AI開発ツールが引き起こすオープンソースの品質危機

AI開発ツールの普及で、ソフトウェア開発が「安く」なる時代が到来したと言われる。しかし、オープンソース・プロジェクトの現場では、予想とは異なる現実が展開されている。

品質低下に直面するプロジェクト群

VLCの開発を統括するVideoLan OrganizationのCEO、ジャン＝バティスト・ケンプ氏は率直に語る。「VLCのコードベースに不慣れな人からのマージリクエストの品質は、ひどいものです」。

同様の問題は、2002年からオープンソースとして維持されている3DモデリングツールBlenderでも発生している。Blender FoundationのCEO、フランチェスコ・シッディ氏によると、LLM支援による貢献は「レビュアーの時間を無駄にし、モチベーションに悪影響を与えている」という。

AI開発ツールがエントリーバリアを下げた結果、経験の浅い開発者からの低品質な投稿が急増。プロジェクト維持者たちは、その対応に追われている。

新たな管理システムの必要性

この状況を受けて、開発者ミッチェル・ハシモト氏は今月、GitHub上の貢献を「保証された」ユーザーに限定するシステムを発表した。事実上、オープンソース・ソフトウェアの「オープンドア政策」を閉じる動きだ。

ハシモト氏の言葉を借りれば、「AIは、オープンソース・プロジェクトがデフォルトで信頼できるようにしていた自然な参入障壁を取り除いてしまった」。

セキュリティ脆弱性の報告制度である「バグバウンティ・プログラム」でも同様の現象が起きている。オープンソースのデータ転送プログラムcURLの作成者ダニエル・ステンバーグ氏は、「AIスロップ」に圧倒され、プログラムを一時停止せざるを得なくなった。

優先順位の根本的な違い

しかし、問題の根は技術的な側面だけにあるのではない。ケンプ氏が指摘するように、企業とオープンソース・プロジェクトでは価値観が異なる。

「Metaのような大企業では新しいコードと製品が評価されるが、オープンソース・ソフトウェアでは安定性により重点が置かれる」。企業では「コードを書くことで昇進するが、それを維持することでは昇進しない」という現実がある。

Open Source Indexの創設者コンスタンティン・ヴィノグラドフ氏は、この状況をより構造的な問題として捉える。「一方では指数関数的に成長するコードベースと相互依存関係があり、他方では活発なメンテナーの数がゆっくりとしか増えていない。AIによって、この方程式の両方の部分が加速した」。

複雑性管理という新たな課題

AI開発ツールの影響を考える上で、重要な視点の転換が必要かもしれない。もしエンジニアリングを「動作するソフトウェアを生産するプロセス」と捉えるなら、AIコーディングは確実に作業を簡単にする。

しかし、エンジニアリングが「ソフトウェアの複雑性を管理するプロセス」だとすれば、AI開発ツールはむしろ作業を困難にする可能性がある。少なくとも、拡大する複雑性を抑制するには、積極的な計画と作業が必要になるだろう。

ヴィノグラドフ氏の結論は明確だ。「AIは活発で熟練したメンテナーの数を増やすわけではない。優秀な人材を強化するが、根本的な問題はそのまま残る」。