В мире разработки операционных систем наступил момент, когда технологии автоматизации начинают сталкиваться с реальностью человеческого терпения. Создатель Linux Линус Торвальдс, комментируя недавний выпуск Linux 7.1-rc4, обратил внимание на растущую проблему: лавинообразное увеличение отчетов об уязвимостях, сгенерированных с помощью больших языковых моделей (LLM). Как сообщает Phoronix, этот поток «мусорных» данных создает чрезмерную нагрузку на мейнтейнеров ядра.

Проблема заключается не в самой технологии, а в манере ее использования, которая порой напоминает имитацию бурной деятельности. Исследователи и энтузиасты массово используют нейросети для сканирования кода, что приводит к дублированию отчетов. Десятки людей присылают описание одной и той же ошибки, найденной одним и тем же инструментом, что превращает работу модераторов списка рассылки по безопасности в бесконечную сортировку идентичных писем.

Бремя автоматизированного хаоса

Ситуация осложняется тем, что значительная часть ИИ-отчетов касается устаревших драйверов или сценариев, которые в 2026 году практически не имеют значения для реальной безопасности пользователей. Мейнтейнеры вынуждены тратить драгоценное время на пересылку писем нужным специалистам или объяснения, что указанная проблема была исправлена еще несколько месяцев назад в публичных обсуждениях.

Торвальдс подчеркивает, что секретность вокруг таких находок только вредит процессу. Поскольку разные люди используют одинаковые промпты и модели, найденные ими баги по определению перестают быть конфиденциальными. Попытка обрабатывать их в закрытых списках рассылки лишь усугубляет дублирование, так как репортеры не видят активности друг друга и продолжают «атаковать» почтовые ящики разработчиков.

«Инструменты ИИ великолепны, но только если они действительно помогают, а не причиняют ненужную боль и не создают бессмысленную воображаемую работу. Не стесняйтесь использовать их, но делайте это продуктивно. Если вы нашли ошибку с помощью ИИ, велика вероятность, что кто-то другой сделал то же самое. Хотите принести пользу — изучите документацию, создайте патч и добавьте реальную ценность поверх того, что сделал ИИ», — говорит Линус Торвальдс

Ранее в этом месяце сообщество уже обновило документацию ядра, касающуюся ответственного использования ИИ и критериев безопасности. Основной посыл ясен: разработчики не против прогресса, но они категорически против «drive-by» репортинга, когда пользователь отправляет отчет, не вникая в суть проблемы и не предлагая путей ее решения.

Мы наблюдаем классический пример переоценки автоматизации: вместо снижения порога входа мы получаем инфляцию экспертного внимания. Стратегическая неопределенность в вопросе фильтрации такого шума превращает опенсорс в свалку галлюцинаций, где за блеском технологических достижений скрывается деградация осмысленного вклада.

В конечном итоге, вопрос стоит не в запрете нейросетей, а в культуре их применения. Если современные модели, такие как GPT-4o или Claude 3.5 Sonnet, используются как личный ассистент для написания исправлений, это приветствуется. Но когда они превращаются в генераторы бесконечного потока жалоб без понимания контекста, это становится тем самым «сизифовым трудом», от которого предостерегает Торвальдс.