LLVM Foundation опубликовала официальную политику использования ИИ-инструментов

Проект LLVM представил официальные правила использования генеративного ИИ при разработке инфраструктуры компиляторов. Документ регламентирует применение нейросетей для написания кода, документации и анализа данных, устанавливая четкие границы ответственности за качество и безопасность вносимых изменений. Основная цель — сохранить прозрачность процесса разработки и защитить интеллектуальную собственность сообщества при интеграции автоматизированных помощников в рабочий процесс.

Согласно новым правилам, любой код, созданный с помощью ИИ, приравнивается к коду, написанному человеком. Это означает, что автор, отправляющий патч, несет полную ответственность за его корректность, отсутствие ошибок и соответствие стандартам проекта. Использование ИИ не освобождает разработчика от необходимости проведения тщательного тестирования и соблюдения лицензионных требований, принятых в LLVM.

Политика также затрагивает вопросы авторства и интеллектуальной собственности. Участники обязаны убедиться, что используемые ими модели не нарушают права третьих лиц и не включают в репозитории проекта проприетарный или защищенный авторским правом контент. В случае возникновения споров о происхождении кода, разработчик должен быть готов предоставить доказательства того, что предложенные изменения соответствуют политике проекта.

Ключевые факты

• Ответственность за любой сгенерированный ИИ код полностью лежит на человеке, который отправляет его в репозиторий.
• Использование ИИ-инструментов разрешено только при условии, что результат проходит все стандартные процедуры проверки и тестирования проекта.
• Запрещено использование моделей, которые могут привносить в кодовую базу лицензионно «грязный» контент или нарушать права интеллектуальной собственности.
• Разработчики обязаны соблюдать прозрачность: при значительном использовании ИИ для генерации сложных алгоритмов рекомендуется указывать это в комментариях к патчу.
• Политика направлена на предотвращение деградации качества кода и защиту инфраструктуры LLVM от потенциальных юридических рисков, связанных с обучением моделей на открытых данных.