AI コントリビューションポリシーとは、コーディングエージェントによるものを含め、AI の支援を受けて作られたコントリビューションを規制するためにオープンソースコミュニティが採用する、明文化されたルールの集まりである。オープンソースコミュニティの AI コントリビューションルールに対するコーディングエージェントの遵守状況の初見 の説明によれば、コミュニティがこうしたルールを書いたのは、作るのは安価だがレビューには高くつく AI 生成のコントリビューションが殺到したことへの対応であり、ルールは全面禁止から開示の義務化、さらには検証ゲートや人間による承認にまで及ぶ。
用法
同じ論文は、これらの規定を四つの型に分類している。この分類は、同じ著者らの以前の研究に着想を得て採用されたものである。
- 拒否（Refuse） — AI 生成のコントリビューションを全面的に禁止する。
- 開示（Disclose） — コントリビューターに、AI が作業をどのように支援したかの開示を求める。
- 検証（Verify） — コントリビューションを提出する前に、必須のチェックの実行や手動レビューといった検証を義務づける。
- 引き渡し（Handoff） — 修正の実装やプルリクエストの作成といった重要な手順を人間のために留保する。
オープンソースの慣習に従い、これらのルールは一か所ではなく複数の場所に記されている。CONTRIBUTING.md のようなコントリビューションガイドライン、プルリクエストのテンプレート、AGENTS.md のようなエージェント向け指示ファイル、AI_POLICY.md のような独立したポリシーファイルなどであり、中にはプロジェクトのウェブサイトや .github リポジトリなど、リポジトリの外に置かれているものもある。この論文のコーパスは、102 のコミュニティから集めた 455 件のそうした規範を手作業でコード化している。
二つの性質が、これらのルールをエージェントに適用することを難しくしている。ルールはコントリビューターがそれを知っている場合にしか効力を持たないが、エージェントは人間の開発者なら確認するはずのガバナンスファイルを確認しないことがある。そして違反はほとんど痕跡を残さない。論文の観察では、レビュアーが通常目にする唯一の証拠はチェックボックスであり、それを支えているのはコミュニティの信頼と評判である。RepoComplianceBench で測定したところ、四つの最先端のコーディングエージェントが、支援なしの実行のうち関連するポリシーファイルを開いたのは 3.5% にとどまった。開示と検証のルールは、ルールがエージェントに届くか、違反を指摘するフィードバックが 1 回与えられれば大部分が守られるようになったが、拒否と引き渡しのルールはそうならなかった。著者らは、禁止や人間の承認を求めるルールには、マージをブロックする CI チェック、必須の人間によるレビュー、AI が作成したプルリクエストをクローズするボットなど、エージェントの外側での強制が必要だと結論づけている。