Tailwind Labs首席执行官Adam Wathan最近将裁员三名员工归咎于AI工具的影响。
Tailwind Labs负责监督开源Tailwind CSS框架的开发。据Wathan称，AI编程工具影响了公司与客户之间的联系，导致网站流量减少，进而影响了产品曝光度。
"尽管Tailwind比以往任何时候都更受欢迎，但我们文档的访问量比2023年初下降了约40%，"他在本月早些时候的GitHub Issues帖子中写道。"文档是人们了解我们商业产品的唯一途径，没有客户我们就无法维持框架的运营。"
最近一篇预印本论文将Tailwind Labs的情况作为证据，表明AI编程工具的日益普及对开源社区造成了破坏性影响。
这篇题为《Vibe编程扼杀开源》的论文由Miklós Koren（中欧大学、KRTK、CEPR和CESifo）、Gábor Békés（中欧大学、KRTK和CEPR）、Julian Hinz（比勒费尔德大学和基尔世界经济研究所）以及Aaron Lohmann（基尔世界经济研究所）共同撰写。
论文的核心观点是，AI工具以一种割裂软件开发者与项目维护者之间联系的方式安装开源依赖项，破坏了可能为软件维护工作者带来价值回报的互动。
作者们论证道："Vibe编程通过降低使用和构建现有代码的成本来提高生产力，但它也削弱了许多维护者获得回报的用户参与度。当开源软件仅通过直接用户参与来获得收益时，Vibe编程的更大采用会降低进入和分享的门槛，减少开源软件的可用性和质量，尽管生产力有所提高，但整体福利会下降。"
论文合著者、奥地利维也纳中欧大学经济学教授Koren在接受采访时表示，AI工具削弱开源社区参与度的证据主要是间接的。
"有文献证明，ChatGPT发布后Stack Overflow的提问数量有所下降，在ChatGPT无法访问的国家，这种下降速度更快，"他说。"社交媒体上流传着许多类似的轶事。实际上，我们在Tailwind案例公开之前就开始撰写这篇论文了。"
Koren表示，论文的发现基于他和合著者们对开源软件生态系统经济模型的推断。
"我们知道开发者采用Vibe编程的速度很快，"他说。"Anthropic首席执行官Dario Amodei在2024年9月的Axios AI+峰会上著名地表示，'Anthropic公司70%、80%、90%的代码都是由Claude编写的。'因此，Vibe编程的用户发现很容易转向这种软件构建模式。这意味着人类对开源软件生产者的关注正在萎缩。"
Koren说，这种注意力转移的影响不仅仅以收入来衡量，而是评估开源开发者可获得的各种奖励的综合，如社区认可、声誉和就业前景。他指出最近一篇论文发现"开源软件开发者创造的总价值中，只有约0.1%被他们自己获得。"
Koren表示，采用AI工具的影响因项目的规模和治理结构而异。
"高质量项目仍然可以蓬勃发展，"他说。"开源软件开发者需要项目的可见性来收集用户的有用反馈，招募新的开发者和维护者，并获得社区的赞誉。我们不认为大型开源项目会一夜之间消失。但要克服'冷启动问题'并让有前途的项目起步会更加困难。或者边际成功项目的维护者可能失去动力并停止贡献。那些传说中的'内布拉斯加州的随机人员'可能会放弃。"
Koren说这是一个需要行业集体行动的系统性问题。
"传统上，开源软件工作没有得到用户直接补偿，不是因为他们不重视开源软件，而是因为涉及的摩擦，"他解释道。"我可能在任何给定项目中使用数十个库。我不会查找每个维护者并给他们几分钱。GitHub或npm上有正在进行的资助活动，但这些并不能解决问题，因为它们仍然需要用户关注并打开钱包。"
但Koren认为，AI公司可以提供帮助，他指出大多数大语言模型推理由少数几家大型提供商完成，如OpenAI、Anthropic或OpenRouter和Groq等第三方提供商。
"计量每个开源软件库的使用情况在技术上很简单，"他说。"这可以作为收入分享协议的基础。就像Spotify根据播放时间向艺术家付费一样，开源软件开发者可以根据实际使用情况分享一些大语言模型收入。"
Flask创建者、经验丰富的开源开发者Armin Ronacher表示，虽然AI确实改变了开源，但他保留判断。
"AI确实改变了开源的很多动态，"Ronacher说。"特别是，它让代码变得更便宜，并改变了相关计算。开源现在看到更多低质量贡献，但另一方面，它可能会加强一些关键项目，这些项目的信任来自有良好记录的强大维护者。
"我认为现在说这将走向何方还为时过早。这是一个巨大的转变，我们将在几年内看到效果。这需要一些重新布线，在一切重新稳定之前很难得出结论。
"总的来说，我现在不会过多思考任何关于此事的危言耸听。在我们找到新常态之前，现在投入到元讨论中的所有精力似乎都是浪费的。"
Q&A
Q1：什么是Vibe编程？
A：Vibe编程是指使用AI编程工具来编写代码的方式。这种编程方式通过AI工具降低了使用和构建现有代码的成本，提高了开发效率，但同时也削弱了开发者与开源项目维护者之间的直接互动。
Q2：AI编程工具如何影响开源项目的收入？
A：AI编程工具减少了开发者访问项目文档和网站的频率，导致开源项目曝光度下降。由于很多开源项目通过用户参与度来获得商业收入和社区支持，用户参与度的降低直接影响了项目维护者的收益来源。
Q3：如何解决AI工具对开源生态系统的负面影响？
A：研究者建议建立收入分享机制，类似Spotify向艺术家付费的模式。AI服务提供商可以根据开源库的实际使用情况，将部分大语言模型收入分享给开源软件开发者，从而为他们的工作提供直接补偿。
