Panduan untuk Kontributor GSoC yang menggunakan alat AI di GSoC 2026

Anda harus membaca dokumentasi organisasi GSoC dengan saksama dan memperhatikan panduan mereka tentang apakah alat AI diizinkan dalam komunitas mereka. Kami telah meminta organisasi untuk menjelaskan dengan sangat jelas ekspektasi mereka terhadap peserta GSoC.

Setiap organisasi memiliki pendapatnya sendiri tentang kapan/apakah penggunaan alat AI sesuai atau tidak.

Beberapa organisasi tidak mengizinkan penggunaan alat AI apa pun, termasuk dalam penulisan proposal. Yang lain tidak akan mengizinkan kode apa pun yang dihasilkan dari LLM ke dalam basis kode mereka.

Berikut adalah beberapa hal yang perlu dipertimbangkan saat menggunakan alat AI secara umum. Sekali lagi, panduan ini tidak komprehensif untuk setiap organisasi - Anda harus membaca panduan GSoC setiap organisasi untuk memahami apa yang akan/tidak akan mereka terima.

Saran Mentor tentang kapan harus menggunakan alat AI

1. Selalu Validasi dan Pahami Sepenuhnya Kode

Ini adalah saran yang paling penting dan sering diulang. Kontributor manusia mempertahankan 100% tanggung jawab atas pekerjaan tersebut, yang memerlukan pemahaman dan verifikasi yang lengkap.

  • Selalu validasi apa yang dihasilkan AI, dan jika Anda tidak memahaminya atau tidak yakin, jangan gunakan hingga Anda dapat memahaminya.

2. Gunakan AI untuk Riset dan Pembelajaran, Bukan Logika Inti

Kasus penggunaan terbaiknya adalah sebagai alat pembelajaran cepat atau pengambilan informasi, bukan sebagai generator kode untuk bagian terpenting dari proyek.

  • Menggunakan alat AI sebagian besar untuk riset dan lebih sedikit untuk pembuatan kode
  • Gunakan alat AI untuk memahami dan menjelajahi area baru.

3. Menghilangkan Pekerjaan yang Membosankan atau "Grunt" (Boilerplate, Pengujian, Debugging)

AI dianjurkan untuk tugas yang berulang, memakan waktu, atau terkait dengan memperbaiki masalah yang ada, sehingga kontributor dapat memfokuskan waktu mereka pada tantangan intelektual.

  • Digunakan untuk menulis boilerplate dan memfaktorkan ulang
  • Gunakan hanya untuk tugas berat, seperti menambahkan semua nama file atau mengubah beberapa impor
  • Membantu mengotomatiskan beberapa bagian project yang lebih membosankan, atau membantu menulis beberapa pengujian, atau membantu melakukan proses debug
  • Pengguna perlu menentukan cakupan pengujian untuk kemudian menggunakan alat AI

4. Masalah Pemberian Lisensi

Selalu pastikan untuk memverifikasi langsung dengan organisasi Anda apakah mereka mengizinkan kode yang dihasilkan AI dalam basis kode mereka. Ada banyak diskusi tentang topik ini dan setiap organisasi akan memiliki sudut pandangnya sendiri. Calon kontributor GSoC harus mengikuti panduan khusus organisasi mereka.

Kekhawatiran dari Mentor dan organisasi GSoC terkait alat AI

1. Hambatan Pembelajaran dan Pengembangan Keterampilan

Ini adalah kekhawatiran yang paling umum. Mentor khawatir bahwa penggunaan AI untuk membuat solusi akan menghambat siswa mengembangkan keterampilan dasar dalam pemrograman, pemecahan masalah, dan berpikir dengan benar.

2. Kepercayaan Buta dan Kurangnya Pemahaman/Verifikasi

Sering kali kontributor menerima output buatan AI (kode dan teks) secara membabi buta, tanpa memverifikasi kebenaran, logika, atau penerapannya. Saat menggunakan alat AI secara membabi buta untuk membuat kode, developer sering kali tidak memahami apa yang dihasilkan.

3. Kualitas Kode/Output Rendah

Kode yang dibuat AI sering kali berkualitas buruk, tidak mengikuti pedoman, berisi bug, sulit dikelola, atau menyebabkan pekerjaan tambahan bagi mentor.

  • kualitas kode umumnya rendah (sehingga meningkatkan beban kerja pemelihara)
  • menghasilkan prosa yang panjang dan tidak bermakna

Implikasi hukum kode yang dihasilkan AI menjadi perhatian serius bagi organisasi dan mentor.

  • Pedoman Commit beberapa Organisasi melarang melakukan commit kode yang dihasilkan melalui model bahasa besar karena berpotensi melanggar lisensi OSS
  • Masalah hak cipta

5. Tidak Mampu Menggunakan AI Secara Efektif

Beberapa kekhawatiran bukan tentang AI itu sendiri, tetapi kurangnya keterampilan kontributor dalam memanfaatkannya, terutama dalam konteks project yang kompleks atau baru.

  • Penggunaan AI secara efektif untuk coding memerlukan keterampilan dan pengalaman
  • Kontributor terkadang tidak memahami topik project, sehingga mereka tidak tahu apa yang harus ditanyakan kepada AI untuk mendapatkan informasi yang benar

6. Dampak Lingkungan

Jumlah konsumsi energi yang sangat besar untuk model AI besar

7. Batasan AI dalam Tugas Khusus atau Kompleks

Para mentor mencatat bahwa alat AI sering gagal ketika masalahnya rumit, unik, atau berkaitan dengan teknologi baru, yang umum terjadi dalam lingkungan pembelajaran seperti GSoC.

  • Alat sangat baik dalam memecahkan masalah yang sering dipecahkan sebelumnya. Misi kami adalah mengajari siswa cara memecahkan masalah kompleks yang belum pernah dipecahkan sebelumnya.
  • AI sangat buruk dalam menulis apa pun selain kode sederhana dalam konteks terbatas
  • Project dapat menggunakan teknologi yang tidak diketahui AI