Инструментите за писане на код с изкуствен интелект правят софтуера с отворен код по-труден за поддръжка и обезопасяване, според шестима автори, пишещи за Съвета по технологична политика на Асоциацията за изчислителна техника (ACM), сред които Симсън Гарфинкел и Джосая Дайкстра. Инструментите бързо пишат код и откриват пролуки в сигурността. Поддържащите лица (maintainers), които решават какво да влезе в официалната версия на даден проект, все още трябва сами да оценяват този резултат.
Тази тежест засяга всеки, който използва софтуер. Кодът с отворен код се намира в телефони, автомобили, облачни системи и платформи за изкуствен интелект, а проучване на Harvard Business School, цитирано от авторите, оценява, че фирмите биха похарчили 3,5 пъти повече за софтуер без него. На много проекти им липсват надеждни приходи, а отложената поддръжка на тези проекти може да остави уязвимости в сигурността на софтуера, изграден върху тях.
Повече код за проверка от хора
Повечето проекти с отворен код приемат външни приноси и обикновено поддържат проверена група от доверени сътрудници, които решават какво да бъде потвърдено (committed), т.е. прието в официалния код. Изкуственият интелект улесни писането и изпращането на код, като част от това, което пристига, е с лошо качество. Авторите допускат, че качеството може да се подобри с подобряването на моделите, но човек все още трябва да оценява нарастващия обем.
По-бързи корекции за сигурност, по-бързи атаки
Толкова голяма част от света използва един и същ код, че дадена уязвимост, открита в него, може да има огромно въздействие. Нарастващ брой атакуващи внедряват зловредни пакети и код в популярни хранилища.
Между април и октомври 2025 г. агентът CodeMender на Google е допринесъл с „72 корекции за сигурност в проекти с отворен код, включително някои с размер до 4,5 милиона реда код“, според Google. Моделите, които откриват и отстраняват уязвимости, могат да се използват и за създаване на атаки. Авторите се съмняват, че ограничаването на топ моделите за сигурност до доверени потребители ще помогне, тъй като моделите с общо предназначение продължават да стават все по-мощни.
Уязвимостите, открити от изкуствен интелект, принуждават организациите да инсталират корекции за сигурност по-рано. Това е трудно за приложения, изградени от множество компоненти с отворен код, защото всеки един от тези компоненти се нуждае от собствена корекция за сигурност и повторно публикуване по ред.
Парите са разпределени неравномерно
Фондацията Linux е реализирала приход от $292,217,236 през 2024 г. Фондацията за софтуер Apache, която авторите цитират като пример за проекти, работещи с доброволчески труд и спонсорства, е реализирала $2,379,402, което е по-малко от 1 процент от тази сума. В целия сектор с отворен код повечето потребители никога не плащат — модел, известен като проблема на „гратисчията“ (free-rider problem).
Може да не знаете какво използвате
Спецификацията на софтуерните компоненти (Software Bill of Materials или SBOM) представлява машинно четим списък на компонентите в дадено приложение. Въпреки изискванията в САЩ и ЕС, огромното мнозинство от приложенията с отворен код не генерират и не предоставят такъв списък. SBOM би показал какво присъства, но не и дали всеки елемент се поддържа, финансира, е обезопасен или изоставен.
Отвореният код се управлява проект по проект, така че данни за ефектите на изкуствения интелект в целия екосистема се събират трудно. Авторите искат проектите да насочат повече ресурси към документация, пакетиране, набиране на средства и събиране на изисквания, тъй като вземането на решения от какво се нуждае dаден проект и постигането на съгласие в общността все още зависи от хората. Повечето институции, пишат авторите, са изправени пред може би най-голямото си предизвикателство в това да опознаят състоянието на управление, поддръжка и сигурност на своя софтуер, така че да могат да откриват критични зависимости преди възникването на срив.