За последние два релиза активность в разработке ядра Linux выросла примерно на 20%, и Линус Торвальдс напрямую связывает этот скачок с тем, что инструменты на базе ИИ наконец стали полезны в реальной инженерной работе. Но AI в Linux, по его версии, оказался не только ускорителем коммитов, но и источником новой головной боли: от потока дублирующихся баг-репортов до поломки старых правил ответственного раскрытия уязвимостей.
Выступая на Open Source Summit North America 2026, Торвальдс описал свои отношения с AI без дипломатических кружев: технология ему нравится, но нравится не все, сообщает ZDNet. Для русскоязычной IT-аудитории здесь важен не сам факт симпатии создателя Linux к модному инструменту, а практический вывод: ИИ уже меняет не только скорость написания кода, но и социальную механику больших open source-проектов, где узкое место давно не компилятор, а люди.
Разговор шел с Дирком Хонделем, главой Open Source Program Office в Verizon, мейнтейнером ядра и давним знакомым Торвальдса. По словам создателя Linux, релизный процесс ядра после перехода на Git оставался удивительно стабильным почти ровно 20 лет. Эта инерция, похоже, закончилась около полугода назад, когда AI-инструменты для программирования заметно прибавили в качестве. Торвальдс признал, что сперва списал всплеск активности на смену мажорной версии и возможный психологический эффект от релиза 7.0. Потом пришлось признать более прозаичную причину: разработчики стали чаще и быстрее отправлять изменения, потому что AI начал закрывать часть рутинной работы.
Для Linux это важный сигнал. С одной стороны, входной барьер для новых участников действительно снижается: инструмент может помочь разобраться с шаблонным кодом, подготовить патч, подсветить очевидные ошибки, ускорить первичное погружение в незнакомую подсистему. С другой, сам Торвальдс делает акцент не на кодогенерации как таковой, а на том, что меняется режим работы сообщества. Его формулировка проста: главная боль в Linux и, вероятно, в большинстве проектов связана не столько с самим кодом, сколько с тем, что людям приходится перестраивать привычные процессы. AI в Linux, если убрать маркетинговую пену, упирается именно в это место.
AI нашел баги. Люди получили перегрузку
Самый неприятный пример Торвальдс привел из области безопасности. По его словам, закрытый список рассылки по уязвимостям ядра недавно оказался завален дублирующимися сообщениями, сгенерированными или найденными при помощи AI. Логика отправителей понятна: если инструмент подсветил баг, значит, возможно, у него есть и security-измерение, лучше сразу нести в специальный канал. Проблема в том, что такие списки по определению небольшие и конфиденциальные. В итоге вместо анализа действительно опасных проблем участники тратили время на пересылку однотипных сообщений профильным разработчикам, которые лучше знают конкретный участок кода.
На этом фоне Торвальдс сформулировал новое жесткое правило для раскрытия уязвимостей: если баг найден с помощью AI, его следует считать фактически публичным. Аргумент звучит цинично, но вполне инженерно: если один человек нашел проблему через AI, значит, ее с высокой вероятностью найдут еще десятки или сотни. Это довольно радикальный сдвиг по сравнению со старой практикой, когда мейнтейнеры могли тихо предупредить дистрибутивы, выпустить исправление и надеяться, что широкая публика не успеет понять, что именно произошло. Теперь эта модель рассыпается быстрее, чем успевает завершиться согласование письма.
Торвальдс привел показательный эпизод: по его словам, всего через три часа после исправления одного бага появился пост с разбором последствий этого патча. И здесь его раздражает не сам факт интереса к безопасности, а индустриальная привычка превращать любое исправление в маленькое медийное шоу. Он отдельно оговорил, что не призывает публиковать рабочие эксплойты для действительно серьезных проблем и не советует играть в героя, который демонстративно может «положить крупную компанию». Но базовая реальность уже другая: AI резко ускорил не только написание кода, но и обратный анализ патчей.
Хондель добавил к этому еще один слой раздражения. Он раскритиковал компании, которые сначала придумывают уязвимости брендированные названия, логотипы и домены, а уже потом вспоминают о контакте с мейнтейнерами. В качестве примера он упомянул четыре недавние локальные уязвимости повышения привилегий в ядре, две из которых были раскрыты именно в таком стиле. Для корпоративного open source это уже не просто дурной вкус, а прямой маркер ненадежного партнера: если так поступают с Linux kernel, с любым другим проектом церемониться тем более не будут.
Код останется. Профессия тоже
При этом Торвальдс не скатывается в анти-AI риторику. Наоборот, с технической точки зрения инструменты ему нравятся: он называет их полезными и интересными. Более того, найденные AI ошибки он считает краткосрочной болью с долгосрочной выгодой. Логика тут почти банальна, но от этого не менее верна: лучше баг, который обнаружили и исправили, чем баг, о котором никто не знает. В этой части AI в Linux выглядит не угрозой, а форсированным аудитом кода, причем в масштабе, который раньше был недостижим.
Но есть нюанс, который особенно важен для небольших команд и одиночных мейнтейнеров. Торвальдс прямо говорит о «социальных choke points» — точках, где перегрузка происходит не из-за сложности кода, а из-за ограниченности человеческого внимания. Когда в маленький проект прилетает вал баг-репортов, а авторы после первого письма исчезают и не отвечают на уточняющие вопросы, даже формально полезный сигнал превращается в источник выгорания. Для крупных платформ это неприятно, но переживаемо. Для десятков тысяч маленьких open source-проектов, на которых держится половина индустрии, это уже системный риск.
Отсюда и второй важный тезис Торвальдса: работа мейнтейнера все меньше похожа на написание кода и все больше на работу с людьми. Сам он признает, что как верхнеуровневый сопровождающий ядра занимается не столько программированием, сколько координацией. И тут его реплика звучит почти как отдельный редакционный стандарт: AI не стоит использовать для работы с людьми. За этой шуткой скрывается довольно трезвая мысль. Можно автоматизировать шаблонные изменения, поиск дефектов, часть ревью и навигацию по кодовой базе. Нельзя без потерь автоматизировать доверие, контекст, ответственность и способность договариваться о спорных решениях.
Когда разговор зашел о карьерных страхах и популярном тезисе «весь код скоро будет писать AI», Торвальдс ответил предсказуемо резко. Его злит самоуверенная риторика компаний, которые объявляют, что 99% их кода уже создано искусственным интеллектом. Он противопоставляет этому более приземленный взгляд: инструменты меняются давно, от ручного ввода машинного кода до ассемблеров, компиляторов и более высокоуровневых языков, но это не отменяло профессию программиста. Менялась точка приложения усилий. Похоже, теперь она снова смещается: от механического набора кода к проверке, архитектуре, безопасной интеграции и коммуникации внутри команды.
Для разработчиков и ИТ-менеджеров вывод неприятный, но полезный. AI уже способен ускорить поставку изменений и одновременно разнести старые процессы triage, disclosure и поддержки контрибьюторов. Значит, вопрос больше не в том, использовать его или нет. Вопрос в том, кто первым перестроит правила игры вокруг этого инструмента так, чтобы поток ускорения не обернулся потоком мусора.