Почему вокруг ИИ в Linux снова возникла полемика
Сегодня разработчики используют ИИ по-разному: кто-то — для прототипов, кто-то — для генерации вспомогательных скриптов, кто-то — чтобы быстрее разбираться с API и читать чужой код. Естественно, возникает и следующий шаг: а можно ли применять LLM в проектах, где качество и ответственность особенно высоки — например, в ядре Linux?
Поводом для очередного витка дискуссии стало обсуждение «софтвера с поддержкой LLM» и того, стоит ли в официальной документации Linux отдельно прописывать отношение к ИИ-вкладам. В разговоре фигурировал и разработчик ядра, аффилированный с Oracle, — Лоренцо Стокс, который, по смыслу, пытался свести тему к тезису «это просто инструмент». Мол, как языки высокого уровня стали обычным инструментом, так и LLM — просто ещё одна штука в наборе.
Позиция Линуса Торвальдса: не делайте из этого религию
Ответ Торвальдса получился прямолинейным: сравнение с «просто инструментом» он назвал, мягко говоря, неудачным, а попытки сделать из темы ИИ “правильную” или “неправильную” идеологию — вредными для реальной работы. Его мысль можно пересказать так: хвалить или ругать ИИ абстрактно — пустая трата времени.
По сути, Торвальдс предлагает очень инженерный подход: не нужно превращать документацию Linux в сборник моральных оценок. Документация должна помогать разработчикам делать работу качественно — и точка. Всё остальное отвлекает.
Что такое «AI slop» и почему это важнее любых лозунгов
В обсуждениях Торвальдс использует выражение AI slop. Это термин, который может сбить с толку, если видеть его впервые. Под ним обычно понимают низкокачественный “шум” от ИИ: тексты и куски кода, сгенерированные ассистентом, которые выглядят правдоподобно, но на практике оказываются слабыми — с ошибками, поверхностной логикой, неверными допущениями и отсутствием ответственности за результат.
Если отбросить эмоции, проблема именно в этом: не в факте использования ИИ, а в том, что он может производить много “на вид нормального”, но по сути плохого контента. И именно это — настоящая угроза качеству, особенно там, где важны проверяемость, стиль, безопасность и долгосрочная поддержка.
Нужны ли правила для ИИ-вкладов в Linux
В некоторых сообществах периодически звучит идея: давайте закрепим в документации формальные правила — как маркировать ИИ-ассистированные изменения, как их принимать или отклонять, как “регулировать” поток такого контента. Это выглядит логично, пока не упирается в реальность: правила сами по себе не обеспечивают качество.
Торвальдс как раз и говорит: проблема не решается количеством страниц документации. Нельзя “задокументировать” качество. Можно только настраивать процессы так, чтобы качество было заметно и проверяемо: ревью, тесты, поддерживаемость, ясность изменений, ответственность автора.
Как использовать ИИ в разработке так, чтобы это работало
Мне близок этот прагматичный взгляд: ИИ может быть полезен, но в узких, контролируемых сценариях. Если переносить идею на практику (без фанатизма), то полезными оказываются такие подходы:
- ИИ как черновик: быстро накидать идею, но затем полностью перепроверить и переписать руками.
- ИИ как объяснялка: помочь разобраться в чужом коде, подсказать, где искать причину бага, но не заменять анализ.
- ИИ как генератор “скучного”: шаблоны, обвязка, вспомогательные скрипты — там, где риски ниже.
- Ревью и тесты обязательны: всё, что попадает в серьёзный код, должно проходить те же фильтры качества.
А вот попытка легализовать идеологию — “ИИ всегда зло” или “ИИ всегда благо” — почти гарантированно ухудшит дискуссию и качество решений. В реальной инженерии побеждает не лозунг, а проверяемый результат.
Почему этот материал остаётся актуальным дольше одной новости
Да, поводом стал конкретный спор вокруг Linux и документации, но на самом деле это универсальная история для всей разработки. ИИ будет рядом — как инструмент, как источник ускорения, как источник ошибок. А значит, и главный вопрос остаётся прежним: как удерживать качество и ответственность, когда соблазн “сдать сгенерированное” становится слишком лёгким.
Торвальдс, по сути, предлагает смотреть на ИИ без истерики: не делать из темы культ и не устраивать войну в документации. Нужны хорошие практики, строгие проверки и фокус на том, что помогает разработчикам делать нормальную работу.
Если уж выносить из этой истории одну мысль, то она простая: неважно, чем написан код — важно, можно ли ему доверять. ИИ не отменяет инженерных процессов, а только делает их ещё важнее.
Источник: SoftZone
