LLVM AIツール使用ポリシー

LLVMプロジェクトは、AIツールを使用したコントリビューションに関する正式なポリシーを発表しました。このポリシーの中核となる原則は「人間参加型（human-in-the-loop）」です。コントリビューターは、コードやテキストを作成するために任意のツールを使用できますが、プロジェクトの他のメンバーにレビューを依頼する前に、AIが生成したすべてのコンテンツを自分自身で読み、レビューしなければなりません。コントリビューターは常に作者とみなされ、そのコントリビューションに対して全責任を負います。また、コントリビューションの品質が、限られたメンテナーの時間を費やす価値があるほど十分に高いことを確信し、レビュー中に作業に関する質問に答えられる必要があります。

ポリシーは特に透明性を重視しています。コントリビューションにツール生成コンテンツが大量に含まれる場合、コントリビューターはプルリクエストの説明、コミットメッセージ、または通常作者を示す場所にツールの使用を明記する必要があります。例えば、コミットメッセージに「Assisted-by:」というトレーラーを使用します。この透明性により、コミュニティがベストプラクティスを開発し、これらの新しいツールの役割を理解するのに役立ちます。

新しいコントリビューターに対しては、完全に理解できる小さなコントリビューションから始め、徐々に自信を築くことを推奨しています。プロジェクトは、新しいコントリビューターの専門知識の成長を支援する歓迎的なコミュニティを目指していますが、学習には小さなステップ、フィードバックの取得、反復が必要です。メンテナーからのフィードバックをLLMに渡すだけでは成長につながらず、コミュニティの持続可能性にも寄与しません。

ポリシーは特定の行為を明確に禁止しています。例えば、GitHub @claudeエージェントのように、人間の承認なしにデジタル空間で行動するAIエージェントは許可されません。同様に、人間のレビューなしにコメントを公開する自動レビューツールも禁止されています。ただし、人間参加型のオプトインレビューツールはポリシーに準拠しています。また、「good first issue」ラベルが付いたGitHubイシューの修正にAIツールを使用することは禁止されています。これらのイシューは新しいコントリビューターがコードベースに慣れるための学習機会であり、完全な自動化はその機会を無駄にします。

ポリシーは「抽出型コントリビューション（extractive contribution）」という概念を導入しています。パッチ、プルリクエスト、RFC、コメントの処理には多くのメンテナーの時間とエネルギーが必要であり、未レビューのLLM出力を送信することは、設計とコードレビューの形でメンテナーから作業を「抽出」することになります。プロジェクトの黄金律は、コントリビューションの価値がそれをレビューする時間を上回るべきであるということです。メンテナーはこの原則に基づいてコントリビューションの準拠を判断します。

メンテナーがコントリビューションがポリシーに準拠していないと判断した場合、標準的な返信を貼り付けて変更を要求します。最も効果的な改善方法は、コントリビューションのサイズや複雑さを減らすか、その有用性を高めることです。コントリビューションが明らかに方向性を誤っている場合、メンテナーは「extractive」ラベルを適用して他のレビューアーがレビュー時間を優先的に割り当てられるようにします。コントリビューションが意味のある形で抽出的でなくならない場合、メンテナーはエスカレーションして会話をロックします。

ポリシーの対象範囲には、コード、RFC、設計提案、イシュー、セキュリティ脆弱性、プルリクエストへのコメントやフィードバックが含まれます。Bazel-fixerボットに関する1つの例外がプロジェクト評議会によって承認されています。将来の例外は、プロジェクトにとって有用かどうか、メンテナーから作業を抽出するかどうかに基づいて個別に評価されます。

LLVMプロジェクトは、オープンな姿勢とコミットアクセスの寛大な付与により成長し、業界全体で採用されてきました。新しいコントリビューターからの変更をレビューすることは、次世代のコントリビューターを育成し、プロジェクトを維持するための重要な要素です。このポリシーは、AIツールの効率性を活用しつつ、コミュニティの健全性と持続可能性を維持することを目指しています。