Canonical、AI で C コードを安全な Rust へ変換する PhD プロジェクトに共同出資

Canonical の AI と Rust への情熱は周知の事実だ。今、同社は前者が膨大な C コードベースを後者へ変換できるかを調査する 3 年間の博士課程プロジェクトに共同出資している。エンジニア担当副社長（Engineering veep）の Jon Seager 氏は Ubuntu の Discourse フォーラムでこの投資を発表した。この博士課程研究はブリストル大学のプログラミング言語研究グループ（Programming Languages Research Group）で行われる。

だからといって慌てる必要はない。これは Canonical がボットを解放して Ubuntu をすべて Rust 製のゴミに書き換えるという発表ではないのだ。（まず、そんな莫大なトークンを支払う余裕などない。）Canonical はボットにお金を浪費するのではなく、このアイデアが実現可能かどうかを数年かけて調査する人材に資金を提供する。これは歓迎すべき動きだ。

業界は過剰な期待（hype）で溢れているが、このプロジェクトはその手法が実際に有用かどうかについて実証的な証拠を生み出すはずだ。The Reg の FOSS デスクは昨年 Seager 氏にインタビューしたが、彼は合理的かつ現実的でありながら、大胆さにも欠けていない人物だと感じた。Seager 氏の指導の下、Ubuntu 25.10 では sudo の Rust 実装と、完全に独立した Rust ベースの uutils coreutils が採用された。

sudo コマンドは若干の問題に直面したが、それらはすぐに修正された。ただし、uutils と sudo-rs はどちらも既存の独立プロジェクトであり、人間が記述した代替品だ。これらは既存ツールの機能を再現するために、全く新しいコードベースで設計されている。

もちろん、これらの開発者は元のソースコードを参照している可能性が高い——これが FOSS の素晴らしい点の一つだが——しかし、これらはあくまで新規の実装である。

新しいプロジェクトでは、大規模な C プログラム（数十万行規模）を LLM が解析・分割し、その後、安全で動作が保証され保守性の高い Rust へ書き換えることが可能かどうかを検証します。Seager 氏の投稿は約 1,000 語にわたり、いくつかの懸念点にも丁寧に触れています。

例えば、既存のツールも同様の試みを行っていますが、その成果はいまだ不十分です。Seager 氏はこう指摘しています。「従来のソース・ツー・ソース変換ツールは大量のコードを処理できますが、C の構造をあまりに厳密なまま反映させてしまう傾向があります。結果として Rust としてコンパイルは可能でも、依然として不安全な操作に依存し、不自然な C の慣習が残ったままになり、Rust の保守担当者が自ら引き受けるようなコードになるまでには、多大な手作業が必要になります」。

このアイデアを批判する前に、まずは Seager 氏の投稿を読んでみることをお勧めします。そこでは比較的詳細かつ慎重な計画が示されています。特筆すべき点は、完成されたコードベースには、開発者自身が意識的に文書化していない知識が蓄積されているという認識です。長年にわたる修正やパッチは、当初誰も想定していなかった現実世界の隅々までをカバーする対応策が組み込まれています。

これは Joel Spolsky 氏が 2000 年に発表した「決してやってはいけないこと（第 1 部）」というエッセイの核心となる議論です。こうした知識はコード自体の中にしか残っておらず、運が良ければコメントに少しだけ記されている程度です。機械翻訳であれば一部の挙動を保持できる可能性がありますが、元の設計に基づいて人間がきれいに書き直した場合、こうした暗黙知を見失うリスクがあります。

この提案では、プロジェクトが検討する 2 つの具体的なツールとして「snap-confine」と「AppArmor」の名前が挙げられています。少し皮肉な見方をするなら、昨年の openSUSE 16 では AppArmor から SELinux へ移行しました。Ubuntu シリーズ以外では、エンタープライズ Linux の大半は複雑さがあるもののより堅牢な SELinux に集約されていますが、Debian やいくつかの小型ディストリビューションはまだ AppArmor をサポートし続けています。したがって、ハードウェア強化された Rust による実装は、AppArmor を使い続けるユーザーにとって大きな恩恵となるでしょう。もちろん Snap の利用層はさらに限定的です。

これは Canonical 単独のプロジェクトではありません。同社は英国の研究・イノベーション庁（UK Research and Innovation）と共同で後援しています。この機関は英国ビジネス・イノベーション・科学貿易省が支援する公的団体です。Seager は、ブリストル大学の Meng Wang 教授と Cristina David 博士と共にプロジェクトを統括します。3 年間は英国の博士課程における標準的な期間であり、もちろん期限通りに完了すればの話ですが、1998 年に博士課程に入学してそこから 20 年間もコミックストリップのような成果が得られるなどという話ではありません。

The Reg の FOSS デスクは、自然言語間の翻訳という狭い領域を除き、生成 AI に対して依然として懐疑的な立場を崩していません。そのため、このプロジェクトが実際に実現可能かどうかについては大きな疑問を抱いています。難しいのはコードの翻訳そのものではなく、巨大なコードベースをボットが処理できる小さなコンポーネントに分解する作業だと推測しています。

この課題は、任意のアルゴリズムを自動的に並列処理可能なタスクに分割しようとする長年の取り組みを想起させます。数十年の研究により特定のケースでは有用な技術が生まれましたが、一般化された解決策はまだ見つかっていません。これは停止性問題（Halting Problem）のように計算不可能な問題である可能性さえあります。もしその記事が示す通り、この問題が解ければ、ビジービーバー関数やゴールドバッハの予想に対する解決策も得られることになります。

生成 AI の多くの分野と同様に、さらなる証拠が必要です。そして、その証拠を生み出すことこそが博士課程の研究プロジェクトが果たすべき役割です。Canonical がこの問いに対して実際に資金を投じていることに敬意を表します。私たちの懐疑論が誤りであることを証明されることを心から願っています。

2024 年に私たちが推測した通り、プログラミング言語間の自動翻訳は、問題を自動的に修正するのではなく、これまで発見されていなかったエラーを明らかにすることで、ソフトウェアの信頼性向上に極めて大きな価値をもたらす可能性があります。®