このAIツールは著作権を侵害せずにオープンソースソフトウェアを複製する
Malus.shは生成AIで既存のオープンソースコードを機能的に複製し、著作権ライセンスを回避する実在サービスとして公開され、オープンソースエコシステムへの法的・経済的脅威を浮き彫りにしている。
キーポイント
AIを活用したライセンス回避ツールの実装
Malus.shは有料決済でオープンソースコードを入力し、機能的に同等だが既存ライセンスを遵守しない「クリーンルーム」生成コードを出力する実用サービスとして稼働している。
歴史的法的戦略の現代AI応用
1980年代のIBM互換機開発で確立された「クリーンルーム設計」手法を生成AIに自動化適用し、著作権侵害を回避する法的グレーゾーンを突いている。
オープンソースエコシステムへの構造的影響
生成AIによるコード複製の容易さが、GPLなどのコピーレフトライセンスを無効化し、既存のオープンソース開発モデルと経済基盤を崩壊させる可能性を示唆している。
サティアと実証の境界線
作者は研究目的で風刺として公開したが、実際に収益を上げる実在のLLCであり、オープンソース開発者の経済的脆弱性とライセンス遵守の課題を警告する実証実験となっている。
Malusのクリーンルーム法によるOSS再構築
AIを用いて既存のオープンソースプロジェクトをゼロから再構築し、法的に異なるコードとしてライセンス義務（AttributionやCopyleft）を回避すると主張する。
サティア作品としての本質と目的
FOSDEM 2026でのプレゼンテーションを基にした風刺プロジェクトであり、AI生成コードとOSSライセンスの倫理・法的緊張関係、および企業利益とオープンソース精神の対立を批判的に描く。
コミュニティ反応と核心問い
Hacker Newsで話題となり実在ツールかサティアか議論となったが、最終的に「法的に可能でも倫理的か？」という問いを提起し、AI時代におけるコード生成の境界線を問う。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
本記事は、生成AIがオープンソースライセンスの法的枠組みを技術的に迂回する可能性を示しており、ソフトウェア開発業界におけるライセンス遵守と知的財産管理の抜本的見直しを迫る。企業および個人開発者は、AI生成コードの利用時にライセンス継承義務を厳格に監査する必要性が高まり、オープンソースエコシステムの持続可能性にかかわる重要な転換点となる。
編集コメント
生成AIのコード生成能力が法的な「オリジナル性」の定義を揺るがす新たな事例であり、オープンソースライセンスの適用範囲と企業コンプライアンス体制の見直しが急務となる。技術革新が法制度を先行するケースが増える中、開発者はライセンス遵守の自動化監査ツールの必要性を実感するはずだ。
著作権を侵害せずにオープンソースソフトウェア（open source software）を無断転用するAIツール
少額の手数料を支払うだけで、Malus.shはAIを用いてあなたが提供したあらゆるソフトウェアを解析し、既存の著作権ライセンス（copyright licenses）から「解放」された新バージョンを出力します。その結果得られるのは、同じ機能を果たす新しいソフトウェアですが、例えばオープンソースソフトウェア（open source software）の使用と改変の自由を確保するタイプの著作権ライセンス（copyright licenses）を遵守する必要はありません。このプロセスは、すでに脆弱なオープンソースエコシステムを根底から覆す可能性があります。
このサイトは、オープンソース領域における非常に現実的な問題に注目を集めるために仕掛けられた精巧なパロディですが、同時に宣伝どおりの機能を完全に果たしており、既存のソフトウェアの「クリーンルーム」クローン（clean room clones）をAIで生成して収益を上げている実在のLLCでもあります。
「実際に動作します」と、Malusを運営する2人のうちの1人であり、オープンソースソフトウェア（open source software）の政治経済を研究し現在United Nationsで勤務するMike Nolanは私に語った。「Stripeの決済が行われると、実際にそのツールが提供されます。それを重要だと感じたのは、もし単なるパロディに留まっていたら、私がオープンソースについて行ってきた他のあらゆる研究と同様に、レイオフや経済状況の不利な側に立たされる可能性が決してないと感じているオープンソースの技術者たちによって大半が無視されて終わるだろうと思ったからです。」
著作権を回避するMalusの法的戦略は、1982年にまでさかのぼるソフトウェアおよび著作権法にとって歴史的に重要な出来事に基づいています。当時、IBMは家庭用コンピューティング市場を支配しており、Columbia Data Productsのような競合他社は、IBMの顧客がすでに使用しているソフトウェアと互換性のある製品を販売したかったのでした。IBMのコンピュータのリバースエンジニアリング（reverse engineering）は同社の著作権を侵害することになるため、Columbia Data Productsは現在私たちが知る「クリーンルーム」設計（clean room design）を考案しました。
一方のチームにはIBMのBIOS（BIOS）を解析し、そのシステムのクローンに必要な仕様書を作成する任務が与えられました。IBMのコードを一切見ていない別の「クリーン」チームは、その後、それらの仕様を満たすBIOS（BIOS）をゼロから作成しました。その結果得られたシステムはIBMのエコシステムと互換性がありましたが、IBMの技術プロセスをコピーしておらずオリジナル作品としてカウントされたため、著作権を侵害することはありませんでした。
裁判例で裏付けられ、ドラマ『Halt and Catch Fire』の第1シーズンでも描かれたこのクリーンルーム方式（clean room method）は、それ以前よりもコンピューティングをより開放的で競争的なものにしてきた。しかし、生成AI（generative AI）の時代において、それは新たな意味を帯びている。既存のオープンソースプロジェクトと機能的に同一のソフトウェアを生成するようAIツールに依頼することは、これまでになく容易になっている。ある意見では、それはゼロから構築されたものであり、したがって既存の著作権ライセンスを回避できるオリジナル作品であると主張される。一方で、大規模言語モデル（large language model / LLM）によって生成されたソフトウェアは本質的に派生作品であるという見方もあり、それは他のLLMの出力と同様、インターネットから収集された人間の成果物、特定のオープンソースプロジェクトを含むものによって学習されているためである。
Malus（発音はmalice）は、AIを用いて同じことを行っている。
「ついに、オープンソースライセンスの義務からの解放です」とMalusのサイトは述べている。「当社の独自AIロボットが、あらゆるオープンソースプロジェクトをゼロから独立して再構築します。その結果は？ 企業に優しいライセンスを持つ法的に異なるコードです。帰属表示不要。コピーレフト（copyleft）不要。問題なし。」コピーレフトは、ソフトウェアの複製や応用が自由に共有・改変できる状態を維持することを保証する著作権ライセンスの一種である。
Malusの主張は、ソフトウェアを共同で開発し、誰でも無料で提供することを信じるオープンソースコミュニティに対する露骨な軽蔑である。通常、オープンソースプロジェクトの著作権ライセンスは、その作品を利用する者がすべてのメンテナーにクレジットを付与し、派生作品が同じパーミッシブライセンス（permissive license）を引き続き使用することを求めるだけであり、それはプロジェクトに貢献し維持するコミュニティの拡大を期待している。
「一部のライセンスでは改善点をプロジェクトに貢献するよう求めています。あなたの株主は、あなたが見知らぬ人を助けるために会社に出資したわけではありません」とMalusのサイトは述べる。「法務チームは帰属表示条項にうんざりしていますか？ ドキュメントに『本ソフトウェアの一部…』と記載することに飽きていませんか？ それらのメンテナーは無償で作業したのです——なぜ彼らにクレジットを与える必要があるのでしょうか？」
同サイトは最近Hacker Newsに投稿された際、驚きと不信感を伴う注目を集めたが、ツールが宣伝どおりオープンソースプロジェクトを複製できるかどうかにかかわらず、人々がそれが精巧なパロディ（風刺）であることを理解するまで時間はかからなかった。
Malusは、オープンソース開発者のDylan AyreyとMichael NolanがオープンソースカンファレンスFOSDEM 2026で発表したトークから生まれた。AI生成コンテンツがふんだんに盛り込まれたこのプレゼンテーションは、著作権とソフトウェアのめまぐるしい歴史、両者が常に不安定だが不可欠な関係を持ってきたこと、そしてAIツールがワンクリックでクリーンルーム設計を生成できるようになった現在、その関係が根本的にどう変化するかを描いている。
「たとえ裁判所がこれが合法である可能性、あるいはこれを行う法的制限がないと判断したとしても、それは倫理的でしょうか？」Ayreyは問うた。
「私たちが問うべき問題は、これでお金を稼げるかどうかです」とNolanは述べた。
そして、Malusは誕生した。
マルス（Malus）は風刺作品だが、実際にお金を徴収し、宣伝どおりの機能を実行する。このIBMの事例をモデルとしており、1つのAIエージェント（AI agent）が仕様書を作成し、別のエージェントがコードを生成する仕組みを採用することで、「クリーンルーム（clean room）」効果を実現している。マルスにはパフォーマンステストの実行や一般的な脆弱性（common vulnerabilities）のスキャン機能も備わっており、出力結果が実際に動作することを確認できる。
ノーラン氏（Nolan）は会社が具体的にどれだけの収益を上げているかは明かさなかったが、銀行口座を持つ実際の有限責任会社（LLC）であり、現時点で「おそらく数百」ドルの利益を出していると語った。このサービスは、プロジェクトの各種依存関係（dependencies）にわたるデータ1KBあたり0.01ドルを課金する。
imageマルス利用の価格。マルスが風刺している現象は、実際に起きている。例えば3月、Ars TechnicaとThe Registerは、広く使われているPythonライブラリであるchardetをめぐる事件を報じた。当初はLGPLライセンスの下で公開されていたものが、その後より寛容なMITライセンスのもとで再公開された。Claudeを使用してchardetのMITライセンス版を生成したDan Blanchard氏は、コードのごく一部が外見や機能で似ているにすぎないため、これはchardetの完全な書き直しであり派生作品ではないと主張した。元々chardetを公開したMark Pilgrim氏はこれに反論し、Blanchard氏がより制限の厳しいLGPLライセンスを回避するためにこの手法を用いたことを非難した。
「この懸念は正当である。AIにより、クリーンルーム方式の再実装（clean-room style reimplementation）が劇的に安価になった」とBlanchard氏はPilgrimへの返答で記した。「かつては高コストなエンジニアリングチームに数ヶ月を要していた作業が、Armin Ronacher氏の言葉通り、今では容易に行えるようになった。」
Blanchard氏はまた、Claudeがすべての大規模言語モデル（LLMs）と同様にインターネットから無差別に収集された膨大なデータで学習しており、その訓練過程で元のchardetにもさらされていることを認めたものの、自身のバージョンは派生作品ではないと主張を貫いた。
「Malus.shを見て、多くの人間と同様、最初は風刺だとは思えなかった。いずれ誰かが実際に作るだろうと確信しているからだ」とBlanchard氏はメールで私に語った。「現実を言えば、従来のソフトウェアライセンス（オープンソースおよび商用）は過去においてこうした書き換えに対する真の障壁ではなかった（過去のWINE、Linux、IBM PC BIOSを参照のこと）。主な障害は時間と金銭だった。チームが数ヶ月から数年を要するだろう書き換え作業も、AIを使えば数日で完了できる。プロのソフトウェアエンジニアとして、ソフトウェア販売をめぐるビジネスモデルの多くが危険にさらされているのは気に入りません。しかし、今となっては瓶の中の genie（魔物）を戻すことはできないと考える。」
反発の声が高まった後、Blanchardは自身のchardet版のライセンスをMITから0BSDライセンスに変更した。彼は私に、「これはコミュニティの懸念、つまりAI生成コードはそもそも著作権で保護されないという問題の多くを解決する変更だった」と語った。0BSDライセンスは非常に寛容であり、誰でも「無償または有償を問わず、いかなる目的でも本ソフトウェアを使用、複製、改変、および/または配布することを許可する」としている。
「私たちの法律の多くは、人間規模での非効率性を念頭に設計されています」と、著作権、DMCA、知的財産権改革を専門とするPublic KnowledgeのシニアポリシーカウンセラーであるMeredith Roseは私に語った。「クリーンルーム（clean room）が機能したのは、裁判所がその全体のプロセスを評価し、『これには多大な労力がかかる』と判断したからです。それが計算の一部でした。何人かの人間が、高レベルの仕様書のみを頼りに、非常に大きなソースパッケージをゼロから再構築していたのです。それをボタンを押すだけでパッケージ全体が再生成されるような形に圧縮するアイデアは、私の知る限り法的には技術的に正しいものの、非常に荒唐無稽です。」
オープンソースコミュニティの他のメンバーは、既存ソフトウェアのAI生成クリーンルーム版をめぐる法的含意がどうあれ、この実態とその影響はすでにここに存在しており、オープンソースコミュニティにとって良いことではないと述べている。
「Malusがパロディかどうかにかかわらず、それが描く概念はすでに現実の現場で起きている。OpenAIやAnthropicのような企業が著作権に対してとっているアプローチ、つまりインターネット全体を学習データとして扱い、その出力は新たな制約のない作品だと主張する手法によって、AIが『クリーンルーム』方式で再実装できるという法的理論は必然視されてきた」と、人気のあるオープンソースパッケージマネージャーHomebrewの開発者であるMike McQuaidは私に語った。「法的な主張を認めたとて、倫理は完全に欠落している。オープンソースとは、一度ダウンロードするだけのソースコードではない。それは継続的な関係性だ：セキュリティパッチ、バグ修正、新プラットフォームへの適応、長年のトライアージとレビューを経て蓄積された専門知識。『クリーンルーム』再実装はそれらすべてを台無しにする。メンテナンスの一切ないスナップショットが手に入るだけだ。それは本質的に、誰もコードの仕組みを知らない誰かがCVE（Common Vulnerabilities and Exposures）を監視しておらず、壊れた時にどう対処すべきか誰も知らないフォーク（fork）に過ぎない。それは解放ではなく、単なる技術的負債（technical debt）だ。」
Nolanは私に、Malusを開発したのは開発者にこの危険を実感させるためだと語った。
「私は過去10年以上にわたり、これらの[オープンソース（open source）]コミュニティに関する研究を公開し続けていますが、一貫して耳にするのは、『オープンソースは勝った。なぜなら全ソフトウェアアプリケーション（software applications）の80〜90％が我々（オープンソース）に依存しているからだ』という主張です。しかし、彼らが依存しているのは、大規模な労働者コミュニティの全面的な搾取であり、彼らはGoogleが自分たちを使っているから勝者だと信じ込んでいます。その結果、彼らがやっていることは、自らのソフトウェアが特定のライセンスの下で提供されているという事実を盾に、『それこそが倫理的である』と装うことに尽きます」とノランは語った。「彼らが戦争犯罪を犯す兵器のサプライチェーン（supply chain）に含まれていようが問題ではありません。CTO（Chief Technology Officer）が戦略を変更し、そのライブラリ（library）のサポートをもう望まないと決定した瞬間に、友人たちが突然基盤を奪われることにも問題はありません。[...] 技術セクター（tech sector）が本質的に彼らの上に崩れ落ちようとも、彼らはただ『すべてはうまくいっている』と言い続け、実際に勝っていないにもかかわらず『自分は勝っている』と主張し続けます。そこで私がMalusを通じて目指したのは、人々が自らの立場を批判的に考えるきっかけを作ることです」
原文を表示
The site is an elaborate bit of satire designed to bring attention to a very real problem in open source, but it also does exactly what it advertises and is a real LLC that is making money by using AI to produce “clean room” clones of existing software.
“It works,” Mike Nolan, one of the two people behind Malus, who researches the political economy of open source software and currently works for the United Nations, told me. “The Stripe charge will provide you the thing, and it was important for us to do that, because we felt that if it was just satire, it would end up like every other piece of research I've done on open source, which ends up being largely dismissed by open source tech workers who felt that they were too special and too unique and too intelligent to ever be the ones on the bad side of the layoffs or the economics of the situation.”
Malus’s legal strategy for bypassing copyright is based on a historically pivotal moment for software and copyright law dating back to 1982. Back then, IBM dominated home computing, and competitors like Columbia Data Products wanted to sell products that were compatible with software that IBM customers were already using. Reverse engineering IBM’s computer would have infringed on the company’s copyright, so Columbia Data Products came up with what we now know as a “clean room” design.
It tasked one team with examining IBM’s BIOS and creating specifications for what a clone of that system would require. A different “clean” team, one that was never exposed to IBM’s code, then created BIOS that met those specifications from scratch. The result was a system that was compatible with IBM’s ecosystem but didn’t violate its copyright because it did not copy IBM’s technical process and counted as original work.
This clean room method, which has been validated by case law and dramatized in the first season of Halt and Catch Fire, made computing more open and competitive than it would have been otherwise. But it has taken on new meaning in the age of generative AI. It is now easier than ever to ask AI tools to produce software that is identical in function to existing open source projects, and that, some would argue, are built from scratch and are therefore original work that can bypass existing copyright licenses. Others would say that software produced by large language models is inherently derivative, because like any LLM output, it is trained on the collective output of humans scraped from the internet, including specific open source projects.
Malus (pronounced malice), uses AI to do the same thing.
“Finally, liberation from open source license obligations,” Malus’s site says. “Our proprietary AI robots independently recreate any open source project from scratch. The result? Legally distinct code with corporate-friendly licensing. No attribution. No copyleft. No problems.” Copyleft is a type of copyright license that ensures reproductions or applications of the software keep it free to share and modify.
Malus’s pitch is naked contempt for the open source community, which believes in developing software collaboratively and providing it for free to everyone. Normally, copyright licenses for open source projects only ask that anyone who uses the work give credit to maintainers and that any derivative works will continue to use the same permissive license, which hopefully grows the community of people who contribute back into the project and keep it going.
“Some licenses require you to contribute improvements back. Your shareholders didn't invest in your company so you could help strangers,” Malus’s site says. “Is your legal team frustrated with the attribution clause? Tired of putting ‘Portions of this software…’ in your documentation? Those maintainers worked for free—why should they get credit?”
The site gained some incredulous attention when it was posted to Hacker News recently,, but it didn’t take people long to realize that it was an elaborate bit of satire, even if the tool can still replicate open source projects as advertised.
Malus was born out of a talk that open source developers Dylan Ayrey and Michael Nolan gave at the open source conference FOSDEM 2026. The AI slop heavy presentation is a whirlwind history of copyright and software, how the two have always had an uneasy but necessary relationship, and how that relationship is fundamentally changed now that AI tools can produce clean room designs at a click of button.
“Even if the courts ruled that maybe this is legal, and maybe there aren't legal restrictions to doing this, is it ethical?” Ayrey asked.
“The question we should be asking is, can we get rich off of this?” Nolan said.
And so Malus was born.
Malus is satire, but it will actually take your money and do what it advertises. It is modeled after the IBM case and uses one AI agent to write the specifications and a different agent to produce the code, creating that “clean room” effect. Malus will also do performance testing and scan for common vulnerabilities to make sure the output is functional.
Nolan didn’t tell me exactly how much money the company is making but said it is a real LLC with a bank account and is profitable, with “probably hundreds” of dollars at this point. The service charges $0.01 for each KB of data across the project's various dependencies.
imageThe pricing for using Malus.What Malus is satirizing is also really happening. For example, in March Ars Technica and The Register covered an incident around a widely used Python library called chardet. Originally it was released under the LGPL license; then a version was rereleased under the more permissive MIT license. Dan Blanchard, who used Claude to produce the MIT-licensed version of chardet, argued that it was a complete rewrite of chardet, and not derivative, because only a small percent of the code looked and functioned similarly. Mark Pilgrim, who originally released chardet, disagreed and complained about Blanchard using this method to shed the more restrictive LGPL license.
“This concern is legitimate. AI has made clean-room style reimplementation dramatically cheaper,” Blanchard wrote in response to Pilgrim. “What used to require months of work by expensive engineering teams can now, as Armin Ronacher put it, be done trivially.”
Blanchard also conceded that Claude, which like all LLMs, was trained on vast amounts of data scraped indiscriminately from the internet and was exposed to the original chardet in its training, but maintains his version is not derivative.
“I have seen Malus.sh, and like many people, I wasn’t sure it was satire at first, because I’m sure someone will probably make that for real eventually,” Blanchard told me in an email. “I think the reality of the situation is that traditional software licenses (open source and commercial) weren’t the real barrier against these sorts of rewrites in the past (see WINE, Linux, and IBM PC BIOSes long ago), and the main obstacles were time and money. A rewrite that would’ve taken a team of people months or years can be done in days with AI. As a professional software engineer, I don’t love that much of the business model around selling software is in danger, but I don’t think there’s any putting the genie back in the bottle at this point.”
After the backlash, Blanchard changed the license on his version of chardet from MIT to the 0BSD license, which he told me “was a change that satisfied many in the community's concerns about AI-generated code not even being copyrightable in the first place.” The 0BSD license is very permissive and allows anyone to “use, copy, modify, and/or distribute this software for any purpose with or without fee.”
“Much of our law was designed with human scale inefficiencies in mind,” Meredith Rose, a senior policy counsel with Public Knowledge who focuses on copyright, DMCA, and intellectual property reform, told me. “Clean rooms worked because courts kind of looked at the whole clean room methodology and were like, ‘there's a lot of labor that goes into this.’ That’s part of the calculus. You had a couple human beings recreating this very big source package essentially from nothing but high level specs. The idea of collapsing that into something where you can press a button and get an entire package recreated is kind of wild, even though it is technically correct under the law as far as I can tell.”
Others in the open source community say that regardless of the legal implications of AI-generated clean room versions of existing software, the reality and impact of the practice is here, and not good for the open source community.
“Whether or not Malus is satire, the concept it describes is already happening in practice. The
legal theory that an AI can ‘clean room’ reimplement things was arguably made inevitable by the approach companies like OpenAI and Anthropic have taken to copyright: treat the entire internet as training data, then claim the output is a new, unencumbered work,” Mike McQuaid, developer of the popular open source package manager Homebrew, told me. “Even if you accept the legal argument, the ethics fucking suck. Open source isn't just source code you download once. It's an ongoing relationship: security patches, bug fixes, adaptation to new platforms, accumulated expertise from years of triage and review. A ‘clean room’ reimplementation fucks all of that. You get a snapshot with none of the maintenance. It’s basically just a fork where nobody knows how the code works, nobody is watching for CVEs, and nobody knows what to do when it breaks. That's not liberation, it's just technical debt.”
Nolan told me that he made Malus to make developers feel this danger.
“I've been publishing research on these [open source] communities for over a decade now, and consistently, what I hear over and over again is that open source has won because 80 or 90 percent of all software applications rely upon us, but what they're relying upon is the wholesale exploitation of massive communities of workers who convince themselves that they're winning because Google uses them, and what they end up doing instead is pretending that because their software is licensed under a certain license, that that means they’re ethical,” Nolan said. “It doesn’t matter if they’re in the supply chain of weapons that are committing war crimes. It doesn’t matter that their friends suddenly get the rug pulled out from under them when a CTO decides to change strategy and no longer wants to support that library anymore [...] They just keep on saying everything’s okay as the tech sector essentially will collapse down upon them, and they keep saying they're winning, even when they're not. And so my hope, with Malus, was to make people think critically about their position.”
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