AI je već dio sustava Linuxa – sviđalo se to programerima ili ne

Pratite ZDNET: Dodajte nas kao željeni izvor na Googleu.

Ključni podaci ZDNET-a za van

• Programeri Linux kernela koriste AI za podršku održavanja projekta.
• Pisanje koda kernela s AI ostaje otvoreno pitanje.
• Zabrinutost oko autorskih prava i licenciranja otvorenog koda i dalje je prisutna.

Zajednica programera Linuxa brzo se prebacila s rasprava o tome kako koristiti AI na tiho ugrađivanje duboko u tijek rada inženjeringa Linux kernela. Doista, Linus Torvalds sebe sada opisuje kao “velikog vjernika” u AI kao alat za održavanje.

U isto vrijeme, kernel programeri sastanak u Tokiju za Open Source Summit (OSS) Japan, Summit održavatelja jezgre Linuxai Linux vodoinstalateri formalizirali su kako će se veliki jezični modeli (LLM) uklopiti u dugoročne procese kao što su stabilno backporting, trijaža uobičajenih ranjivosti i izloženosti (CVE) i politika alata.

Također: Zašto AI agenti nisu uspjeli preuzeti vlast 2025. – to je ‘priča stara koliko i vrijeme’, kaže Deloitte

Kao što je Torvalds rekao u svom uvodnom izlaganju OSS-a za Japan, AI je konačno došao do točke u kojoj je istinski od pomoći održavateljima Linuxa, a ne samo povici oko generiranja koda. Naglasio je da njegov interes leži u sustavima umjetne inteligencije koji unaprijed pregledavaju zakrpe i spajanja, otkrivajući probleme prije nego što stignu do njegovog sandučića, a ne u alatima koji pokušavaju napisati složeni kernel kod. AI još nije spremna za to.

Prije konferencija, Sasha Levin, istaknuti NVIDIA inženjer i održavatelj stabilnog kernela, objasnio je gdje Održavatelji i programeri Linux kernela već su imali dogovor o korištenju AI-a: O ljudskoj odgovornosti se ne može pregovarati; potreban je neki oblik otkrivanja kada se koristi AI; a održavatelji će sami odlučiti kako koristiti AI alate.

Održavači još uvijek nisu postigli konsenzus o nekim pitanjima. Na primjer, radi li umjetna inteligencija bitno drugačije vrste pogrešaka od ljudi? Treba li se rad umjetne inteligencije držati drugačijim standardom od koda koji proizvode ljudi? I koje su pravne posljedice uvođenja AI koda u kernel?

Također: Ova nova Linux platforma omogućit će vam ažuriranje vašeg sljedećeg automobila kod kuće – već 2027. godine

Ovo posljednje je hitan problem. Kako se miješaju autorska prava i umjetna inteligencija još nije riješeno. Velike tužbe još uvijek prolaze kroz sudove. Zakomplicirajući stvari, dobro je poznato da su alati za kodiranje umjetne inteligencije uglavnom obučeni na kodu otvorenog koda pod nizom različitih licenci otvorenog koda.

Korištenje LLM-a na nezahvalnim poslovima

Ranije ove godine, Levin je otkrio da je već javio LLM u dva najnezahvalnija posla u projektu: identificiranje backportova i sigurnosne popravke. Za AUTOSELsustav koji identificira zakrpe kernela za vraćanje u stabilna izdanja, Levin je ponovno izgradio mehanizam odabira oko ugrađivanja, tretirajući svaki commit kao točku u semantičkom prostoru i tražeći od LLM-a da pronađu zakrpe slične prošlim prijenosima. Sustav distribuira upite višestrukim modelima, dopušta im da “glasuju”, a zatim predaje kandidate koji su ušli u uži izbor ljudskim održavateljima, učinkovito djelujući kao dodatni stabilni održavatelj koji nikada ne zaboravlja povijesne odluke.

Ista infrastruktura sada podupire Linuxov interni CVE tijek radakoji je preuzeo odgovornost za dodjelu vlastitih CVE brojeva početkom 2024. CVE tim zamijenio je krhke skripte ljuske Rust alatom koji je većinom izrađen uz pomoć LLM-a. Levin je koristio umjetnu inteligenciju kako za generiranje koda tako i za pomoć u klasificiranju koja su obveza najvjerojatnije bitna za sigurnost. Levin tvrdi da ovi alati ne zamjenjuju ljudsku prosudbu, već čine izvedivim inače neskalabilan proces trijaže koji traje sedam dana u tjednu kako količina zakrpa kernela nastavlja rasti. Izgaranje održavatelja Linuxa poznata je i ozbiljna briga. To je nezahvalan posao.

Također: Popravak za neuredne ekosustave AI agenata mogao bi konačno biti ovdje – i otvorenog je koda

Levin je također rekao da je zakrpa spojena za Linux 6.15, za koju je on zaslužan, ali je u potpunosti generirana umjetnom inteligencijom, s uključenim zapisom promjena i testovima. The patch, mala, ali ne-trivijalna promjena hash tablicepokazao je, prema njegovom mišljenju, što AI radi dobro: mehaničke transformacije uskog opsega u kojima model može razmišljati o bit-poljima. Dodao je da AI testira strpljivije od umornog čovjeka. Zasebnu skriptu git-resolve generiranu umjetnom inteligencijom, dodanu za 6.16 za rješavanje dvosmislenih ID-ova obveza i isporučenu s neobično temeljitim samotestovima i dokumentacijom, sada svakodnevno koriste programeri kernela.

Ali raspršena zakrpa koju je napisala umjetna inteligencija također je sadržavala suptilnu pogrešku: ispustio je atribut __read_mostly, nagovještaj performansi koji je trebao biti sačuvan, što je dovelo do val kritika nakon što je propust razmotren u LWN-ovim temama komentara. Komentatori su također tvrdili da neotkriveno autorstvo umjetne inteligencije krši Potvrda programera o podrijetlu i očekivanja zajednice od iskrenosti i pregleda.

Sam Torvalds je kasnije rekao da bi pažljivije proučio promjenu da je znao da je 100% generirana alatom. To je razlog zašto će biti potrebna eksplicitna oznaka ili otkrivanje kada programeri predaju zakrpe koda izvedene AI-jem.

U OSS-u Japan, Torvalds je rekao kako vjeruje da se LLM-ovi trebaju tretirati kao sljedeći korak u evoluciji kompilatora, a ne kao ljudska zamjena. Usporedio je njihovo usvajanje s prelaskom s asemblera na jezike više razine: u početku kontroverzno, ali naposljetku prihvaćeno kao način da se programeri oslobode mukotrpnog rada kao što je pisanje šablona ili pedantno sastavljanje poruka predaje na drugom jeziku. U praksi, programeri već koriste LLM-ove kao moćne lintere i sažimače za kod i za e-poštu.

Također: Geminijev alat za naredbeni redak mijenja produktivnost i besplatan je – kako ga ja koristim

Neki održavatelji također su mi rekli da predselekcija vođena umjetnom inteligencijom može smanjiti dnevnu trijažu zakrpa na minute. Za one od vas koji ne znaju, cjevovod razvoja Linux kernela radi na popisima za slanje e-pošte, posebno na Popis za slanje jezgre Linuxa (LKML). Ovo je ogromna ušteda vremena i energije. Shuah Khan, suradnik Linux Foundationa, složio se da se umjetna inteligencija pokazala vrlo korisnom za nas u pregledu i poboljšanju produktivnosti.

Osim alata za razvojne programere, širi Linux ekosustav također se kreće prema radnim opterećenjima umjetne inteligencije i operacijama potpomognutim umjetnom inteligencijom. Prodavači hardvera utrkuju se u izlaganju akceleratora i NPU-a Linuxu. U isto vrijeme, pohrana i datotečni sustavi se podešavaju za opskrbu GPU cjevovodima u velikom broju. Paralelno, projekti izvan kernela, iz akademskih eksperimenata poput Code-Anketa komercijalnim ponudama, istražuju kako LLM-ovi mogu mapirati velike baze kodova, pratiti životne cikluse značajki i otkriti podsustave pune grešaka putem obveza rudarenja i popisa za slanje.

Nisu svi uvjereni

Unatoč sjajnim izvješćima, još nisu svi uvjereni u AI. Jedan viši održavatelj rekao je, dok se većina ljudi “iskusila s umjetnom inteligencijom lažno pozitivnom. Čuli smo zabrinutost i radimo na odgovornom uvođenju umjetne inteligencije u naše procese. To je nešto što definitivno može pomoći u smanjenju tereta na održavateljima i programerima. S druge strane, moramo biti vrlo oprezni pri uvođenju nečeg ovako novog i što je trenutno vlasništvo u naš tijek rada.”

Također: Testirao sam besplatne i plaćene alate za kodiranje AI-jem – evo koji bih zapravo koristio

Jonathan Corbet, viši programer kernela i glavni urednik LWNdodao je da je zabrinut zbog održavatelja “ovisnih o vlasničkim alatima. Ako postanemo ovisni o tome za naš proces pregleda, stvarno riskiramo ponavljanje katastrofe BitKeepera od prije 20 godina.” BitKeeper je bio prvi sustav upravljanja izvornom kontrolom (SCM) koji se koristio za praćenje koda Linuxa. Njegov tvorac je promijenio licencu tako da se više ne može koristiti za Linux. Rezultat, iako dugoročno gledano divan — natjerao je Torvaldsa da stvori Git — bio je iznimno uznemirujući u to vrijeme.

Još jedna briga koju dijele Shuah i Dan Williams, Intelov stariji glavni inženjer i održavatelj kernela, jest kako osigurati da novi programeri stvarno razumiju što rade. Williams je rekao: “Ja vodim razgovore o karijeri u srednjim školama i kažem im da je najvažnija stvar koju možete naučiti u školi, a koju ćete koristiti, ‘pokazati svoj rad’.” I osjećam da je umjetna inteligencija ultimativna, ‘Ne moram pokazati svoj rad jer mi je umjetna inteligencija rekla da je ispravan.'” To nije od pomoći.

Također: Loše vibracije: Kako je agent AI kodirao svoj put do katastrofe

Ovo je pravi problem i za ljude koji uče kodirati i za ljude koji žele prijeći iz programera početne razine u zrele programere. Kao što je Stefania Druga, znanstvenica u Sakana AI i bivša znanstvenica u Google DeepMindu, rekla u prezentaciji OSS Japan, AI alati automatiziraju mnoge zadatke mladih koji su nekoć služili kao odskočna daska za novopridošlice.

“Potrebno nam je iskustvo da dobijemo posao, a posao da dobijemo to iskustvo”, rekla je. “Ako AI će automatizirati ove početne zadatke, kako bi stvarni ljudi trebali naučiti te vještine?” Dobro pitanje i ono na koje moraju odgovoriti studenti, poslodavci i programeri Linux kernela.

To je problem budućnosti.

Ostaju pitanja

Za danas se trendovi slažu prema istom zaključku: umjetna inteligencija postaje dio sustava Linuxa, a ne trik koji se može učvrstiti. Za sada je fokus izravno na povećanju broja održavatelja pod ogromnim opterećenjem zakrpa, automatizaciji najzamornijih dijelova stabilnog i sigurnosnog rada i hvatanju prednosti strojeva za usklađivanje uzoraka.

Također: Zašto ljudi i dalje hrle u Linux 2025. (i to ne samo da bi pobjegli od Windowsa)

Hoće li AI na kraju napisati značajne dijelove Linuxovog koda? Ostanite s nama. To pitanje ostaje bez odgovora, a njegovo bi rješenje moglo više ovisiti o zakonu o autorskim pravima nego o tehničkoj stručnosti.