Linus Torvalds: AI znajduje coraz więcej błędów w Linuksie. Mówi o „nowej normalności”

Chociaż prace nad Linuxem 7.2 zbliżają się do końca, to wersja Release Candidate nie działa tak jak powinna. Zwykle kolejne wydania RC mają coraz mniejsze rozmiary. Linux 7.2-rc7 wyłamuje się z tego schematu, podobnie jak wcześniejszy rc6, a jednym z powodów jest coraz intensywniejsze wykorzystanie narzędzi AI do przeglądania kodu.

Linus Torvalds przyznał przy publikacji rc7, że nie jest zachwycony rozmiarem aktualizacji. Jeszcze mocniej wypowiadał się tydzień wcześniej o rc6, który określił jako ogromny i prawdopodobnie największy rc6 od lat pod względem liczby commitów.

Ogromny rozmiar aktualizacji

Nie chodzi jednak o to, że sztuczna inteligencja zaczęła samodzielnie pisać kod trafiający do jądra Linuxa. Narzędzia AI i modele językowe są wykorzystywane przede wszystkim jako dodatkowa warstwa analizy istniejącego kodu. Wykrywają potencjalne problemy i przygotowują raporty, natomiast poprawki nadal tworzą ludzie, którzy następnie przesyłają je standardową ścieżką przez opiekunów poszczególnych podsystemów.

Chociaż prace nad Linuxem 7.2 zbliżają się do końca, to wersja Release Candidate nie działa tak jak powinna. Zwykle kolejne wydania RC mają coraz mniejsze rozmiary. Linux 7.2-rc7 wyłamuje się z tego schematu, podobnie jak wcześniejszy rc6, a jednym z powodów jest coraz intensywniejsze wykorzystanie narzędzi AI do przeglądania kodu.

Według Phoronix wykorzystanie agentów AI do przeglądania kodu utrzymuje aktywność wokół jądra na bardzo wysokim poziomie. W samym rc7 znalazło się ponad 400 poprawek przygotowanych przez przeszło 230 programistów.

Torvalds zaznaczył jednocześnie, że wśród zmian nie zauważył niczego szczególnie niepokojącego. Większość poprawek dotyczy sterowników, systemu plików, podstawowych elementów obsługi sieci oraz kodu związanego z poszczególnymi architekturami. Mimo nietypowo dużego rc7 nadal możliwe było więc szybkie przejście do finalnego wydania.

W porównaniu ze starszym modelem pracy, w którym wiele podobnych błędów mogło zostać zauważonych wcześniej lub dopiero po premierze, automatyczna analiza kodu dostarcza opiekunom projektu znacznie większy strumień informacji pod koniec cyklu.

Pojawia się jednak nowy problem. Model rozwoju Linuksa opiera się na stosunkowo niewielkiej grupie zaufanych opiekunów, którzy muszą sprawdzać i zatwierdzać zmiany. Jeżeli AI będzie stale generować coraz więcej wartościowych zgłoszeń, wąskim gardłem mogą stać się ludzie odpowiedzialni za ich weryfikację.