Nell'ultimo anno, il modo di programmare è stato completamente riscritto. Non è più necessario digitare codice riga per riga, basta dire agli strumenti AI le tue esigenze e possono generare funzionalità. Questo sembra essere l'era d'oro della produttività personale, ma un presupposto trascurato è che l'AI non crea dal nulla, ma riorganizza i risultati dell'intelligenza umana già esistenti.

La sua capacità principale si basa sull'apprendimento e sull'utilizzo di enormi quantità di codice open source da piattaforme come GitHub. Recentemente, uno studio di un'istituzione accademica ha rivelato una crisi latente dietro la prosperità di questa 'programmazione atmosferica': potrebbe star distruggendo sistematicamente l'ecosistema open source che sostiene l'intero mondo del software.

Per comprendere questa preoccupazione, è fondamentale chiarire la posizione del software open source. È come un sistema fognario nell'era digitale, presente ovunque ma raramente notato. Il sistema del tuo cellulare, il database backend dei social network, il lettore video dei siti web, tutti eseguono codice open source in background. L'incidente della vulnerabilità Log4j del 2021 ne è una chiara prova: una vulnerabilità in un insignificante framework per i log ha esposto improvvisamente l'infrastruttura di internet globale.

L'essenza dell'open source è una forma di "bene pubblico". I manutentori spesso non possono addebitare direttamente, e il loro ritorno dipende dalla reputazione, dalle opportunità di lavoro o dalle donazioni generate dalle interazioni degli utenti. Per decenni, questo modello ha funzionato in un ciclo chiuso di "feedback diretto": gli utenti scaricano, leggono la documentazione, inviano domande e mettono mi piace. Questa attenzione si traduce in motivazione per i manutentori a continuare ad aggiornare.

Tuttavia, la programmazione AI sta interrompendo questa connessione. Ora, devi solo descrivere le funzionalità all'AI, che automaticamente seleziona e combina il codice in background. Il codice può funzionare, ma non sai quali librerie ha effettivamente chiamato e non ti preoccupi dei progetti e dei manutentori dietro di esso. La ricerca definisce questo cambiamento come "intermediazione": l'attenzione e il feedback che in precedenza andavano ai manutentori vengono ora intercettati interamente dal livello AI.

I modelli simulativi rivelano due forze. A breve termine, l'AI aumenta l'efficienza e abbassa la barriera all'ingresso per lo sviluppo di nuovi strumenti. Ma a lungo termine, quando il "cambiamento della domanda" supera il "miglioramento dell'efficienza", il sistema scivolerà verso il declino. I ritorni per gli sviluppatori diminuiscono, solo i progetti di massima qualità valgono la pena di essere condivisi, i progetti di qualità media scompaiono, sia il numero che la qualità media dei pacchetti di software sul mercato diminuiscono. Alla fine, il benessere a lungo termine dell'intero ecosistema diminuisce.

Non si tratta di un'ipotesi teorica. Dopo la diffusione dell'AI generativa, il traffico delle domande e risposte aperte su Stack Overflow è significativamente diminuito. Progetti come Tailwind CSS hanno visto un aumento nei download, ma la visita alla documentazione e le entrate commerciali sono in calo. I progetti sono ampiamente utilizzati, ma è difficile tradurre questo in un ritorno efficace per i manutentori.

Il problema più fondamentale riguarda la distribuzione dei benefici. Le piattaforme AI estraggono un enorme valore dall'ecosistema open source, ma non devono pagare i costi corrispondenti per mantenere l'ecosistema. Gli utenti pagano le piattaforme AI, mentre i progetti e i manutentori open source chiamati spesso non ottengono nulla.

Una possibile concezione è la ristrutturazione del meccanismo di distribuzione, simile al modello di compartecipazione delle entrate della musica in streaming: le piattaforme AI tracciano i progetti open source chiamati e restituiscono una parte delle entrate ai manutentori in proporzione. Inoltre, i finanziamenti delle fondazioni, il patrocinio delle aziende e il supporto governativo per le infrastrutture digitali sono anche mezzi importanti per compensare la perdita di entrate.

Questo richiede un cambiamento di paradigma nel settore: da vedere l'open source come "risorsa gratuita" a riconoscerlo come "infrastruttura pubblica che richiede investimenti e manutenzione a lungo termine". Il software open source è profondamente integrato nel mondo digitale e non scomparirà. Ma quell'era sostenuta da idealismo e attenzione sporadica sta forse raggiungendo un confine.

Questa rivoluzione dell'efficienza portata dalla programmazione AI non riguarda solo l'esperienza di sviluppo, ma è anche un test di stress su "come le tecnologie pubbliche possono essere sostenute nel tempo". Quando le fondamenta si assottigliano, tutte le innovazioni digitali costruite su di esse, comprese le enormi stack tecnologiche open source su cui si basano $BTC e $ETH, dovranno affrontare interrogativi sulla loro solidità a lungo termine.

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