поддерживаемость/развиваемость
кода в опенсорс? Особенно когда нет ресурсов уровня бигтех на инструменты и людей для контроля этих аспектов.
-
Научно пофантазируем про будущее опенсорса в эпоху развития AI.
Ключевые темы и технологии
Использование AI
Аудитория
Бэкенд-разработчик, Фронтенд-разработчик, Технический директор / Архитектор
Уровень сложности
Начальный
