La inteligencia artificial está transformando el mundo del desarrollo de software, abriendo nuevas vías para la creación y modificación de código. Una de estas tendencias emergentes es el ‘vibe coding’, que promete democratizar la contribución al software Open Source. Pero, ¿es oro todo lo que reluce? La realidad es que la calidad del código generado por IA se ha convertido en un punto de fricción, llevando a algunos proyectos a tomar medidas drásticas.
¿Qué es el Vibe Coding?
El ‘vibe coding’ se basa en la utilización de agentes de IA para generar código a partir de descripciones en lenguaje natural o ejemplos. La idea es simplificar el proceso de programación, permitiendo que personas sin conocimientos técnicos profundos puedan colaborar en proyectos de software. Si bien esto suena prometedor, la práctica ha demostrado que el código resultante a menudo carece de la calidad y mantenibilidad necesarias.
TLDraw: Un caso de estudio
Steve Ruiz, creador de TLDraw, una aplicación Open Source para dibujar en el navegador, experimentó de primera mano los desafíos del código generado por IA. Ante la avalancha de ‘pull requests’ (PRs) de baja calidad, Ruiz tomó la difícil decisión de cerrar las contribuciones externas al repositorio de GitHub de TLDraw. Su argumento es claro: no necesitan código que, aunque funcional, pueda introducir problemas y complejidad a largo plazo.
Ruiz no está en contra de la IA en sí misma. De hecho, su equipo la utiliza para programar. El problema radica en la falta de comprensión de la base del código y las políticas del proyecto por parte de los contribuyentes que generan código con IA sin supervisión humana. Es lo que algunos llaman ‘AI Slop’, código generado por IA que, aunque pueda parecer correcto a primera vista, esconde deficiencias que dificultan su mantenimiento y evolución.
La experiencia de otros proyectos Open Source
La situación de TLDraw no es un caso aislado. Otros proyectos, como Excalidraw y Ghostty, también han experimentado un aumento significativo en las contribuciones de código generadas por IA, muchas de las cuales no cumplen con los estándares de calidad requeridos. Ghostty, por ejemplo, ha implementado una ‘política de IA’ que exige la verificación humana completa de cualquier código generado por IA y la divulgación del uso de estas herramientas.
El problema de la detección de vulnerabilidades con IA
Otro ejemplo preocupante es el de Curl, una popular utilidad de línea de comandos. Tras anunciar un programa de recompensas por la detección de vulnerabilidades en su código, los responsables se vieron inundados de informes de baja calidad generados por IA. La situación fue tal que decidieron cerrar el programa ante la imposibilidad de gestionar la avalancha de informes inútiles.
La opinión de Linus Torvalds
Incluso figuras prominentes como Linus Torvalds, creador del kernel Linux, han expresado su opinión sobre el tema. Si bien Torvalds reconoce el potencial de la IA para aumentar la productividad, advierte sobre los peligros del código generado sin una comprensión profunda del proyecto. En su opinión, el ‘vibe coding’ puede ser útil para iniciarse en la programación, pero el código resultante será difícil de mantener a largo plazo.
El futuro del código generado por IA
La experiencia actual sugiere que el código generado por IA, aunque prometedor, aún requiere supervisión humana para garantizar su calidad y mantenibilidad. A medida que las herramientas de IA evolucionen, es probable que el código generado sea cada vez mejor, pero, por ahora, la comunidad de desarrolladores debe permanecer atenta y establecer estándares claros para el uso de la IA en el desarrollo de software.
En resumen, el ‘vibe coding’ tiene el potencial de democratizar la contribución al Open Source, pero la calidad del código generado por IA sigue siendo una preocupación importante. Los proyectos deben encontrar un equilibrio entre la apertura a nuevas contribuciones y la necesidad de mantener la integridad y la mantenibilidad de su código base.
Fuente: Xataka
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