• GCC säger nej till betydande kod som skapats av AI

    Utvecklare får använda AI för att diskutera idéer, förstå källkod och göra efterforskningar. Men kod som helt eller delvis bygger på material från språkmodeller som ChatGPT, Gemini eller GitHub Copilot ska normalt inte tas emot som bidrag till GNU Compiler Collection.

    GCC Steering Committee, den grupp som leder utvecklingen av GNU Compiler Collection, har antagit en ny policy för användningen av artificiell intelligens och stora språkmodeller.

    GNU Compiler Collection, vanligtvis förkortat GCC, är en samling kompilatorer för bland annat programmeringsspråken C, C++, Fortran och Ada. Programvaran är en central del av många Linuxsystem och används för att omvandla programmerares källkod till körbara program.

    Den nya policyn innebär att GCC tills vidare kommer att avvisa bidrag som innehåller upphovsrättsligt betydande material som har skapats av en språkmodell.

    Det räcker inte att redigera AI-koden

    Reglerna omfattar inte bara kod som kopierats direkt från exempelvis ChatGPT eller GitHub Copilot. Även kod som senare har skrivits om, rättats eller förbättrats av en människa kan omfattas.

    Det avgörande är om den färdiga koden fortfarande bygger på material som ursprungligen skapades av en språkmodell.

    En utvecklare kan alltså inte låta en AI skapa en större funktion, städa upp koden manuellt och därefter behandla resultatet som ett helt självständigt arbete.

    När ett kodbidrag väl har sitt ursprung i AI-genererat material fortsätter det, enligt policyn, att räknas som härlett från detta material.

    AI får fortfarande användas som hjälpmedel

    Policyn innebär inte ett fullständigt förbud mot AI-verktyg.

    Utvecklare får fortfarande använda språkmodeller för att:

    • diskutera programmeringsidéer,
    • förstå befintlig källkod,
    • lära sig mer om ett obekant teknikområde,
    • undersöka möjliga lösningar,
    • genomföra allmän efterforskning.

    Begränsningen gäller när upphovsrättsligt betydande material från språkmodellen faktiskt hamnar i den kod som skickas in till GCC-projektet.

    En utvecklare kan exempelvis fråga en språkmodell hur en viss kompilatorteknik fungerar. Därefter kan utvecklaren själv konstruera och skriva en egen lösning. Det skiljer sig från att låta språkmodellen skapa själva implementationen och sedan använda den som grund för bidraget.

    Vad betyder upphovsrättsligt betydande?

    All kod är inte automatiskt tillräckligt originell eller omfattande för att skyddas av upphovsrätten.

    En mycket enkel ändring, som att rätta ett stavfel, byta ett variabelnamn eller justera en uppenbar felskrivning, kan vara juridiskt obetydlig. Mer omfattande funktioner, algoritmer och implementationer kan däremot betraktas som upphovsrättsligt betydande.

    Policyn innehåller därför vissa begränsade undantag.

    GCC:s ansvariga utvecklare kan acceptera triviala eller juridiskt obetydliga ändringar som har skapats med hjälp av en språkmodell. Ändringen måste fortfarande uppfylla projektets vanliga kvalitetskrav, och användningen av AI ska redovisas tydligt.

    Särskilda regler för testprogram

    AI-genererade testfall kan också behandlas annorlunda än kod som blir en permanent del av GCC.

    Ett testfall består ofta av ett mycket litet program som används för att återskapa ett fel eller kontrollera att kompilatorn beter sig på rätt sätt. Sådan kod är normalt inte en del av kompilatorns egen implementation.

    Därför kan även upphovsrättsligt betydande AI-genererade testfall i vissa situationer accepteras.

    Upphovsrätten är den stora frågan

    Bakgrunden till försiktigheten är osäkerheten kring hur språkmodeller har tränats och vilka rättigheter som gäller för materialet de producerar.

    En språkmodell kan ha tränats på stora mängder offentligt tillgänglig källkod. Det är inte alltid möjligt att avgöra om ett kodförslag är en helt ny konstruktion eller om det ligger nära kod som redan har skrivits av någon annan.

    För ett stort projekt som GCC kan detta skapa både juridiska och praktiska problem. Projektet måste kunna veta att den kod som tas emot får distribueras under GCC:s licens och att bidragsgivaren har rätt att lämna över den.

    En försiktighetsprincip för fri programvara

    Den nya policyn visar att AI kan användas som ett verktyg under utvecklingsarbetet, men att ansvaret fortfarande ligger hos människan.

    För GCC räcker det inte att en utvecklare förstår, granskar eller förbättrar den kod som en språkmodell har skapat. Om ett betydande kodbidrag bygger på AI-genererat material kan det fortfarande avvisas.

    Budskapet till utvecklare är därför tydligt: använd gärna AI för att lära, resonera och undersöka – men skriv den kod som ska skickas in till GCC själv.

    > FAKTA: GCC OCH AI-GENERERAD KOD

    GCC är en samling kompilatorer för bland annat C, C++, Fortran och Ada. GCC används i många Linuxdistributioner och andra fria operativsystem.

    GCC-projektets nya policy innebär att upphovsrättsligt betydande kod som har skapats av en språkmodell normalt inte accepteras som bidrag.

    Policyn gäller även kod som först har skapats av exempelvis ChatGPT, Gemini eller GitHub Copilot och därefter har skrivits om eller förbättrats av en människa.

    AI får fortfarande användas för att diskutera idéer, förstå befintlig kod, göra efterforskningar och lära sig mer om ett teknikområde.

    Triviala ändringar och vissa testfall kan i särskilda fall accepteras. Användningen av AI måste då redovisas tydligt.

  • Rspamd 3.13: Ny era för smartare spamfilter med multiclass Bayes och AI-stöd

    Tre månader efter förra versionen lanseras nu Rspamd 3.13 – en uppdatering som förvandlar spamfiltret till ett ännu smartare verktyg. Med stöd för multiclass Bayes, AI-drivna analyser och förbättrat webgränssnitt tar systemet ett stort steg mot framtidens e-posthantering.

    I en tid då e-postflöden översvämmas av skräppost, nätfiske och automatiserade meddelanden blir intelligenta filter allt viktigare. Rspamd, ett avancerat och öppet källkodsbaserat spamfilter som används i allt från mejlservrar till säkerhetslösningar, har nu släppt version 3.13. Denna uppdatering introducerar flera stora förbättringar – med allt från en helt ny multiclass Bayes-motor till bättre AI-stöd och moderniserade verktyg.

    Från ”spam eller inte spam” till flera kategorier
    Traditionellt har spamfilter byggt på en enkel modell: meddelanden delas upp i två kategorier – ”spam” eller ”ham” (laglig mejl). Rspamd 3.13 bryter denna binära logik och inför multiclass Bayes-klassificering.

    Nu kan systemet hantera två till tjugo olika klasser av mejl, till exempel spam, nyhetsbrev, transaktionella kvitton eller interna notifieringar. Allt beräknas i ett enda Redis-anrop per meddelande, vilket gör processen både effektiv och flexibel.

    För administratörer innebär detta att de kan bygga mycket mer nyanserade filter, samtidigt som systemet är bakåtkompatibelt med den klassiska ”is_spam”-konfigurationen.

    AI-modulen får en rejäl översyn
    En annan central nyhet är att Rspamd\:s neuralmodul har byggts om från grunden. Den är nu provider-baserad, vilket gör den lättare att utöka och integrera med olika typer av AI-lösningar. Dessutom har stöd för LLM-embeddings (stora språkmodellers inbäddningar) förbättrats. För att hålla nere kostnader och svarstider används Redis-baserad caching, vilket gör att systemet kan återanvända AI-beräkningar på ett smart sätt.

    Detta öppnar för integration med stora språkmodeller, inklusive OpenAI:s GPT-5, som nu har fått sitt första stöd i Rspamd.

    Smidigare tolkning av mejl
    På analysnivå har även Rspamd blivit vassare:

    • MIME-parsern kan nu automatiskt känna igen olika meddelandetyper.
    • HTML-parsern fångar upp fler signaler, vilket stärker träffsäkerheten för filtermodulerna.
    • Nya multimap selectors gör att administratörer kan bygga mer avancerade filterregler på ett sätt som påminner om SpamAssassin.

    Förbättringar för driftsäkerhet och prestanda
    Stabilitet och hastighet är avgörande i mejlflöden som hanterar miljontals meddelanden per dag. Version 3.13 levererar flera förbättringar här:

    • Smidigare hantering av HTTP-timeouts.
    • Probe mode för upstream-servrar, vilket minskar risken för onödiga omstarter.
    • Bättre DNS-hantering via getaddrinfo.
    • Standardisering på C++20, med förbättrat stöd för ARM-miljöer.

    Nyheter i WebUI
    Rspamds webbaserade gränssnitt har också fått en uppfräschning med Bootstrap-tema, möjligheten att hantera Bayes-klasser direkt i webben samt nya end-to-end-testflöden för scanning.

    Fixar och optimeringar
    Utöver nyheterna innehåller version 3.13 en rad förbättringar och buggfixar:

    • DCC-pluginet har skrivits om för bättre prestanda.
    • Förbättrad DKIM-hantering vid verifiering av mejl.
    • Många små optimeringar och stabilitetsfixar i koden.

    Slutsats
    Med version 3.13 tar Rspamd ett stort kliv framåt. Den klassiska tvådelade spam/ham-världen ersätts av en mer realistisk modell där olika typer av mejl kan klassificeras separat. Samtidigt stärks stödet för AI-drivna analyser och integration med moderna språkmodeller.

    För organisationer som vill ha bättre kontroll över sin e-post, högre precision i spamfiltret och långsiktigt stöd för AI-lösningar är detta en uppdatering som gör Rspamd ännu mer framtidssäkert.

    https://docs.rspamd.com/downloads

    Rspamd 3.13 — Fakta & nyheter

    Öppet källkods-spamfilter för mejlservrar, gateways och säkerhetsappliances.
    Typ
    Spamfilter/antispam-ramverk
    Licens
    Öppen källkod
    Huvudnyhet
    Multiclass Bayes (2–20 namngivna klasser) i ett enda Redis-anrop/meddelande
    Kompatibilitet
    Bakåtkompatibel med is_spam; stöd för autolearn och etiketterade klasser
    Plattform
    Standardiserad på C++20; förbättrat ARM-stöd; moderniserad build/CI

    Multiclass Bayes

    • 2–20 klasser (t.ex. spam, nyhetsbrev, transaktionella), en Redis-runda per meddelande.
    • Lua/CLI stöd: rspamc learn_class:<klass> (t.ex. transactional, newsletter).
    • Lua-API: task:get_multiclass_result() ger klass-sannolikheter och confidence.

    Neural modul & LLM

    • Provider-baserad arkitektur (symboler, LLM-embeddings), versionerad och bakåtkompatibel.
    • Pluggbar feature fusion med tränad normalisering: unit/zscore/none (träning + inferens).
    • Redis-backad cache för LLM-embeddings → lägre kostnad och latens.
    • Förbättrad prompt/parameter-hantering; initialt stöd för GPT-5 och andra modeller.

    Parser & regelmotor

    • MIME-parser: automatisk part-typdetektion.
    • HTML-parser: fler features för nedströmsmoduler.
    • Multimap selectors: SA-stil med dedikerat selector-fält; integrerat med Hyperscan och regex-cache.

    Prestanda & driftsäkerhet

    • Förbättrad konfiguration/hantering av HTTP-timeouts.
    • Upstream “probe mode” → färre tvingade revive.
    • DNS-upplösning via getaddrinfo.
    • Kontinuerliga städningar och RPM-tweaks.

    WebUI

    • Bootstrap-uppgradering; fräschare UI.
    • Bayes-klasshantering direkt i webben.
    • E2E-flöden för skannertester.

    Fixar

    • DCC-plugin omskriven och optimerad.
    • Förbättrad DKIM “relaxed” body-kanonisering.
    • Stabilitetsförbättringar i multimap, WebUI och konfiguration; många små bugfixar.

    Rspamd används för att analysera och poängsätta e-post i realtid med modulär arkitektur, Lua-scriptning, Redis-integration och höghastighetsmönstermatchning (Hyperscan).

Etikett: LLM

  • GCC säger nej till betydande kod som skapats av AI

    Utvecklare får använda AI för att diskutera idéer, förstå källkod och göra efterforskningar. Men kod som helt eller delvis bygger på material från språkmodeller som ChatGPT, Gemini eller GitHub Copilot ska normalt inte tas emot som bidrag till GNU Compiler Collection. GCC Steering Committee, den grupp som leder utvecklingen av GNU Compiler Collection, har antagit…

  • Rspamd 3.13: Ny era för smartare spamfilter med multiclass Bayes och AI-stöd

    Tre månader efter förra versionen lanseras nu Rspamd 3.13 – en uppdatering som förvandlar spamfiltret till ett ännu smartare verktyg. Med stöd för multiclass Bayes, AI-drivna analyser och förbättrat webgränssnitt tar systemet ett stort steg mot framtidens e-posthantering. I en tid då e-postflöden översvämmas av skräppost, nätfiske och automatiserade meddelanden blir intelligenta filter allt viktigare.…