Майк Милинкович, исполнительный директор Eclipse Foundation, обсуждает на портале The New Stack вопрос о том, останутся ли разработчики творцами с широкими возможностями или станут пассивными пользователями непрозрачных, контролируемых поставщиками систем.

В разговорах с компаниями, внедряющими искусственный интеллект в свои команды разработчиков, прослеживается четкая закономерность: наряду с искренним волнением по поводу новых возможностей и быстрой адаптации, мы также постоянно слышим опасения, которые тормозят внедрение ИИ:

  • «Иногда он не делает того, что я хочу, и я не знаю почему».
  • «Он не подходит для наших специфических нужд».
  • «Нам не разрешают его использовать из-за проблем с соблюдением нормативных требований».
  • «Я не доверяю отправке нашего кода в „черный ящик“ в облаке».

Эти опасения указывают на более глубокую проблему: разработчики теряют контроль над инструментами, на которые они полагаются, поскольку ИИ трансформирует разработку ПО. Все чаще ключевые рабочие процессы определяются непрозрачными системами, принадлежащими горстке поставщиков, приоритеты которых не всегда совпадают с приоритетами разработчиков и их организаций.

Два расходящихся пути

Столкнувшись с противоречием между перспективами ИИ и необходимостью контроля, организации, как правило, делятся на два лагеря.

Одни, особенно в менее регулируемых отраслях, всецело принимают проприетарные ИИ-инструменты. Они ставят во главу угла скорость и производительность, принимая системы «черного ящика», несмотря на опасения по поводу долгосрочного контроля.

Другие выбирают более осторожный путь. Часто работая в деликатных или специализированных областях, они не решаются передать код и рабочие процессы под контроль непрозрачных внешних платформ, несмотря на опасения отстать от более быстрых конкурентов.

В этой статье рассматриваются эти опасения и объясняется, как организации могут получить доступ к преимуществам ИИ без ущерба для безопасности, адаптивности и суверенитета, используя ИИ-инструментарий с открытым исходным кодом в качестве устойчивой альтернативы закрытым системам.

Тихая эрозия суверенитета разработчиков

На протяжении десятилетий инструменты разработки поддерживали такие ценности, как прозрачность, модифицируемость и пользовательский контроль. Как правило, вам было понятно, как контролировать и настраивать их работу, независимо от того, были ли они опенсорсными или коммерческими.

Интеграция ИИ меняет эту ситуацию. Сегодняшние инструменты все чаще работают как «черные ящики», не позволяющие разработчикам разобраться в следующих вопросах:

  • какой код и какие данные передаются третьим лицам;
  • какие модели и где обрабатывают ваш код и данные;
  • как ИИ интерпретирует ваши запросы и генерирует ответы;
  • где чужая интеллектуальная собственность внедряется в вашу кодовую базу;
  • происхождение и легальность генерируемого кода.

Несмотря на реальное повышение производительности, такая непрозрачность подрывает доверие, ограничивает адаптивность и создает деловые и технические риски в областях безопасности, соответствия нормативным требованиям и инноваций.

Безопасность и соответствие нормативным требованиям

Облачные ИИ-инструменты вызывают серьезные опасения по поводу безопасности и соответствия нормативным требованиям, особенно в регулируемых секторах, таких как финансы, здравоохранение и государственное управление. Если код отправляется во внешние системы, как организации могут гарантировать, что конфиденциальные данные не будут раскрыты или использованы не по назначению?

Большинство проприетарных ИИ-сервисов не обеспечивают прозрачности в отношении того, что обрабатывается, как это происходит и куда в итоге попадает. Кроме того, они, как правило, не соответствуют требованиям законов о защите данных, таких как GDPR.

Такая непрозрачность часто обусловлена дизайном. Проприетарные поставщики используют закрытые системы для защиты своих бизнес-моделей, которые обычно основаны на подписке на доступ к моделям или API. Поскольку многие базовые большие языковые модели (LLM) общедоступны на платной или бесплатной основе, реальная ценность (и маржа) лежит в инструментальном слое, который окружает эти модели. Если поставщики откроют этот слой, их дифференциация исчезнет, а их продукты станут легко копируемыми. Раскрытие их внутренней работы также затруднит введение ценовых уровней или ограничений на использование. Таким образом, вместо преимуществ прозрачность и открытость рассматриваются как риск для их бизнес-стратегии.

ИИ-инструментарий с открытым исходным кодом решает эту проблему, позволяя запускать модели локально или в рамках доверенной инфраструктуры, предоставляя командам полный контроль над тем, какие данные используются и как с ними обращаются.

Одна международная инженерная компания не могла использовать ИИ из-за ограничений, связанных с соблюдением нормативных требований. Все изменилось с появлением Theia AI — открытой платформы, курируемой Eclipse Foundation, которая поддерживает локальное выполнение моделей. После того как они получили возможность проверять все на ноутбуках разработчиков, они наконец-то открыли возможности для повышения производительности на базе ИИ, будучи уверенными, что делают это, не отправляя код за пределы своего брандмауэра.

Адаптивность и настраиваемость

Команды разработчиков сильно различаются по своим рабочим процессам. То, что подходит для фронтенда, может не подойти для встраиваемых систем или специфических инструментов. Проприетарные ИИ-инструменты создаются для общего использования и часто не справляются со специализированными задачами.

Отсутствие адаптации к более специализированным контекстам может быстро стать решающим фактором и значительно снизить потенциал ИИ. Большинство закрытых платформ не поддерживают настройку подсказок, адаптацию агентов к конкретным рабочим процессам или интеграцию с редакторами или языками, специфичными для конкретной области.

Открытые и настраиваемые инструменты ИИ позволяют командам развиваться от базовой адаптации подсказок до выбора LLM и полной интеграции с внутренними рабочими процессами. Настраиваемые инструменты раскрывают весь потенциал ИИ, будь то адаптация предложений кода к уникальным аппаратным ограничениям или встраивание политик безопасности непосредственно в логику генерации.

Инструменты общего назначения часто игнорируют реальные сценарии использования, которые могут не иметь значения для широкого рынка, такие как визуальное моделирование, среды конфигурирования и языки, специфичные для конкретной области. Если взять в качестве примера тех, кто использует платформу Eclipse Tools, то для них есть огромное количество инструментов, ориентированных на конфигурирование (оборудования или систем), на проектирование (продуктов, виртуальных вещей, таких как процессы, или нового оборудования) или на программирование на специфических языках, включая графические. Все это в настоящее время игнорируется ведущими закрытыми, проприетарными решениями. А из-за их проприетарной и неплатформенной архитектуры они просто не подходят для создания специализированных инструментальных предложений.

Open Source-платформы могут помочь решить проблему исключения неосновных сценариев использования из ИИ-революции, предлагая настраиваемую и расширяемую основу. Эти платформы позволяют разработчикам адаптировать поведение ИИ-ассистента к специфике своей области, такой как инструменты графического моделирования и редакторы конфигурации. Поскольку эти платформы разработаны как модульные и открытые, они позволяют тесно интегрировать ИИ с инструментами для моделирования оборудования, процессов или пользовательских программных стеков. Вместо того чтобы просто генерировать «код», помощник адаптируется к вашей области и языку.

Привязка к поставщику

Привязка к поставщику всегда была риском для инструментов разработки, но ИИ выводит ее на новый уровень. Разработчики все чаще полагаются на проприетарных агентов ИИ для написания, рефакторинга и рецензирования кода, хотя они не могут контролировать работу этих агентов. Это все равно что передать свою команду разработчиков третьей стороне, которая в любой момент может исчезнуть или изменить условия.

Результат? Стратегическая зависимость. Если закрытая инструментальная платформа будет развиваться в неправильном направлении, вы можете потерять месяцы инвестиций в рабочий процесс по настройке и интеграции ИИ в ваши процессы разработки. Целые конвейеры разработки могут остановиться при изменении лицензирования, отзыве доступа или неожиданном снижении производительности из-за обновления моделей.

В отличие от этого, открытые ИИ-инструменты гарантируют, что эти агенты ИИ останутся частью вашей команды. Вы владеете рабочими процессами, моделями и данными. Вы можете развивать систему, проводить аудит и даже заменять компоненты на своих условиях, не начиная работу с нуля. В этом контексте открытые инструменты — это не только предотвращение привязки к поставщику; они также помогают вам сохранить право собственности на свои инженерные возможности. И тогда это конкурентное преимущество не сможет отнять ни один поставщик.

Инновации

Инструменты разработчика занимают уникальное место в экосистеме ПО: они сделаны из того же самого материала, который они помогают создавать. Эта рефлексивность означает, что разработчики — не просто пользователи своих инструментов. Они также наделены уникальными возможностями по их улучшению и расширению. В отличие от большинства других отраслей, где инструменты не имеют ничего общего с получаемыми с их помощью результатами, в разработке ПО эти границы стираются. Эти особые отношения всегда стимулировали инновации, поскольку разработчики естественным образом стремятся оптимизировать среду, в которой они работают.

Закрытые платформы ИИ нарушают эту цепь обратной связи. Когда основные функции, такие как составление подсказок и агентные потоки, скрыты за API, разработчики становятся пассивными пользователями, а не активными новаторами. Открытый и прозрачный ИИ-инструментарий возвращает им эту власть, позволяя свободно экспериментировать, расширять и оптимизировать. Целые сообщества могут итерационно использовать наработки друг друга, стимулируя инновации гораздо быстрее, чем это мог бы сделать один поставщик.

Как следствие, открытые платформы совершенствуются быстрее. Ландшафт ИИ быстро развивается, новые модели появляются практически ежедневно. В то время как коммерческие поставщики часто задерживают внедрение по причинам, связанным с бизнесом, открытые проекты, такие как Theia AI, интегрируют новые модели, такие как o1, DeepSeek или Gemini Pro, в течение нескольких дней. Они также обеспечивают прозрачность и контроль, предоставляя полную видимость и возможность модификации подсказок, а также интегрируя протокол Model Context Protocol (MCP) задолго до коммерческих конкурентов.

Что еще более важно, открытые платформы позволяют внедрять широкий спектр инноваций, не ограничиваясь выбором модели. Сообщества могут совместно изучать передовые стратегии инженерии подсказок, экспериментировать с методами поиска контекста и настраивать модели, используя общие наборы данных по конкретным областям. Эти усилия приводят к ценным открытиям, которые открыто распространяются, позволяя другим учиться и развивать их. В ИИ, где ключевую роль играют быстрые итерации, творческие эксперименты и новые комбинации идей, Open Source проявляет свою самую сильную сторону — силу сообщества. Это возможно благодаря тому, что жесткие бизнес-модели или длинные конвейеры интеграции не сдерживают открытые сообщества. Они отдают предпочтение полезности, экспериментам и скорости, а не согласованности с потоками доходов одного игрока.

Предоставляя разработчикам возможность создавать на основе ИИ и с его помощью, а не просто потреблять его, мы способствуем тому, чтобы будущее ПО оставалось ярким, разнообразным и ориентированным на сообщества.

Путь вперед: восстановление самостоятельности разработчиков

Хорошая новость заключается в том, что сообщество Open Source-разработчиков уже работает над решением этих проблем. Теперь у нас есть не только первоклассные LLM с открытым исходным кодом, но и инновационный ландшафт инструментальных средств. Будучи традиционно ориентированной на инструменты экосистемой, Eclipse Foundation недавно выпустила два основных проекта в этой области:

  • Theia AI (публичный релиз). Открытый фреймворк, позволяющий разработчикам инструментов беспрепятственно интегрировать выбранные ими LLM в пользовательские инструменты и IDE, обеспечивая агентные рабочие процессы, контекстно-ориентированные предложения ИИ и интеллектуальную помощь, адаптированную к их уникальным потребностям.
  • IDE Theia с поддержкой ИИ (альфа-версия). Среда разработки ПО с открытым исходным кодом, построенная на базе фреймворка Theia AI, предоставляющая расширенные возможности ИИ, предназначенные для повышения производительности разработчиков при полном контроле.

Мы наблюдаем подобную динамику и в других открытых экосистемах, например на оживленном рынке расширений VS Code. Поскольку эти инструменты открыты, инновации быстро распространяются и приносят пользу всему сообществу.

Такие открытые подходы к инструментарию ИИ обычно имеют несколько ключевых характеристик:

  1. Гибкость моделей. Возможность выбирать, какие модели ИИ использовать, включая локальные модели, которые не требуют отправки данных во внешние сервисы.
  2. Прозрачность подсказок. Полная видимость того, как система дает указания моделям ИИ, с возможностью изменять эти указания в соответствии с конкретными потребностями.
  3. Контроль контекста. Явные механизмы контроля над тем, какой код и контекст передаются системам ИИ.
  4. Расширяемость и адаптивность. Разработчики и организации могут настраивать и расширять возможности ИИ для удовлетворения уникальных требований.

Однако успех этих открытых подходов не очевиден и не гарантирован. Мы можем надеяться, что история повторится и открытые подходы снова победят, как это часто бывало. Но ИИ — это не просто эволюция, это настоящий сдвиг парадигмы, который невозможно остановить. Никогда еще не было так соблазнительно просто принять «черный ящик», прочно встроенный в ваш инженерный процесс, и игнорировать долгосрочные последствия для экосистемы разработки, оставив свою будущую производительность и конкурентоспособность в чужих руках.

Наше послание разработчикам, компаниям и создателям инструментов ясно: не разменивайте долгосрочную независимость на краткосрочные удобства. Инвестируйте в инструменты, которые вы можете проверять, настраивать и использовать самостоятельно, чтобы обеспечить устойчивый рост производительности для ваших конкретных рабочих процессов на ваших собственных условиях. Вносите вклад в экосистемы, которые расширяют возможности, а не запутывают их. Сообщество Open Source-разработчиков стремится предоставить вам полностью открытую, прозрачную и адаптируемую основу, чтобы вы стали движущей силой инноваций, основанных на ИИ. Сейчас самое время спонсировать, инвестировать и участвовать. Откройте «черный ящик» и помогите сформировать будущее, в котором ИИ будет работать исключительно на ваших условиях.

Будет ли будущее открытым?

ИИ меняет то, как мы создаем ПО. Главный вопрос заключается в том, кто контролирует эти преобразования. Останутся ли разработчики творцами с широкими возможностями или станут пассивными пользователями непрозрачных систем, контролируемых поставщиками?

Это определяющий момент. Привлекательность удобства и быстрой выгоды от проприетарных платформ велика, но ее цена — долгосрочная зависимость и ослабление контроля. Открытые ИИ-инструменты предлагают другой путь, основанный на прозрачности, адаптивности и инновациях, управляемых сообществом.

От нашего выбора зависит, будет ли следующее поколение инструментов для разработчиков служить интересам немногих или потенциалу многих. Чтобы построить безопасное, гибкое и действительно ориентированное на разработчиков будущее, мы должны сохранить наши инструменты открытыми, а нашу самостоятельность — нетронутой.

ИИ должен усиливать нашу креативность, а не подрывать нашу самостоятельность. Будущее должно быть открытым.