AIの話は、だいたいモデルの性能に寄る。速い。安い。賢い。でも今週見えてきたのは、少し別の場所だった。誰が計算資源を供給するか。どの共同体が生成物を受け取るか。そして、その出所を誰が説明できるか。

SamsungとBroadcomの合意は、計算資源の供給側が動く話だ。2030年までに2000億ドル超という規模が「想定される」とされ、数字だけが独り歩きする。だが交わされたのは覚書（MOU）であって、発注契約ではない。名指しされているのも、Broadcomの次世代通信チップを2nm未満のプロセスで製造することと、次世代HBMでの協業だ。AIアクセラレータの受注が確定した、とは書かれていない。読むべきは金額ではなく、供給網の選択肢が何年単位でどう組み替わるかだ。

反対側で、Codebergが規約を書き換えた。ただし引かれた線は「AI生成コード禁止」ではない。「主に（mostly）生成AIツールが書いたコードで構成されるプロジェクト」の禁止である。少量の支援も、LLM以前から続く活発なコミュニティも一律の削除対象ではない。2026年7月22日に締め切られた会員投票は、賛成358、反対144、棄権14。投票率はおよそ半分だった。

理由のほうがおもしろい。ボランティア運営のCIとストレージが使い捨てソフトの奔流に食われている。コピーレフトのコードが訓練データを経由して相互性要件を剥がされる——Codebergはこれをライセンス・ロンダリングと呼ぶ。そして貢献者どうしが疑い合いはじめている。使っていない人が疑われ、使う人は痕跡を隠すようLLMへ指示する。出所が分からなくなると、まずコストが上がり、次に信頼が減る。

では、記録が残っていない生成物の出所は技術で当てられるか。生成動画の出所を推定する研究「SAGA」は、真偽、生成タスク、Stable Diffusionのバージョン、開発チーム、具体的な生成器という五段階の粒度で推定する。細かい粒度で自信が持てなくても、粗い粒度なら情報を残す設計だ。arXiv v2は2026年4月2日に公開され、CVPR 2026に採択されている。

ここで著者所属を見てほしい。UC Riverside、YouTube、Google DeepMind。生成動画を世界でも大量に受け取るプラットフォーム側が、帰属技術を書いている。出所を明らかにする動機は、作る側だけではなく受け取る側にも強く働く。

ただし、来歴と帰属を混同してはいけない。来歴（provenance）は発行者が残す記録だ。署名、コミット履歴、C2PAなどがこちらに入る。帰属（attribution）は、第三者が痕跡から事後に当てる推論である。SAGAは後者であり、既知の生成器の集合の中でしか働かない。未知の生成器、コード、文章。射程はそこまで届いていない。帰属技術を万能な審判として扱うのは早い。

そしてCodebergは、そのどちらにも規約運用を預けなかった。自動検出を導入せず、通報とモデレーションで扱う。検出できないことを前提に、規範のほうで処理する設計である。

推進派は、来歴が分かれば責任分界が明確になると言う。懐疑派は、検出の誤りが排除を正当化しないかを問う。実務担当に必要なのは、もっと地味な準備だ。AIを使った変更を、説明できる単位に分ける。寄与先の規約を先に読み、「主に」のような閾値語がどこに置かれているかを見る。人間のレビューと検証記録を残す。これなら検出器の精度を待たずに始められる。

AIを使う自由は、生成ボタンの前にある。どの場所で、何を根拠に、誰が引き受けるのか。その説明を残せる設計が、これからの共同作業の土台になる。

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