最近のLinux Foundation Researchの調査によると、オープンソースのメンテナーの59%が、生成AIによる貢献量の増加を経験しています。しかし、この急増には課題も伴っており、流入するプルリクエストの推定25%が低品質な「AIスロップ」と見なされています。大規模なプロジェクトでは、この品質への懸念はさらに顕著であり、69%が増加した貢献を経験し、推定31%が低品質であるとされています。生成AIは、貢献の障壁を下げることでオープンソースへの参加を根本的に変えていますが、メンテナーやコミュニティに新たな課題ももたらしています。この調査では、AI支援による貢献を効果的に管理するために、ガバナンス、透明性、信頼のメカニズムを構築することが推奨されています。オープンソースプロジェクトは、AI生成された貢献者の増加に対応するだけでなく、それを見越して積極的に設計する必要があります。これには、AI利用に関する明確な期待値の設定、貢献者へのテストと開示の責任の付与、そしてメンテナーにプルリクエスト管理のためのより良いツールの提供が含まれます。AIは新規参入者の貢献を容易にしますが、レビューに時間がかかるようになり、メンテナーの燃え尽きがトップの懸念事項となっています。現在、オープンソースプロジェクトにおけるAI利用に関する正式なポリシーは一貫性がなく、多くのプロジェクトで明確なガイドラインが欠如しています。品質への懸念にもかかわらず、ほとんどのメンテナーは、AIがオープンソースへの参入障壁を低減することに同意しています。開発者は、節約された時間を技術的負債の解消、新機能の開発、スキルアップに再投資しています。最後に、この調査は、GenAIが新規貢献者に対する人間のメンターシップの必要性を実際に増加させることを強調しています。