सार:
लिनक्स फाउंडेशन रिसर्च द्वारा जारी और रेड हैट द्वारा प्रायोजित एक नए अध्ययन के अनुसार, जेनेरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट मॉडल को महत्वपूर्ण रूप से बदल रहा है। सर्वेक्षण के नतीजे बताते हैं कि एआई उपकरण डेवलपर्स को कोड लिखने का समय लगभग आधा कम करने और विकास दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, साथ ही, वे ओपन सोर्स प्रोजेक्ट अनुरक्षकों पर ऑडिट दबाव भी बढ़ाते हैं।

रिपोर्ट बताती है कि सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में जेनेरिक एआई के व्यापक अनुप्रयोग के साथ, ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स द्वारा प्राप्त कोड योगदान की संख्या में काफी वृद्धि हुई है। लगभग 59% परियोजना अनुरक्षकों ने कहा कि एआई उपकरणों की लोकप्रियता के बाद से परियोजना योगदान में वृद्धि जारी है; बड़ी ओपन सोर्स परियोजनाओं के लिए, यह अनुपात बढ़कर 69% हो गया।
हालाँकि, योगदान की संख्या में वृद्धि का मतलब गुणवत्ता में एक साथ वृद्धि नहीं है। अध्ययन में पाया गया कि लगभग 25% कोड मर्ज अनुरोध (पुल अनुरोध) को अनुरक्षकों द्वारा निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री माना जाता है, जिसे अक्सर "एआई स्लोप" कहा जाता है, अर्थात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न कोड या संशोधन सुझाव लेकिन पर्याप्त सत्यापन और गुणवत्ता नियंत्रण का अभाव है। बड़ी परियोजनाओं में यह अनुपात 31% तक भी पहुँच जाता है।
फिर भी, अनुसंधान ने उत्पादकता में सुधार में जेनेरिक एआई की सकारात्मक भूमिका की भी पुष्टि की है। साक्षात्कार में शामिल डेवलपर्स आमतौर पर मानते हैं कि एआई उपकरण कोड लेखन और तकनीकी समाधान चर्चा की प्रक्रिया को काफी तेज कर सकते हैं। रिपोर्ट बताती है कि चाहे वे परियोजना योगदानकर्ता हों या रखरखावकर्ता, अधिकांश विकास कार्यों में दक्षता में सुधार 50% तक पहुंच सकता है।
लेकिन शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि जेनरेटिव एआई सभी परिदृश्यों में दक्षता में सुधार नहीं करता है। अधिक जटिल विकास कार्यों में, लगभग 21% उत्तरदाताओं ने कहा कि एआई का उपयोग करने के लिए अधिक समय की आवश्यकता होगी। डेवलपर्स के इस समूह का मानना है कि एआई-जनित सामग्री की समीक्षा, सुधार और सत्यापन के लिए आवश्यक कार्य की मात्रा कुछ दक्षता लाभ को कम कर देती है।
सर्वेक्षण में यह भी पाया गया कि डेवलपर्स आमतौर पर ओपन सोर्स इकोसिस्टम के निर्माण में बचाए गए समय को फिर से निवेश करते हैं। 66% उत्तरदाताओं ने कहा कि उन्होंने दीर्घकालिक संचित तकनीकी ऋण से निपटने के लिए अतिरिक्त समय का उपयोग किया; 63% ने नई सुविधाएँ विकसित करने में समय लगाया; और 58% ने नई तकनीकों को सीखने और पेशेवर कौशल में सुधार करने का विकल्प चुना।
प्रोजेक्ट गवर्नेंस के संदर्भ में, जेनेरिक एआई की लोकप्रियता कई ओपन सोर्स समुदायों में नियम निर्माण की प्रगति से अधिक हो गई है। अनुसंधान से पता चलता है कि केवल 35% ओपन सोर्स परियोजनाओं ने औपचारिक एआई उपयोग नीतियां स्थापित की हैं, जबकि 32% परियोजनाओं ने अभी तक प्रासंगिक नियम नहीं बनाए हैं, लेकिन संबंधित सिस्टम लॉन्च करने की भी कोई योजना नहीं है।
उसी समय, अधिकांश डेवलपर्स को एआई कोड समीक्षा के महत्व का एहसास हुआ है। सर्वेक्षण में पाया गया कि 61% योगदानकर्ता एआई-जनरेटेड कोड सबमिट करने से पहले सक्रिय रूप से विस्तृत समीक्षा करेंगे और कार्यात्मक परीक्षण पूरा करेंगे ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि कोड परियोजना आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है।
एआई-सहायता प्राप्त विकास की बढ़ती प्रवृत्ति के जवाब में, अनुसंधान टीम अनुशंसा करती है कि प्रत्येक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट जल्द से जल्द एक स्पष्ट एआई योगदान प्रबंधन प्रणाली स्थापित करे, जिसमें लिखित नीतियां तैयार करना, विकास पारदर्शिता में सुधार करना, एआई उपयोग प्रकटीकरण आवश्यकताओं को स्पष्ट करना और योगदान एट्रिब्यूशन विशिष्टताओं को एकीकृत करना शामिल है। साथ ही, परियोजना के मुख्य कोड आधार में निम्न-गुणवत्ता वाले कोड के प्रवेश के जोखिम को कम करने के लिए अनुरक्षकों को एआई-सहायता प्राप्त सामग्री सबमिट करने से पहले योगदानकर्ताओं को आवश्यक परीक्षण और दस्तावेज़ीकरण पूरा करने की आवश्यकता होनी चाहिए।
लिनक्स फाउंडेशन के एआई और इंफ्रास्ट्रक्चर विभाग के महाप्रबंधक मार्क कोलियर ने कहा कि ओपन सोर्स इकोसिस्टम पर जेनरेटिव एआई के प्रभाव को मापते समय, हमें न केवल उत्पादकता में सुधार पर ध्यान देना चाहिए, बल्कि योगदान की गुणवत्ता और समुदाय के समग्र स्वास्थ्य पर भी ध्यान देना चाहिए। उनका मानना है कि एआई युग में ओपन सोर्स इकोसिस्टम के दीर्घकालिक सतत विकास को सुनिश्चित करने के लिए एआई टूल्स में भविष्य के निवेश को परियोजना अनुरक्षकों, सामुदायिक सलाहकारों और सहयोग तंत्र में निरंतर निवेश के साथ सिंक्रनाइज़ किया जाना चाहिए।
और जानें:
https://www.linuxfoundation.org/research/oss-development-gen-ai-era-2026
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