Baru saja! Pemrograman AI sedang "mengancam" fondasi seluruh dunia digital, berapa lama lagi kelangsungan kejayaan $BTC dan $ETH akan bertahan?

Dalam setahun terakhir, cara pemrograman telah dirombak secara total. Anda tidak lagi perlu mengetik kode baris demi baris, cukup beri tahu alat AI tentang kebutuhan Anda, dan ia akan menghasilkan fungsi. Ini tampak seperti era keemasan produktivitas pribadi, tetapi satu prasyarat yang diabaikan adalah bahwa AI bukanlah ciptaan dari nol, melainkan sedang merestrukturisasi hasil kebijaksanaan manusia yang sudah ada.

Kemampuannya yang inti didasarkan pada belajar dan memanggil kode sumber terbuka dalam jumlah besar dari platform seperti GitHub. Baru-baru ini, sebuah penelitian dari lembaga akademik mengungkapkan krisis tersembunyi di balik kejayaan “pemrograman atmosfer” ini: AI mungkin sedang secara sistematis merusak ekosistem sumber terbuka yang mendukung seluruh dunia perangkat lunak.

Untuk memahami kekhawatiran ini, pertama-tama perlu melihat posisi perangkat lunak sumber terbuka. Ia seperti saluran pembuangan di era digital, ada di mana-mana tetapi jarang disadari. Sistem operasi ponsel Anda, basis data latar belakang aplikasi media sosial, pemutar video di situs web, semuanya berjalan dengan kode sumber terbuka. Insiden kerentanan Log4j tahun 2021 adalah bukti nyata, sebuah kerentanan kecil pada kerangka log yang membuat infrastruktur internet global langsung terekspos.

Esensi dari sumber terbuka adalah “barang publik”. Pengelola biasanya tidak dapat mengenakan biaya langsung, dan imbalannya bergantung pada reputasi, peluang kerja, atau donasi yang datang dari interaksi pengguna. Selama puluhan tahun, model ini berjalan melalui siklus umpan balik langsung: pengguna mengunduh, membaca dokumentasi, mengajukan masalah, memberi like. Perhatian ini diubah menjadi motivasi bagi pengelola untuk terus memperbarui.

Namun, pemrograman AI memutuskan hubungan ini. Sekarang, Anda cukup mendeskripsikan fungsi kepada AI, dan ia secara otomatis memilih dan menggabungkan kode di latar belakang. Kode bisa berjalan, tetapi Anda tidak tahu library apa yang dipanggil secara spesifik, apalagi proyek dan pengelola di baliknya. Penelitian menyebut perubahan ini sebagai “mediasi” — perhatian dan umpan balik yang sebelumnya mengarah ke pengelola, kini secara keseluruhan disalurkan melalui AI.

Model simulasi mengungkapkan dua kekuatan. Dalam jangka pendek, AI meningkatkan efisiensi dan menurunkan ambang pengembangan alat baru. Tetapi dalam jangka panjang, ketika “pergeseran kebutuhan” lebih kuat daripada “peningkatan efisiensi”, sistem akan mulai menyusut. Imbalan bagi pengembang menurun, hanya proyek berkualitas tertinggi yang layak dibagikan, proyek dengan kualitas sedang menghilang, dan jumlah serta kualitas rata-rata paket perangkat lunak menurun secara bersamaan. Akhirnya, manfaat jangka panjang dari seluruh ekosistem justru menurun.

Ini bukan sekadar teori. Setelah AI generatif menyebar, lalu lintas tanya jawab terbuka di Stack Overflow menurun secara signifikan. Proyek seperti Tailwind CSS mengalami peningkatan unduhan, tetapi akses dokumentasi dan pendapatan komersial justru menurun. Proyek digunakan secara luas, tetapi sulit dikonversi menjadi imbalan yang efektif bagi pengelola.

Masalah yang lebih mendasar adalah distribusi manfaat. Platform AI mengambil nilai besar dari ekosistem sumber terbuka, tetapi tidak perlu membayar biaya yang sesuai untuk menjaga ekosistem tersebut. Pengguna membayar ke platform AI, sementara proyek sumber terbuka yang dipanggil dan pengelolanya sering kali tidak mendapatkan apa-apa.

Rekonstruksi mekanisme distribusi adalah sebuah gagasan yang memungkinkan, mirip dengan model pembagian pendapatan streaming musik: platform AI melacak proyek sumber terbuka yang dipanggil dan membagikan sebagian pendapatan kepada pengelola sesuai proporsi. Selain itu, dana dari yayasan, sponsor perusahaan, dan dukungan pemerintah terhadap infrastruktur digital juga merupakan cara penting untuk mengatasi kehilangan pendapatan.

Ini menuntut perubahan paradigma industri: dari memandang sumber terbuka sebagai “sumber daya gratis”, menjadi mengakui bahwa itu adalah “infrastruktur publik yang membutuhkan investasi dan pemeliharaan jangka panjang”. Perangkat lunak sumber terbuka telah menyatu secara mendalam ke dalam dunia digital dan tidak akan hilang. Tetapi era yang didukung oleh idealisme dan perhatian yang tersebar mungkin sedang menuju batasnya.

Revolusi efisiensi yang dibawa oleh pemrograman AI ini tidak hanya menyangkut pengalaman pengembangan, tetapi juga merupakan ujian tekanan tentang “bagaimana teknologi publik dapat terus didukung”. Ketika fondasi menjadi lebih tipis, semua inovasi digital yang dibangun di atasnya, termasuk teknologi besar seperti $BTC dan $ETH yang bergantung pada tumpukan teknologi sumber terbuka yang besar, akan menghadapi pertanyaan tentang kestabilan jangka panjangnya.

Ikuti saya: Dapatkan analisis dan wawasan pasar kripto secara real-time!

#Gate广场创作者新春激励 #BTC何时反弹？ #Strategy比特币持仓转为亏损

#白宫加密会议