Home › Outro Prompt_ › IA para programar ajuda (e atrapalha) projetos open source
IA para programar ajuda (e atrapalha) projetos open source
CEO da VideoLAN relata que solicitações de mesclagem recebidas no VLC estão em nível muito baixo devido ao uso crescente de ferramentas de inteligência artificial para programação
Projetos de software de código aberto registram declínio na qualidade das contribuições enviadas por desenvolvedores. O problema está relacionado ao uso crescente de ferramentas de inteligência artificial para programação.
Conforme dito pro Jean-Baptiste Kempf, CEO da VideoLAN Organization, responsável pelo VLC, a qualidade das solicitações de mesclagem recebidas de pessoas menos familiarizadas com a base de código do VLC está em nível muito baixo.
O acesso facilitado a essas tecnologias gerou aumento no volume de código inadequado submetido para análise. As ferramentas de IA para codificação diminuíram as barreiras de entrada para contribuições em projetos de código aberto. Projetos com bases de código abertas enfrentam fluxo crescente de contribuições problemáticas que sobrecarregam as equipes de revisão.
Barreira natural de entrada foi eliminada
A acessibilidade das ferramentas de IA para programação eliminou a barreira natural de entrada que permitia aos projetos de código aberto confiar por padrão nas contribuições. Daniel Stenberg, criador do programa de transferência de dados de código aberto cURL, descreveu o problema como “lixo de IA“. Ele afirmou: “Antigamente, alguém realmente investia muito tempo [no] relatório de segurança”. Stenberg acrescentou: “Havia um atrito embutido, mas agora não há esforço algum em fazer isso. As comportas estão abertas”.
O problema afeta tanto a submissão de novos códigos quanto relatórios de vulnerabilidades de segurança em programas de recompensa por bugs. O programa cURL interrompeu recentemente seu programa de recompensa por bugs.
Sistemas de controle mais rigorosos são implementados
Mitchell Hashimoto lançou no início de fevereiro de 2026 um sistema para limitar contribuições no GitHub a usuários “avalizados”. A medida encerra efetivamente a política de portas abertas para software de código aberto.
Francesco Siddi, CEO da Blender Foundation, comentou sobre problemas atuais com contribuições assistidas por modelos de linguagem de grande escala. Ele declarou que contribuições assistidas por modelos de linguagem tipicamente “desperdiçaram o tempo dos revisores e afetaram sua motivação”.
Os projetos afetados incluem o VLC, mantido pela VideoLAN Organization sob liderança de Jean-Baptiste Kempf. O Blender, ferramenta de modelagem 3D mantida como código aberto desde 2002, também enfrenta problemas similares. A Blender Foundation, com Francesco Siddi como CEO, ainda está desenvolvendo uma política oficial para ferramentas de IA para codificação.
Volume de contribuições inadequadas aumentou
O volume de solicitações de mesclagem ruins aumentou a ponto de desenvolvedores criarem novas ferramentas específicas para gerenciar o fluxo. As equipes de revisão desses projetos enfrentam sobrecarga de trabalho e perda de motivação.
A situação ocorre em projetos de software de código aberto que operam através de plataformas como GitHub. Um relatório de analistas afirmou que “a codificação com IA permitirá que startups repliquem os recursos de plataformas SaaS complexas”.
Ferramentas são úteis para desenvolvedores experientes
Kempf afirmou que as ferramentas são melhores “para desenvolvedores experientes“. Ele explicou: “Você pode dar ao modelo toda a base de código do VLC e dizer: ‘Estou portando isso para um novo sistema operacional'”.
Kempf complementou: “É útil para pessoas seniores escreverem novo código, mas é difícil de gerenciar para pessoas que não sabem o que estão fazendo“.
Siddi informou que as ferramentas são “nem obrigatórias nem recomendadas para contribuidores ou desenvolvedores principais”.
Kempf reconheceu benefícios das ferramentas de IA para construir novos módulos do VLC, desde que haja um desenvolvedor experiente no comando. As ferramentas de IA para codificação facilitaram a criação de novos recursos, mas a manutenção permanece difícil.
Diferenças entre empresas e projetos de código aberto
Kempf comentou sobre diferenças de prioridades: “o problema é diferente de grandes empresas para projetos de código aberto”. Ele explicou: “Eles são promovidos por escrever código, não por mantê-lo”.
Empresas como Meta valorizam código e produtos novos. O trabalho em software de código aberto foca mais em estabilidade.
Gestão de complexidade se torna mais desafiadora
A situação apresenta implicações para a indústria como um todo. Se a engenharia for vista como o processo de produzir software funcional, a IA torna isso mais fácil do que nunca. Mas se a engenharia for realmente o processo de gerenciar a complexidade do software, as ferramentas de codificação com IA podem tornar isso mais difícil.
Não há dados quantitativos específicos sobre o aumento percentual de contribuições ineficientes ou sobre quantos projetos de código aberto sofreram impactos globalmente. Será necessário muito planejamento e trabalho para manter a complexidade crescente sob controle.
