A nova proposta não abre as portas para todo e qualquer código gerado por IA. Em vez disso, ela cria um sistema em camadas, baseado no risco e no impacto da contribuição.
Um pilar da nova política proposta é um mecanismo de divulgação obrigatória. Bonzini sugeriu adicionar uma etiqueta de commit 'AI-used-for:' (algo como 'IA-usada-para:') a qualquer patch onde a IA tenha desempenhado um papel significativo . Essa etiqueta serve a um duplo propósito: registra de forma transparente o envolvimento da ferramenta para revisores e mantenedores, e "funciona como uma verificação de que o autor leu a política" antes de enviar a contribuição
.
Essa abordagem é diferente de uma simples etiqueta 'Assisted-by' (Assistido por), pois coloca sobre o contribuidor a responsabilidade de certificar ativamente que seu uso da IA estava dentro dos limites definidos pelo projeto. Crucialmente, o uso de IA não isenta o contribuidor de nenhum outro requisito padrão, incluindo a importantíssima certificação do DCO .
A deliberação do QEMU é uma das mais observadas no mundo do código aberto. As questões legais em torno do código gerado por IA — quem é o dono, sob qual licença ele pode ser contribuído e se pode satisfazer o DCO — permanecem, em grande parte, sem resposta pelos tribunais . Nesse vácuo, cada projeto precisa criar sua própria estrutura de gerenciamento de risco.
A abordagem que o QEMU está considerando representa um potencial caminho do meio que muitos outros projetos importantes podem vir a imitar. Em vez de manter uma proibição absoluta cada vez mais insustentável ou correr para aceitar todo código de IA sem barreiras de proteção, este modelo se inclina para uma estrutura de risco avaliado e divulgação em primeiro lugar. Outros projetos significativos, como o FreeBSD, estão lidando com questões idênticas, e já estão surgindo iniciativas para rastrear código aberto "contaminado" por LLMs (grandes modelos de linguagem) .
Ao potencialmente permitir a ajuda de IA de baixo risco para tarefas repetitivas e documentação, mantendo a lógica central estritamente verificada por humanos, o QEMU está testando um modelo que pode equilibrar os ganhos de produtividade da IA com as necessidades fundamentais de segurança jurídica e técnica para softwares de infraestrutura crítica .