최근 리눅스 재단 리서치 연구에 따르면, 오픈소스 유지보수자의 59%가 생성형 AI로 인해 기여량 증가를 경험하고 있습니다. 그러나 이러한 급증은 문제점을 동반하는데, 들어오는 풀 리퀘스트(pull request)의 약 25%가 저품질의 "AI 슬롭(slop)"으로 간주됩니다. 대규모 프로젝트의 경우, 이러한 품질 문제는 더욱 두드러져 69%가 기여 증가를 보였고 31%는 저품질로 추정됩니다. 생성형 AI는 기여 장벽을 낮춤으로써 오픈소스 참여를 근본적으로 변화시키고 있지만, 유지보수자와 커뮤니티에 새로운 과제를 안겨주기도 합니다. 연구는 AI 지원 기여를 효과적으로 관리하기 위해 거버넌스, 투명성, 신뢰 메커니즘을 구축할 것을 권고합니다. 오픈소스 프로젝트는 단순히 AI 생성 기여자의 증가에 대응하는 것이 아니라, 이를 위한 계획을 사전에 수립해야 합니다. 여기에는 AI 사용에 대한 명확한 기대치 설정, 기여자에게 테스트 및 공개에 대한 책임 부여, 유지보수자에게 풀 리퀘스트 관리를 위한 더 나은 도구 제공 등이 포함됩니다. AI는 신규 기여자의 참여를 용이하게 하지만, 리뷰 시간은 더 오래 걸리고 유지보수자 번아웃이 주요 관심사입니다. 현재 오픈소스 프로젝트에서의 AI 사용에 대한 공식 정책은 일관성이 없으며, 많은 프로젝트가 명확한 지침을 갖추고 있지 않습니다. 품질 문제에도 불구하고, 대부분의 유지보수자는 AI가 오픈소스 진입 장벽을 낮춘다는 데 동의합니다. 개발자들은 절약된 시간을 기술 부채 해결, 새로운 기능 개발, 기술 향상에 재투자하고 있습니다. 마지막으로, 연구는 GenAI가 신규 기여자에 대한 인간 멘토링의 필요성을 실제로 증가시킨다는 점을 강조합니다.