2024年开源软件发展趋势预测
开源社区对人工智能和机器学习工具的广泛采用预计将在2024年持续增长，尽管围绕知识产权和许可问题的法律和伦理辩论仍在进行。
开源社区将更加关注安全性，目标是寻找更好的方法来维护流行项目，并确保开源维护人员的长期承诺。
预计企业对开源社区的支持将增长，将有更多举措和赞助旨在支持开源创作者，例如GitHub的Accelerator计划和Codacy的Pioneers计划。
公司内部开源项目办公室(OSPO)的激增预计将在2024年及以后持续，因为它们有助于确保更高效、更低风险的开源策略和协议。
根据Open Logic 2023年开源报告，80%的受访公司表示，他们在过去一年中对开源的使用有所增加。随着企业对开源的采用持续增加，得益于其庞大而专注的社区，开源领域将继续发展壮大。
与往常一样，开源软件(OSS)的新技术和最佳实践不断涌现，引领社区走向新的令人兴奋的道路。以下是您预计2024年开源生态系统将更加关注的一些趋势。
本文由Codacy合作撰写。感谢您支持使SitePoint成为可能的合作伙伴。
人工智能和机器学习的广泛采用
2023年，软件开发社区已经接受了人工智能(AI)和机器学习(ML)。最近的一项GitHub调查显示，92%的开发人员使用人工智能驱动的编码助手。
人工智能和机器学习工具不仅可以帮助编码人员；它们还被用于辅助任何需要学习、解决问题和决策的任务。
人工智能在开源中的采用也在迅速增长，并且已经完全成为主流。我们已经看到谷歌将人工智能用于图像和语音识别任务。Facebook还发布了一个名为PyTorch的开源机器学习库。
人工智能的采用和使用是一个方面，另一个方面是这种采用带来的法律和伦理问题。开源软件处于许多此类辩论的最前沿，因为大多数机器学习模型训练所用的编码数据都是开源项目。
这种学习方法对知识产权和许可问题提出了质疑。使用用于训练人工智能的代码的OSS创建者是否应该得到补偿？在其他人的作品上训练这些工具是否合法？
我们已经看到，人工智能驱动的图像创建者和写作工具已经成功地避免了版权问题。然而，一项集体诉讼针对GitHub提起诉讼，指控他们的CoPilot人工智能工具违反了许多开源许可证。
虽然解决这些关于使用人工智能技术的合法性和伦理问题的可能性需要很长时间才能解决，但很难相信这些担忧能够减缓人们对人工智能和机器学习工具在开源和其他领域的广泛兴趣和采用的速度。
更加关注安全
根据Synopsys 2023年开源安全和风险分析(OSSRA)报告，在他们为该报告扫描的1700多个代码库中，有87%包含安全和运营风险评估。该报告发现，89%的代码库包含超过四年未更新的开源代码，91%的代码库包含至少两年没有新开发的组件。
鉴于Log4j库零日关键漏洞事件仍然让所有开源创建者记忆犹新，预计OSS社区将在2024年继续强调安全和隐私最佳实践的重要性。
开源无处不在。2022年OSSRA报告显示，97%的软件包含一些开源代码。开源代码占报告中所有审查代码的78%。更重要的是，81%包含开源代码的代码库至少存在一个安全漏洞，平均有五个高风险漏洞。
开源代码无处不在，几乎渗透到我们依赖的每项关键技术中，这使得适当的安全性和隐私性更加重要。当全球网络使用相同的开源代码时，一个漏洞可能会导致全球无数系统崩溃。
然而，开源的最大优势也是其最大的障碍。为什么要投资完全免费的东西？
根据Tidelift 2023年的一项研究，60%的开源维护人员是“无偿爱好者”。只有13%的人将自己描述为靠这项工作谋生的专业维护人员。
该研究还发现，超过一半的受访维护人员需要了解最近的安全计划，例如OSSF记分卡、软件架构师的供应链级别(SLSA)和NIST安全软件开发框架(SSDF)。
为了安全性和可行性，2024年及以后开源社区的优先事项必须是找到更好的方法来维护流行项目——也就是说，支付足够的报酬给开源维护人员，让他们能够长期从事这类工作。
企业支持增加
科技公司（大公司和小公司）越来越意识到开源社区对其整个生态系统的重要性。对开源重要性的这种认识已经导致了旨在支持开源创建者的倡议和赞助的增加。
最值得注意的一个是GitHub于2023年4月启动的Accelerator计划。这个为期10周的计划为选定的开源项目提供了资金和指导。
位于里斯本的代码质量平台Codacy正在做类似的事情。他们宣布了一个名为Pioneers的开源创建者奖学金计划。入选的项目将获得一整年的每月津贴、免费工具、项目的推广以及由众多明星开源专家（包括Vue.js框架创建者Evan You）提供的指导。
Pioneers计划的申请截止日期为9月底，入选者将于10月中旬公布。
另一个最近的开源赞助例子是Rust基金会的当前项目，该项目为使用该编程语言的维护人员提供了赠款，该语言拥有非常活跃的开源生态系统和社区。
拥有开源项目办公室的公司增多
开源项目办公室(OSPO)是公司内部负责公司如何使用开源的跨职能团队。他们制定策略和政策，以确保其公司的开源策略和协议更高效、风险更低。
预计2024年及以后，OSPO将进一步激增。根据GitHub 2022年Octoverse报告，30%的财富100强公司拥有OSPO。Linux基金会的研究还发现，虽然OSPO的采用在科技公司中仍然最为普遍，但我们也看到其他行业（如教育和公共部门）的采用率有所提高。
OSPO可以在帮助开发人员、技术人员、采购和法律团队选择和实施正确的开源工具方面发挥重要作用。OSPO还可以帮助教育员工，并在构建内部工具堆栈时营造透明和责任的文化。
在2024年，如果更多公司创建首席开源官等角色和职位来领导OSPO并与首席技术官合作，为他们的公司创建更高效、更安全、更可持续的开源政策，不要感到惊讶。
关于开源趋势的常见问题解答(FAQ)
开源软件领域不断发展。最新的趋势之一是企业对开源软件的采用率不断提高。公司越来越认识到开源软件的优势，例如成本效益、灵活性和能够根据其特定需求定制软件。另一个趋势是开源软件在云计算中越来越受欢迎。随着越来越多的企业将其业务转移到云端，他们正在转向开源解决方案来帮助管理其基于云的系统。此外，在人工智能和机器学习技术的开发中，使用开源软件的趋势也在增长。
开源软件正在对科技行业产生深远的影响。它通过允许开发人员协作和分享想法来推动创新，从而导致新技术和解决方案的创建。开源软件还有助于使科技行业民主化，使高质量的软件能够被所有人访问，无论其财务资源如何。此外，它正在改变科技公司的商业模式，因为它们现在更专注于为开源软件提供服务和支持，而不是销售专有软件。
使用开源软件有很多好处。主要优点之一是成本效益。开源软件通常免费使用，这可以为企业节省大量资金。另一个好处是灵活性。使用开源软件，用户可以自由地修改和定制软件以满足其特定需求。此外，开源软件通常比专有软件更安全，因为它经常由开发人员社区进行审查和改进。
虽然开源软件提供了许多好处，但它也带来了一些潜在的挑战。主要挑战之一是缺乏客户支持。与专有软件不同，开源软件没有专门的客户支持团队。这意味着用户可能需要依靠社区论坛或聘请外部顾问来寻求帮助。另一个挑战是开源软件可能不如专有软件用户友好，这使得非技术用户难以使用。
有很多方法可以为开源项目做出贡献。最常见的一种方法是贡献代码。如果您是开发人员，您可以通过修复错误、添加新功能或改进软件性能来做出贡献。但是，您不必是开发人员才能做出贡献。您还可以通过报告错误、编写文档、设计用户界面或帮助进行营销和推广工作来做出贡献。要开始，您可以找到一个您感兴趣的开源项目，并联系项目维护人员以了解您可以如何提供帮助。
开源软件的未来看起来很有前景。随着越来越多的企业认识到开源软件的好处，它的采用率可能会继续增长。此外，随着越来越多的人了解开源并开始为开源项目做出贡献，开源软件的质量和多样性可能会得到提高。此外，随着人工智能和机器学习等技术的兴起，未来开源软件可能会出现许多令人兴奋的新机遇。
开源软件和专有软件各有优缺点。开源软件通常比专有软件更灵活、更具成本效益。它允许用户修改和定制软件以满足其特定需求。但是，它可能不如专有软件用户友好，并且没有专门的客户支持。另一方面，专有软件通常带有客户支持，并且可能更用户友好，但它通常比开源软件更昂贵且更不灵活。
开源软件在云计算中扮演着至关重要的角色。许多支持云计算的技术，例如Linux操作系统、Apache Web服务器和MySQL数据库，都是开源的。开源软件允许云提供商定制其服务以满足客户的特定需求。它还有助于确保云的安全性和可靠性，因为开源社区会定期审查和改进软件。
开源软件通过促进协作和思想共享来支持创新。因为源代码是免费提供的，所以开发人员可以利用彼此的工作，从而创建新的技术和解决方案。开源软件还鼓励实验，因为开发人员可以自由地修改软件并尝试新想法，而无需担心侵犯专有权利。
开源软件在人工智能和机器学习技术的开发中发挥着关键作用。许多最流行的AI和机器学习框架，例如TensorFlow和PyTorch，都是开源的。这些框架允许研究人员和开发人员协作和分享他们的工作，从而加快了该领域的创新速度。此外，通过免费提供这些工具，开源软件正在帮助使AI和机器学习民主化，使这些技术能够被更广泛的人员和组织所使用。
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