Дэн Бланшар (Dan Blanchard), разработчик Python-библиотеки chardet для определения кодировки символов, выпустил новую версию библиотеки под лицензией MIT вместо ранее применявшейся лицензии LGPL. Разработчик утверждает, что AI-ассистент Anthropic Claude, который теперь числится в списке контрибьюторов, переписал библиотеку без использования оригинального кода, что позволило ему заменить копилефт лицензию на пермиссивную.

К обсуждению данного действия присоединился пользователь, который представился Марком Пилгримом (Mark Pilgrim), первоначальным создателем библиотеки (к сожалению учётная запись этого пользователя пустая и проверить является ли он тем кем представился невозможно), и заявил, что у Дэна нет прав изменять лицензию проекта. Марк поставил под сомнение то, что новая ветка была создана с использованием метода "чистой комнаты", при котором для исключения нарушения авторских прав аналогичный продукт формируется на основе спецификаций и без доступа к исходному коду оригинала. По мнению Марка, добавление модного AI-генератора кода в процесс разработки не даёт права на смену лицензии.

Дэн возразил, что он сравнил разные версии при помощи библиотеки для обнаружения плагиата JPlag и сходство между версиями 7.0.0 и 6.0.0 составило 1.29%, а между версиями 1.1 и 7.0 - 0.64%. По словам Дэна, ни один файл в кодовой базе версии 7.0.0 не похож по структуре ни на один файл из любого предыдущего релиза. Новая ветка развивалась в отдельном пустом репозитории без доступа к старому дереву исходного кода. Кроме того, AI-агенту Claude была дана явная инструкция не основываться при разработке на коде, поставляемом под лицензиями LGPL и GPL.

Дэн также указал, что так как он уже более 10 лет занимается сопровождением проекта, он не мог полностью выполнить все требования метода "чистой комнаты", который предполагает жёсткое разделение между людьми, знакомыми с оригиналом, и теми, кто пишет новую реализацию. Поэтому для того, чтобы подтвердить, что новый код не является производным от оригинала, он воспользовался доказательством структурной независимости кода.

Дэн рассказал, что хотел, чтобы библиотека chardet была включена в стандартную библиотеку Python, так как она является ключевой зависимостью для множества проектов на Python. Но интеграции мешали три препятствия - лицензия, скорость и точность. В результате проведённой работы скорость обнаружения кодировки библиотекой увеличилась в 48 раз. Для проекта, который активно используется во многих других проектах, данная оптимизация приведёт к заметному повышению производительности для миллионов пользователей (пакет загружается около 130 миллионов раз в месяц).

Зои Койман (Zoë Kooyman), исполнительный директор Фонда свободного программного обеспечения, сообщила изданию The Register, что не может комментировать конкретные детали или законность проекта без проведения дополнительных исследований или консультаций с юристами, но нет ничего "чистого" в том, чтобы большая языковая модель (LLM) использовала код, который от неё требуют переписать.

При этом Зои решила дать моральную оценку поступку Дэна: "Что касается смысла GPL, то пермиссивная лицензия технически всё ещё является лицензией свободного программного обеспечения, но подрыв копилефта - это серьёзный поступок. Отказ предоставить другим права, которые вы сами получили как пользователь, является крайне антисоциальным, независимо от используемого метода."

Брюс Перенс (Bruce Perens), автор оригинального определения открытого исходного кода, считает, что воссоздание кода при помощи AI убивает экономику разработки программного обеспечения. По мнению Брюса, было бы правильным, если бы тренировка AI-моделей и весь выдаваемый моделями вывод изначально рассматривались как копирование, но в реальности сложилась иное отношение и его уже не переломить. Брюс считает, что грядут кардинальные изменения экономики и процессов, связанных с разработкой ПО, сравнимые с изменениями после изобретения печатного станка.

Парадигмы открытого и проприетарного ПО полностью изменятся в условиях, когда за несколько дней при помощи AI можно сгенерировать готовый продукт, способный конкурировать с системами, на разработку которых потрачены десятки лет. Многие проприетарные компании, зависящие от сохранения закрытых разработок, которые можно легко клонировать, окажутся нежизнеспособны, и вероятно останутся только те, разработки которых проблематично воспроизвести.

Армин Ронахер (Armin Ronacher), создатель фреймворка Flask, считает, что код, поставляемый под копилефт-лицензиями, подобными GPL, и раньше можно было переписать с нуля и начать распространять под другой лицензией. Разница лишь в том, переписан код вручную или автоматически при помощи AI. При этом пока не ясно, какой уровень участия человека требуется для того, чтобы код, созданный с помощью AI, подпадал под защиту авторского права. В этом, по мнению Армина, ключевой вопрос.

Недавно Верховный суд США отказался пересмотреть дело "Талер против Перлмуттера", в котором истец пытался отменить решение нижестоящего суда, согласно которому он не мог защитить авторским правом изображение, созданное искусственным интеллектом. Верховный суд США оставил в силе решение суда нижней инстанции о том, что произведения, полностью созданные AI, не защищаются авторским правом. В связи с данным решением возникло опасение о возникновении проблем при использовании кода, сгенерированного через AI в открытых проектах. Не ясно, насколько активно должен использоваться AI при разработке, чтобы суд отказал в удовлетворении претензии на авторские права на код из‑за уменьшения вклада человека в разработку.

Юридические последствия применения большой языковой модели для переработки как открытых, так и проприетарных проектов (у которых был похищен исходный код) трудно предсказуемы и сильно зависят от прецедентов, создаваемых судами. Тем не менее, если большая языковая модель переписывает код на язык программирования, отличный от оригинала, то доказать создание производной работы становится практически невозможно.