Un componente clave de la virtualización en Linux, QEMU, está considerando flexibilizar su prohibición total sobre las contribuciones generadas por IA para permitir una asistencia limitada por parte de los bots.

La sugerencia provino de Paolo Bonzini, ingeniero distinguido en Red Hat y uno de los mantenedores del hipervisor KVM. La propuesta de Bonzini consiste en permitir la asistencia de la IA «en aquellos casos en que las ramificaciones de posibles infracciones de derechos de autor sean, como mínimo, fáciles de revertir y poco propensas a propagarse». El código central seguiría estando fuera de los límites «sin el acuerdo previo de un mantenedor».

La política actual de QEMU sobre la procedencia del código rechaza cualquier elemento que pueda incluir o derivar de contenido generado por IA. «Una prohibición total —escribió Bonzini— resultaba fácil de mantener mientras la salida de los LLM rara vez era utilizable por sí misma; sin embargo, a medida que las herramientas han ido mejorando, una prohibición absoluta se ha vuelto más difícil de justificar».

El problema con el código proveniente de asistentes de IA radica en su origen: ¿tiene el remitente el derecho legal para contribuir con dicho código?. La postura de Bonzini es que, si bien persisten las inquietudes en torno a los derechos de autor y las licencias, «lo que ha cambiado es el equilibrio de riesgos».

¿Cuán grande es el riesgo?. Ya no es el mismo que antes, según Bonzini. El ingeniero citó otros proyectos que han aceptado contenido generado por IA sin incurrir en problemas legales graves, así como a organizaciones (incluida Red Hat) que han considerado que dicho riesgo resulta aceptable.

Dicho esto, y a pesar de que Red Hat cuenta con un ejército de abogados a su disposición, un proyecto como QEMU no dispone de los mismos recursos; de ahí surge la sugerencia de confinar el código asistido por IA a áreas específicas (Bonzini citó ejemplos como la corrección de errores menores y la documentación) donde sea posible revertirlo.

El uso de la salida de los LLM en las contribuciones es un tema controvertido que cuenta tanto con partidarios como con detractores. Proyectos como OpenSlopware han realizado un seguimiento de aquellos proyectos de software libre y de código abierto que han utilizado código generado por LLM o que han integrado tecnologías de IA. Una de las inquietudes planteadas se refiere a los conjuntos de datos con los que se han entrenado los LLM, así como al riesgo de que ciertos fragmentos de código producidos por esta tecnología puedan acarrear problemas de licencia. Una solución consiste en declarar el uso de IA en una contribución, aunque esto podría no ser necesario cuando dicho uso sea trivial (Red Hat citó como ejemplo la función de autocompletado del nombre de una variable).

Bonzini también sugirió: «Introducir «AI-used-for:» como un «trailer» (etiqueta final) para dejar constancia de dónde se ha utilizado la IA, e incluir otras sugerencias que ayuden a los revisores a evaluar el resultado».

«El estándar difiere ligeramente del más habitual «Assisted-by», el cual sirve también como mecanismo de verificación de que el autor ha leído la política».

Si bien Bonzini señaló que «el uso de la IA no exime del cumplimiento de ningún otro requisito de contribución», el debate refleja el reconocimiento de que las prohibiciones generalizadas de la asistencia mediante IA podrían no ser el camino a seguir, y que se requiere un enfoque más matizado.