オープンソースがAIを禁止する理由：LLMは進化しているのか、それとも私たちを欺いているだけなのか
The growing divide between AI hype and software engineering reality
金融市場ではAIバブルが叫ばれる一方、オープンソースコミュニティではAI生成コードの受け入れを巡り激しい議論が起きている。120のオープンソースプロジェクトのAIポリシーを調査した結果、37プロジェクトがAI全面禁止を選択。Linuxカーネルは帰属を条件に許可する一方、GCCやZigなどはAI支援の貢献を拒否している。DebianでもAI全面禁止の提案が投票にかけられている。シニア開発者は、AIが生成するもっともらしいが誤ったコードのレビューに時間を浪費される現状に不満を募らせている。本稿では、LLMの欺瞞性、情報の非対称性、擬人化への人間の傾向、ベンチマークの限界を解説し、AIは単なるツールであり、人間の時間を守るために禁止が合理的な場合があると論じる。
エンジニアリングにおいては、物事は絶対に正しくなければならない。
HNでの議論
87- slowin
この投稿（そして彼が言及しているAIを禁止するOSSプロジェクト）は非常に反動的だと思う。
> しかし、AIが能力や効率において近いうちに人間を超える、あるいは超えているという考えは単に真実ではない
AIはすでにほとんどの開発者よりも優れている。人々が覚えている代替現実が何なのかはわからないが、人間のコーダーは大部分がコードを書くのが本当に下手だった。平均的なLLMのPRは、平均的な人間のPRよりもはるかに優れていると思う。プロジェクトメンテナの好みのスタイルやアーキテクチャで100%コードを書くか？いいえ、人間もそうではなかった。
AIに対する正当な批判はたくさんあると思うが、「彼らはコーディングが下手だ」というのはその一つではない。ここ数年だけでも見られた進歩は、すぐに彼らがどんな人間よりもコーディングが上手くなることを示唆している。30年以上コーダーとしてやってきた私は、この事実を受け入れ、折り合いをつけてきた。システム、ソフトウェアエンジニアリング、プロダクトデザインに関する知識を活用すれば、ソフトウェア開発の黄金時代に生きることができる。少なくとも私にはそう感じられる。
- chermi
テクノロジーの採用と誇大広告のサイクルのこの段階でまさに予想される投稿だ。人々はテクノロジーとテクノロジー採用の仕組みを理解せずに過度に興奮した。そして、6〜12か月遅れの指標をいくつか手に入れて、さらに悪い方向に確信してしまう。彼らがテクノロジーは役に立たないと最も確信するまさにその時に、それを採用して本当に理解している人々が彼らを置き去りにする。これには名前があるはずだ？
- karmakurtisaani
関連して、LLM支援コーディングがソフトウェアエンジニアリングの仕事を増やすと思うようになってきた。
考えてみてほしい：コードは今や安い。会計士が自分のワークフローを自動化するスクリプトを作れることに気づき、何かをでっち上げるだろう。これらのスクリプトは会社の会計パイプラインの基盤になる。今度は誰かがこれらのスクリプトを本番環境に移行し、保守する必要があるが、会計士にはそのために必要な語彙すらないので、ソフトウェアエンジニアを雇うことになる。
単純化した例だが、そういうことが起こり得ると思う。私が個人的に抱く唯一の問題は、LLMが仕事の楽しい部分を奪ってしまうことだ。
- dave_sid
開発者が明日一斉にドアを出て行って、長い間喧伝されてきたように組織が彼らをすべてAIに置き換えてどうなるか見てみたいものだ。開発者はコードを書くだけではないと説明するのにうんざりしている。「じゃあ彼らは何をしているんだ？」と、得意げな口調のマネージャーの声が聞こえてきそうだ。聞く必要があるなら、永遠に知ることはないだろう… ♬ ♬ ♬ ♬
- dcanelhas
「お願いしますと言うのをやめよう」の部分について。私は個人的に、練習として丁寧な言葉を使うのが好きだ。arxivのこの論文によると、有毒な振る舞いはより良い精度を得るらしい。
https://arxiv.org/pdf/2510.04950
それは少し前に公開された。しかし、今日でもそれが真実かどうか疑問に思う。