Il «vibe coding» sommerge Godot: il motore open source è travolto da codice scritto dall’intelligenza artificiale

28/02/2026 SCIENZA E TECNOLOGIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Scienza e Tecnologia   -   Negli ultimi mesi, il fenomeno del cosiddetto “vibe coding”, ovvero la pratica di farsi generare script e programmi da un’intelligenza artificiale tramite un semplice prompt in linguaggio naturale, sta mettendo in seria difficoltà i manutentori di Godot, uno dei motori di sviluppo per videogiochi open source più importanti e utilizzati al mondo, in particolare dagli studi indipendenti. Quella che doveva essere una democratizzazione della programmazione, capace di abbattere le barriere d’ingresso per consentire a chiunque di trasformare un’idea in un prodotto digitale, si sta rivelando una lama a doppio taglio per l’ecosistema del software libero: i repository pubblici vengono infatti presi d’assalto da centinaia di “pull request” contenenti codice di bassa qualità, spesso errato e, soprattutto, generato da utenti che non possiedono le competenze necessarie per comprenderlo o testarlo. A lanciare l’allarme, con un tono che lascia trasparire sconforto e frustrazione, è stato Rémi Verschelde, co-fondatore di W4 Games e maintainer storico del progetto Godot, il quale ha dichiarato pubblicamente che setacciare e gestire questa valanga di contributi spuri, definiti senza mezzi termini “AI slop” (spazzatura algoritmica), sta diventando un compito talmente gravoso da risultare demoralizzante per l’intero team di sviluppo.

Il paradosso dell’apertura: accogliere nuovi contributori o difendersi dal caos?

Il cuore del problema, per Verschelde e i suoi colleghi, risiede in un paradosso intrinseco alla natura stessa dell’open source. Da un lato, Godot ha sempre fatto della sua accessibilità un punto di forza, incoraggiando chiunque, anche i neofiti, a partecipare attivamente al miglioramento del codice per sentirsi parte di una comunità. Dall’altro, questa politica di apertura si scontra oggi con la marea montante di proposte di modifica realizzate con l’ausilio di large language model (LLM) come Claude o ChatGPT. I manutentori, che operano su base volontaria o con risorse limitate, si trovano costretti a dedicare ore preziose non più a scrivere nuove funzionalità o a correggere bug reali, ma a ripulire il codice da contributi che spesso “non hanno alcun senso”, come ha avuto modo di sottolineare lo stesso Verschelde, e che arrivano corredati da descrizioni automatiche talmente prolisse e confuse da rendere la valutazione iniziale un’autentica perdita di tempo. Il sospetto, ormai consolidato, è che molti di questi aspiranti sviluppatori non eseguano nemmeno i test più basilari sul codice che propongono, limitandosi a un meccanismo di “copia e incolla” da quanto prodotto dall’intelligenza artificiale, con la conseguenza di introdurre errori e vulnerabilità invece di risolverli.

Un ecosistema in affanno: dal sano confronto al degrado silenzioso

La vicenda di Godot non rappresenta purtroppo un caso isolato, ma è piuttosto la punta di un iceberg che sta emergendo in tutto il settore del software aperto. Progetti consolidati e fondamentali per l’infrastruttura digitale, come Blender, curl o le distribuzioni Linux, stanno affrontando sfide simili. Daniel Stenberg, lo storico maintainer di curl, ha più volte denunciato l’incremento esponenziale di segnalazioni di bug fasulli, generati dall’AI, che hanno di fatto prosciugato le energie dei volontari al punto da dover sospendere il programma di bug bounty. A ciò si aggiunge un danno collaterale, forse meno visibile ma altrettanto devastante nel lungo periodo: l’impoverimento delle fonti di sostentamento indiretto dei progetti. Un recente studio condotto da un team di economisti della Central European University e dell’Università di Bielefeld ha evidenziato come il “vibe coding” stia letteralmente “rubando” il traffico e l’interazione umana che un tempo sostenevano gli sviluppatori. Framework come Tailwind CSS, pur vedendo aumentare i propri download, hanno subito un crollo verticale del 40% nelle visite alla documentazione ufficiale e un tracollo delle entrate economiche vicine all’80%: gli utenti, infatti, non interagiscono più con il progetto, ma interrogano direttamente il modello linguistico, il quale attinge al codice senza che il creatore originale riceva alcun ritorno in termini di visibilità, ringraziamenti o donazioni.

Tra soluzioni tecnologiche e dilemmi etici

Dinanzi a questa emergenza, la comunità open source si sta organizzando su più fronti per arginare l’emorragia di qualità e di risorse. Alcuni progetti, come la distribuzione Gentoo, hanno scelto la via della migrazione, abbandonando GitHub in segno di protesta contro la spinta aggressiva della piattaforma verso l’integrazione di strumenti di AI come Copilot, che secondo molti incentivano proprio questo tipo di contribuzione passiva e poco consapevole. Altri, come lo sviluppatore di Coolify, hanno optato per una contromisura tecnologica, creando uno script automatizzato, una “GitHub Action”, capace di riconoscere e chiudere autonomamente fino al 98% delle pull request di bassa qualità basate su codice generato dall’AI, a patto che il mittente non dimostri una reale competenza. La stessa GitHub, per voce della sua direttrice dei progetti open source Ashley Wolf, ha recentemente annunciato l’introduzione di nuovi strumenti per aiutare i manutentori a gestire il carico, come la possibilità di limitare le interazioni di utenti ritenuti poco affidabili o di richiedere che ogni proposta sia collegata a una discussione preesistente, nel tentativo di porre un argine a quella che viene diplomaticamente definita “la sfida dei contributi di massa di bassa qualità”.

Parallelamente, nel mondo della ricerca economica e dello sviluppo, si affaccia l’ipotesi di un cambiamento radicale nel modello di business, sull’esempio dell’industria musicale con piattaforme come Spotify: poiché le aziende che producono modelli di AI sono tecnicamente in grado di tracciare esattamente quali pacchetti di codice vengono utilizzati e con quale frequenza durante l’addestramento o l’inferenza, si propone di introdurre un sistema di royalty obbligatorie, in modo che ogni volta che un LLM utilizza una libreria open source, una piccola parte dei ricavi generati venga redistribuita a chi quel codice lo ha scritto e lo mantiene. Uno scenario che, al di là delle implicazioni etiche, si scontra con la difficoltà pratica di stabilire criteri equi di ripartizione e con la natura stessa del volontariato che ha sempre contraddistinto il movimento del software libero. Nel frattempo, mentre il dibattito infiamma i forum e le bacheche di mezzo mondo, i manutentori di Godot continuano a setacciare centinaia di proposte di modifica – ben 4.681 risultano ancora aperte sulla piattaforma GitHub – chiedendo a gran voce non tanto una crociata contro la tecnologia, quanto più semplicemente le risorse economiche per poter assumere qualcuno che li aiuti a gestire questa mole di lavoro.