Scribble at 2025-07-01 22:46:03 Last modified: unmodified
[...] AIによるソフトウェア開発の普及に伴って、「出力されたコンテンツのライセンス状態がはっきりしない」という問題が生じています。出力のもとになった大規模言語モデルが既知のトレーニング素材を使っていた場合、素材に制限のあるライセンスや著作権条件のものが含まれているのが一般的です。また、トレーニング素材がすべてオープンソースライセンスだったとしても、さまざまな条項が適用される可能性があり、すべてがQEMUのライセンス要件に適合するとは限りません。
現状では妥当な方針だと思う。法的なリスクを回避するなら、素性の分からないコードを吐き出す現行の LLMs サービスはツールとして除外するべきだろう。
ちなみに、僕は生成 AI のコードを使ったことはないが、参考にはしている。たとえば、httpd や OSSEC の設定だとか、単純にディレクティブやコマンドのスペリングを忘れたときには便利だと思う。もちろん、それらは単にスペリングを忘れたり argument の指定順序や必須のプレイスホルダーを思い出すために使うのであって、全く知らないことを代わりにタイプしたりコーディングしてもらうために使うのではない。なぜなら、そんなことに使ったら誰がコードの正しさを判断できるのか。httpd.conf を、ディレクティブの書式が正しいかどうか分からないのに、公開サーバ、いやステージング・サーバであろうと、仕事で使っているサーバで適用するなんてことは、いまどき専門学校の学生でもやらない素人や日曜プログラマがやることだ。いわんや、僕がシステム開発の部門を統括している弊社の仕事のクォリティではないね。