Proyectos de software libre TOTALMENTE NEGADOS a la IA
Javierinsitu incluido en Tecnología
En el mundillo del software libre (y de código abierto), varios proyectos destacados han implementado políticas de restricción o prohibición total (políticas anti-LLM o No-AI) para las contribuciones generadas por inteligencia artificial.
Es curioso que siendo la tecnología más revolucionaria de los últimos años sea vista con tanta resquemor o genere tanta aversión.
A continuación señalo algunos de los proyectos más conocidos y sus motivos, que si se detienen un poco a leerlos, verán que algunos tienen bastante sentido.
Principales proyectos y sus motivos
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Zig (Lenguaje de programación): Prohíbe explícitamente el uso de LLMs tanto para reportar problemas (issues) como para enviar propuestas de código (pull requests). Argumentan que fomenta la baja calidad y destruye la cultura de comunidad al priorizar el esfuerzo humano genuino (contributor poker).
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The Document Foundation (LibreOffice): Han tomado la decisión deliberada de prescindir de herramientas de IA generativa de forma nativa. El motivo principal es la privacidad de los datos de los usuarios y la falta de transparencia sobre cómo entrenan sus modelos los proveedores comerciales.
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GIMP y NetBSD: Rechazan las solicitudes de “pull requests” generadas por IA debido a la saturación de los mantenedores. El tiempo que requiere revisar código sintético masivo no aporta valor a largo plazo ni fomenta la creación de comunidades de desarrolladores sustentables.
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Gentoo, QEMU y System76: Consideran que el código generado automáticamente suele introducir errores sutiles, problemas de licencias (violaciones de autoría por código plagiado en el entrenamiento) y una falsa sensación de contribución que merma la seguridad técnica.
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Syncthing: Sus desarrolladores no aceptan aportes mayoritariamente generados mediante IA ni reportes de problemas escritos por ella. Básicamente plantean que ellos mismos podrían consultar una IA cuando lo consideren útil y que necesitan que los colaboradores aporten conocimiento y trabajo propio.
Los cuatro argumentos que aparecen repetidamente.
- La IA aumenta el trabajo de los mantenedores. Generar cientos de líneas de código es fácil pero comprobar su corrección, seguridad y compatibilidad puede requerir mucho trabajo.
- Incertidumbre jurídica. Algunos proyectos temen incorporar fragmentos derivados de código con licencias incompatibles.
- Se pierde conocimiento técnico. Un colaborador puede presentar un parche que funciona sin comprender realmente cómo funciona.
- Objeciones éticas
Recopilaciones
hay dos recopilaciones interesantes de como hacen frente los diferentes royectos y empresas al uso de la IA para programar: