論文の概要: DevLicOps: A Framework for Mitigating Licensing Risks in AI-Generated Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16853v1
• Date: Sat, 23 Aug 2025 00:51:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.213482
• Title: DevLicOps: A Framework for Mitigating Licensing Risks in AI-Generated Code
• Title（参考訳）: DevLicOps: AI生成コードのライセンスリスクを軽減するフレームワーク
• Authors: Pratyush Nidhi Sharma, Lauren Wright, Anne Herfurth, Munsif Sokiyna, Pratyaksh Nidhi Sharma, Sethu Das, Mikko Siponen,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIコーディングアシスタント(ACA)は広く採用されているが、重大な法的およびコンプライアンス上のリスクがある。 この記事では、ACA関連のライセンスリスクを管理するための実践的なフレームワークであるDevLicOpsを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI coding assistants (ACAs) are widely adopted yet pose serious legal and compliance risks. ACAs can generate code governed by restrictive open-source licenses (e.g., GPL), potentially exposing companies to litigation or forced open-sourcing. Few developers are trained in these risks, and legal standards vary globally, especially with outsourcing. Our article introduces DevLicOps, a practical framework that helps IT leaders manage ACA-related licensing risks through governance, incident response, and informed tradeoffs. As ACA adoption grows and legal frameworks evolve, proactive license compliance is essential for responsible, risk-aware software development in the AI era.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIコーディングアシスタント(ACA)は広く採用されているが、重大な法的およびコンプライアンス上のリスクがある。 ACAは制限のあるオープンソースライセンス(GPLなど)によって管理されるコードを生成することができる。 これらのリスクについてトレーニングされている開発者はほとんどおらず、特にアウトソーシングに関して、世界規模で法律標準が異なっています。 この記事では、ガバナンス、インシデント対応、情報トレードオフを通じて、ACA関連のライセンスリスクを管理するための実践的なフレームワークであるDevLicOpsを紹介します。 ACAの採用が増加し、法的なフレームワークが進化するにつれて、AI時代の責任を負うリスクを意識したソフトウェア開発には、積極的なライセンスコンプライアンスが不可欠である。

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