社内でai支援ソフトウェア開発への超攻撃的移行を強制、従来型開発者の採用を停止

2027年以降、ProtonはAIを駆動してアプリケーションを生成するプロダクトマネージャーのみを採用する計画だ。経営陣によれば、開発者の役割はもはや手動でコードを書くことではなく、AnthropicのClaudeのようなモデルに作業を行わせるための仕様とプロンプト（prompts）を作成することにある。2026年10月、同社のCTOは、Protonのコードの90％が既に人工知能によって生成されていると主張した。

今や最優先事項は速度だ。セキュリティ担当の従業員が、AI生成コードを公開前に数日間テスト（pentester）することを提案した際、アンディ・イェン氏はこのアプローチを「ナンセンスで敗者の思考」と評した。Xへの投稿で彼はこう書いている。「どうやってスピードを落とすかばかり考えるのはやめて、もっとどうやって速く進むかに集中しろ。」

監視と再面接

この方針を実施するため、経営陣は各従業員が生成するAIコードの量を測定する追跡ソフトウェアを導入した。さらに、同社はチームとの再面接を実施し、AIの習熟度を評価しており、その結果が職務維持に影響すると明示的に警告している。この姿勢はProtonの公的なイメージとは対照的であり、同社ソフトウェアの将来的な安全性について社内に強い懸念を引き起こしている。

議論はまた、展開速度とセキュリティの間のトレードオフにも及ぶ。アンディ・イェン氏はチームに対し、「すべてのコードを愛情込めて手作業で仕上げるのをやめろ」と指示した。ソフトウェアの専門家にとって、AI生成コードに対する人間によるセキュリティレビューを省略することは重大な技術的異端と見なされており、特にProtonのユーザーはセキュリティとプライバシーを重視しているだけに問題は大きい。Xでこの見解を要約したネットユーザーはこう述べた。「あなたのサービス全体をAIで振動させることは、これらの価値観と矛盾している。」

さらに、開発者や顧客は矛盾を指摘している。Protonは歴史的に、テック大手に対する倫理的な代替案として自らを位置づけてきたが、その新たなソフトウェア戦略は、AnthropicのClaudeを含む、第三者のプロプライエタリな大規模言語モデルに大きく依存している。批判者によれば、同社はこうして技術的価値を、公には対抗しているビッグテックのインフラストラクチャーへと移転していることになる。

品質のパラドックス

GitClearが実施した、Google、Microsoft、Metaなどの企業リポジトリを含む2億1100万行以上のコードを対象とした大規模分析によると、AIアシスタントの普及以来、コード構造の劣化が報告されている。この発表によれば、コードブロックの重複率は4倍になった。コピー＆ペーストされたコードが、移動または再利用されたコードを上回ったのは初めてのことだ。

さらに、セキュアエンジニアリングに関するケーススタディでは、AIによって生成されたPull Requestsの87％に、少なくとも1つの悪用可能な脆弱性が含まれていた。研究者らは、SQLインジェクション、XSS、バッファオーバーフロー、ハードコードされた認証情報の露出などの脆弱性を確認した。記事によれば、AIはそのトレーニングデータセットの統計的パターンを再現するが、そのデータセットはしばしば安全でない古いコードに満ちており、見かけ上は機能するがセキュリティ面では脆弱なコードを生成する可能性がある。

アンディ・イェン氏の反応

アンディ・イェン氏は、ソフトウェア開発において人工知能とセキュリティは共存できると主張している。Xで彼は、「企業はパフォーマンス評価を行っており、AIはほとんどの場所でその評価の一部だ」と述べ、自身のAIに関する立場は批判記事が示唆するよりも「はるかにニュアンスがある」と主張した。

彼はしばしば、ChatGPTやClaudeのようなツールのプライバシー上の欠点を補うために設計されたProtonのAIアシスタント「Lumo」を引き合いに出している。当初、Lumoは実行中の会話をエンドツーエンドで暗号化して保護しておらず、Protonは単にログを記録しないことを約束するだけだった。この約束の限界に対応するため、アンディ・イェン氏はProtonサーバー上のセキュアエンクレーブモデルへの移行を発表した。目標は、大規模言語モデルの実行をハードウェアで暗号化された環境に隔離し、Protonが技術的に処理中のデータを傍受することを不可能にすることである。