Proyek emulator terminal populer Ghostty telah menerapkan kebijakan baru yang mewajibkan kontributor untuk mengungkapkan bantuan AI yang digunakan saat mengirimkan perubahan kode. Langkah ini mencerminkan kekhawatiran yang berkembang di komunitas open source tentang kualitas dan kemudahan pemeliharaan kontribusi kode yang dihasilkan AI.
Kebijakan ini berasal dari pengalaman maintainer Mitchell Hashimoto dengan apa yang dia sebut AI slop - kode yang dihasilkan dengan buruk dan dikirimkan oleh pengembang yang tidak berpengalaman yang tidak dapat meninjau karya mereka yang dibantu AI secara memadai. Persyaratan pengungkapan ini bertujuan untuk membantu maintainer mengalokasikan waktu dan sumber daya terbatas mereka dengan lebih baik saat meninjau kontribusi.
Persyaratan Pengungkapan AI dalam Proyek Ghostty:
- Pengungkapan Wajib: Setiap bantuan AI di luar tab completion sederhana harus diungkapkan dalam pull request
- Pengecualian: Tab-completion sepele yang terbatas pada kata kunci tunggal atau frasa pendek
- Dokumentasi: Kontributor harus menentukan tingkat penggunaan AI (misalnya, hanya dokumentasi vs. pembuatan kode)
- Respons PR: Respons pull request yang dihasilkan AI juga harus diungkapkan
Masalah dengan Kontribusi AI yang Tidak Diungkapkan
Inti masalahnya bukanlah penggunaan AI itu sendiri, tetapi ketidaksesuaian antara pembuatan kode dan pemahaman kode. Banyak kontributor menggunakan alat AI untuk menghasilkan perubahan kode yang substansial tanpa sepenuhnya memahami apa yang telah mereka buat. Hal ini menciptakan situasi yang menantang bagi maintainer yang harus memutuskan apakah akan menginvestasikan waktu untuk melatih kontributor atau hanya menolak kiriman berkualitas rendah.
Kebijakan ini membedakan antara tingkat bantuan AI yang berbeda. Fitur tab completion dan autocomplete sederhana tidak memerlukan pengungkapan, tetapi kode yang dihasilkan AI yang lebih substansial harus diidentifikasi dengan jelas. Kontributor didorong untuk memberikan penjelasan rinci tentang bagaimana AI digunakan, seperti Saya berkonsultasi dengan ChatGPT untuk memahami codebase tetapi solusinya sepenuhnya dibuat secara manual oleh saya sendiri.
Jenis Penggunaan AI yang Memerlukan Pengungkapan:
- Pembuatan Kode: Kode lengkap atau sebagian yang ditulis oleh alat AI
- Dokumentasi: Penulisan komentar, file README, atau dokumentasi teknis dengan bantuan AI
- Pemecahan Masalah: Menggunakan AI untuk memahami arsitektur basis kode atau mengatasi masalah debug
- Komunikasi PR: Respons yang dihasilkan AI terhadap umpan balik atau pertanyaan dari reviewer
Reaksi dan Kekhawatiran Komunitas
Komunitas pengembang menunjukkan reaksi beragam terhadap pendekatan ini. Beberapa pengembang berpengalaman khawatir bahwa mewajibkan pengungkapan AI dapat menciptakan stigma terhadap pekerjaan yang dibantu AI secara sah, yang berpotensi menghalangi kontributor jujur dari berpartisipasi. Yang lain berpendapat bahwa transparansi sangat penting untuk menjaga kualitas kode dan atribusi yang tepat.
Kekhawatiran signifikan yang diangkat oleh anggota komunitas melibatkan kemampuan untuk menegakkan kebijakan semacam itu. Karena penggunaan AI bisa sulit dideteksi, beberapa khawatir bahwa pengembang jujur akan dihukum sementara mereka yang memilih untuk menyembunyikan penggunaan AI mereka akan terus tidak terdeteksi. Namun, pendukung berpendapat bahwa menetapkan ekspektasi yang jelas adalah berharga meskipun penegakan tidak sempurna.
Implikasi Hukum dan Hak Cipta
Selain masalah kualitas, pengungkapan AI menyentuh isu hukum penting. Di Amerika Serikat, konten yang murni dihasilkan AI tidak dapat memiliki hak cipta, yang dapat memperumit lisensi open source. Selain itu, model AI yang dilatih pada kode berhak cipta mungkin secara tidak sengaja mereproduksi algoritma proprietary, menciptakan potensi pelanggaran kekayaan intelektual.
Jika Anda memiliki kode yang kebetulan identik dengan kode orang lain atau mengimplementasikan algoritma proprietary seseorang, Anda akan kalah di pengadilan meskipun Anda mengklaim 'AI' yang memberikannya kepada Anda.
Dampak yang Lebih Luas pada Pengembangan Open Source
Kebijakan ini mencerminkan pergeseran yang lebih besar dalam bagaimana komunitas open source mendekati pengembangan yang dibantu AI. Sementara alat AI dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas untuk pengembang berpengalaman, mereka juga dapat menurunkan hambatan masuk untuk kontributor yang tidak memiliki keahlian untuk mengevaluasi kode yang dihasilkan dengan benar.
Perdebatan ini menyoroti ketegangan mendasar dalam pengembangan perangkat lunak modern: menyeimbangkan manfaat bantuan AI dengan kebutuhan akan pemahaman dan akuntabilitas manusia. Seiring alat AI menjadi lebih canggih dan tersebar luas, proyek seperti Ghostty merintis pendekatan untuk mengelola transisi ini secara bertanggung jawab.
Keberhasilan kebijakan semacam itu dapat mempengaruhi bagaimana proyek open source besar lainnya menangani kontribusi yang dibantu AI, yang berpotensi menetapkan standar baru untuk transparansi dan kontrol kualitas dalam pengembangan perangkat lunak kolaboratif.
Referensi: Al tooling must be disclosed for contributions #8289