El código generado por IA debe ser revisado cuidadosamente por voluntarios humanos
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Una caricatura viral sobre software de código abierto muestra una pila tambaleante de cajas etiquetadas como “toda la infraestructura digital moderna” y una pequeña caja justo en la parte inferior, apuntalando todo el lote: “un proyecto que alguna persona cualquiera en Nebraska ha estado manteniendo ingratamente desde 2003”.
Esa es la realidad del código abierto: cada sitio web, aplicación y sistema operativo depende de él. La sociedad moderna no podría funcionar sin él y, sin embargo, lo escriben voluntarios en su tiempo libre. Pero la creciente carga causada por una avalancha de código generado por IA está provocando que muchos se agoten y abandonen la comunidad por completo, amenazando el futuro del software de código abierto.
Los modelos de IA hacen que sea cada vez más fácil generar código para crear nuevas funciones, corregir errores o crear proyectos completamente nuevos con solo hacer clic en un botón. Pero ese código suele ser difícil de integrar en proyectos existentes, confuso o simplemente basura. Si bien el envío de códigos se vuelve cada vez más fácil, los colaboradores humanos responsables de verificarlos, corregirlos y aprobarlos se están viendo abrumados.
Para algunos trabajadores, las demandas se han vuelto insoportables. New Scientist organizó una entrevista con Chad Whitacre, quien dirige el equipo de código abierto en Sentry. – una empresa valorada en miles de millones de dólares. Días antes de la entrevista, Whitacre canceló y dijo que renunciaba a su cargo. Sus cuentas de LinkedIn y Bluesky fueron cerradas y los correos electrónicos enviados a su cuenta se recuperaron. Dejó una publicación en el blog explicando que se estaba alejando de la tecnología y viviendo una existencia “Neo-Amish”. “La IA fue el colmo”, escribió.
GitHub, la plataforma en línea donde se alojan y organizan muchos proyectos de código abierto, recibió mil millones de nuevos envíos de código en 2025; Este año van camino de alcanzar los 14.000 millones, afirmó en abril su director de operaciones, Kyle Daigle.
Muchos proyectos están bloqueando a nuevos contribuyentes en un intento por detener el flujo de lo que se ha denominado “contribuciones automáticas” generadas por IA, a menudo enviadas por desarrolladores jóvenes que quieren tener un historial de envíos de GitHub amplio para aumentar su atractivo para los reclutadores de empresas de software. Zig Software Foundation, que promueve el lenguaje de programación Zig, prohibió las contribuciones asistidas por IA porque eran “invariablemente basura”, dijo su presidente Andrew Kelley.
“El código escrito por IA puede parecer superficialmente como si fuera a funcionar y no causar ningún problema, pero los problemas están un poco más ocultos y requiere mucho esfuerzo revisar y buscar cosas que puedan romper algo”, dice Miranda Heath de la Universidad de Edimburgo, Reino Unido.
Heath está investigando los efectos del agotamiento con la esperanza de encontrar formas de mitigar el problema y garantizar que el código abierto siga siendo un campo sostenible. Pero se encuentra con muchas personas que ya están hartas.
“Tengo la impresión de que cuando la gente se agota, surge una especie de deseo de volver un poco a la naturaleza, como si de repente la gente se dedicara a trabajar la madera o fotografiar pájaros”, dice Heath. “Puede afectar las relaciones de las personas. Y luego te sientes más aislado y solo porque tus relaciones se ven afectadas. Eso empeora el agotamiento”.
Heath cree que los gobiernos deberían invertir más en código abierto, en lugar de otorgar contratos a empresas tecnológicas ricas. “Apuntale las cosas que son importantes, que realmente necesitas, en lugar de tirar dinero a la basura. [AI] burbuja”, dice.
Vlad-Stefan Harbuz, también de la Universidad de Edimburgo, trabaja en código abierto en su tiempo libre y ha visto las exigencias que los usuarios imponen a los desarrolladores. “Existe este derecho, como si me hubieras hecho daño al no hacerme un trabajo gratuito a expensas de tu salud mental”, dice Harbuz.
Harbuz dice que la culpa del aumento de las presentaciones de IA es de las empresas que lanzan los modelos. – y que GitHub es uno de los principales infractores. La empresa propiedad de Microsoft ha lanzado su propio modelo de IA, Copilot, para ayudar a las personas a contribuir en proyectos con código generado por IA.
“GitHub dirá ‘oh, nos damos cuenta [AI] Los agentes han sido un gran problema, tal vez hagamos algo para solucionarlo y es como, eres tú, ¿verdad? Tú, GitHub, hiciste esto”, dice Harbuz. GitHub no respondió a una solicitud de comentarios.
Para Harbuz, el problema con el código generado por IA no es sólo que podría no funcionar, sino que las personas pueden soltar miles de líneas de código sin siquiera discutirlo con el equipo del proyecto. Evita la planificación y puede desviarla en direcciones no deseadas. La colaboración puede desorganizarse y el contrato social del código abierto puede romperse, afirma.
El desarrollador Mike McQuaid, que trabaja en un proyecto llamado Homebrew que tiene aproximadamente 20 millones de usuarios, tiene opiniones firmes sobre cómo solucionar el problema.
En primer lugar, inició una iniciativa llamada Open Source Resistance, que pide a las personas que trabajen en proyectos durante su trabajo diario para que contribuir sea más fácil. Estima que hasta el 95 por ciento de su trabajo de código abierto se realiza durante el horario de oficina.
En segundo lugar, no tiene miedo de prohibir a la gente. Bloquea a cualquier usuario problemático, incluido uno que amenazó físicamente a su equipo, y simplemente elimina cualquier envío de código deficiente, ya sea que esté generado por IA o no.
“Tal vez hemos tenido esta breve ventana de la edad de oro [where] se puede asumir que si alguien escribe un documento de dos páginas proclamando una vulnerabilidad de seguridad, probablemente sea legítimo. Mi experiencia en el último año ha sido que la mayoría de ellas son tonterías y son simplemente cosas generadas por IA que no se aplican”, dice McQuaid. “Y la habilidad en este momento es poder hojear un documento de dos páginas y detectar que no tiene sentido, invirtiendo la menor cantidad de tiempo y energía posible”.
Pero en el confuso y vertiginoso mundo de la IA, las prohibiciones traen consigo sus propios problemas. El desarrollador de código abierto Scott Shambaugh eliminó un envío de código generado por IA a Matplotlib, que tiene 130 millones de usuarios. En respuesta, el agente de IA (de propietario desconocido) creó una publicación en un blog arremetiendo públicamente contra él. “Scott Shambaugh decidió que los agentes de IA no son bienvenidos”, decía la publicación. “Trató de proteger su pequeño feudo. Es inseguridad, simple y llanamente”.
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