Linus Torvalds zrobił to po raz pierwszy. Puryści Linuksa łapią się za głowy

Linus Torvalds, twórca jądra Linuksa, opublikował swoją pierwszą poprawkę przygotowaną z pomocą dużego modelu językowego (LLM). Zmiana dotyczy problemu z wydajnością systemu, który pojawia się, gdy wiele procesorów jednocześnie odczytuje ten sam plik.

Torvalds w ostatnim czasie kilkukrotnie wypowiadał się na temat wykorzystania sztucznej inteligencji przy rozwijaniu jądra Linuksa. Teraz sam sięgnął po takie narzędzia, co jednak nie oznacza, że spory o rolę AI w projekcie dobiegły końca.

Problem z dostępem do plików obciążał procesory

Opisywana poprawka dotyczy zjawiska określanego jako cache contention, czyli rywalizacji o dostęp do współdzielonych zasobów pamięci podręcznej. Problem może występować w sytuacji, gdy wiele rdzeni procesora próbuje jednocześnie odczytywać te same dane.

Ostatecznie liczy się jednak nie to, czy kod powstał z pomocą modelu, lecz czy jest poprawny i bezpieczny.

Nad rozwiązaniem tego problemu pracowano już wcześniej. Kolejne próby przynosiły różne rezultaty, ale nie udało się znaleźć rozwiązania, które w pełni odpowiadałoby na wszystkie związane z nim wyzwania. Ważną rolę w pracach odegrały syntetyczne zegary testowe. Pozwalają one sprawdzać zachowanie kodu w kontrolowanych warunkach, bez konieczności polegania wyłącznie na rzeczywistym upływie czasu. Według opisu projektu takie podejście przyniosło nawet 23-krotne przyspieszenie testów (nie oznacza to 23-krotnego wzrostu wydajności całego systemu Linux).

Sztuczna inteligencja dzieli społeczność Linuksa

Wykorzystanie modelu językowego przez Torvaldsa jest istotne ze względu na jego pozycję w projekcie. Ma on wpływ na zasady przyjmowania zmian i kierunek prac nad systemem.

Wśród deweloperów ścierają się odmienne stanowiska. Część z nich dostrzega potencjał w automatyzacji powtarzalnych zadań, analizie kodu i przyspieszaniu pracy. Inni zwracają uwagę na ryzyko błędów, trudności z oceną jakości generowanych zmian oraz możliwość zalewania projektu poprawkami, które wymagają dodatkowej weryfikacji.

Ostatecznie liczy się jednak nie to, czy kod powstał z pomocą modelu, lecz czy jest poprawny, bezpieczny i rzeczywiście usprawnia działanie systemu. Sensownie użyte AI może pomóc w rozwiązywaniu problemów, z którymi programiści zmagają się od lat, ale nie zastąpi dokładnych testów ani odpowiedzialności osób zatwierdzających zmiany. Jeśli poprawka Torvaldsa przejdzie weryfikację i przyniesie oczekiwane efekty, będzie to znacznie mocniejszy argument za wykorzystaniem modeli językowych niż jakakolwiek deklaracja producentów o ich możliwościach.