Zig Embedded Group (ZEG) の一部であるMicroZigプロジェクトは、プロジェクトへの寄稿において大規模言語モデル（LLM）およびAI生成コンテンツの使用を禁止する厳格な方針を公式に採用しました。プロジェクトの行動規範（Code of Conduct）に記載されているこの方針は、ブレインストーミング、AI生成結果の共有、およびバグの発見にAIを使用することを明確に禁止しています。この動きは、プロジェクトで最も活発なメンテナであるMatthew Knight氏によって主導されました。彼は、多くの文脈においてLLMを使用することの妥当性は認めているものの、プロジェクトが人間主導の開発を好むことは、AIを統合したワークフローとは相容れないと考えていると述べています。彼はリードメンテナとしてこの好みを課していることを指摘し、代わりにLLMに焦点を当てたプロジェクトのフォークを作成することを選択する人々に対しては、特に恨みを持っていないと表明しました。

この方針は、プログラミングの「職人技」、すなわちソフトウェアを構築し理解するための意図的で手動の努力を強調する哲学に根ざしています。この動きの支持者は、これにより寄稿者がコードの影響や仕組みについて、明確で独立した理解を持っていることが保証されると主張しています。コミュニティで共有された一つの視点では、この方針はフィルターとして機能すると示唆されています。つまり、高品質な手動作業ができる人々を妨げることはないものの、プロジェクトが人間中心の開発のための空間であり続けることを保証するものです。バグ報告や修正が人間の評価の結果であることを要求することで、プロジェクトは、提出者が基礎となる問題やその潜在的な影響を完全には把握していない可能性のある、自動化された報告の流入を防ぐことを目指しています。

この決定は、このようなルールの実用的な強制可能性に関する議論を巻き起こしました。批判的な人々は、AIツールがより高度になるにつれて、人間が作成したコンテンツとAIの支援を受けたコンテンツを区別することがほぼ不可能になる可能性があると指摘しています。一部の参加者は、バグ発見のためのAIを禁止する論理に疑問を呈し、ツールが脆弱性を発見した場合、それがどのように特定されたかに関わらずバグは存在すると主張しました。他の人々は、このような方針が、悪用可能な脆弱性を特定できる現代的なツールを無視することによって「重大な過失」につながる可能性があると懸念を表明しました。しかし、プロジェクトのメンテナは、目標は人間の寄稿者がロジックの主要な推進者であり続けることを保証することであり、徹底的な評価の責任を機械的なツールではなく個人に押し戻すことであると主張しています。これにより明確な境界が作られます。技術自体は広い世界では禁止されていませんが、MicroZigプロジェクトは、特定のコミュニティのアイデンティティを維持するために、意図的に手動の人間主導の開発という道を選択しているのです。