Недавнее исследование Linux Foundation Research показывает, что 59% мейнтейнеров open source отмечают рост объема вносимого кода благодаря генеративному ИИ. Однако этот всплеск сопряжен с проблемой: по оценкам, 25% входящих pull request считаются низкокачественным "AI-мусором". В более крупных проектах эта проблема качества еще более выражена: 69% видят увеличение вклада, и 31% оценивается как низкокачественный. Генеративный ИИ коренным образом меняет участие в open source, снижая барьеры для внесения вклада, но также создает новые проблемы для мейнтейнеров и сообществ. Исследование рекомендует создавать механизмы управления, прозрачности и доверия для эффективного управления вкладом, осуществляемым с помощью ИИ. Open source проекты должны проактивно проектировать свою работу с учетом растущей базы контрибьюторов, генерируемых ИИ, а не просто реагировать на нее. Это включает в себя установление четких ожиданий относительно использования ИИ, возложение ответственности за тестирование и раскрытие информации на контрибьюторов, а также оснащение мейнтейнеров лучшими инструментами для управления pull request. Хотя ИИ облегчает новичкам внесение вклада, проверки занимают больше времени, а выгорание мейнтейнеров является главной проблемой. В настоящее время формальные политики использования ИИ в open source проектах непоследовательны, многим не хватает четких руководящих принципов. Несмотря на опасения по поводу качества, большинство мейнтейнеров согласны с тем, что ИИ снижает барьеры для входа в open source. Разработчики реинвестируют сэкономленное время в устранение технического долга, разработку новых функций и повышение квалификации. Наконец, исследование подчеркивает, что GenAI фактически увеличивает потребность в человеческом наставничестве для новых контрибьюторов.