AI कोड का दौर: लिनक्स और रस्ट ने तय कीं नई गाइडलाइंस, इंसान ही रहेगा जिम्मेदार

सबसिस्टम मेंटेनर अपने स्तर पर और सख्त नियम लागू कर सकते हैं। अगस्त 2026 में, जोहान्स बर्ग, जो कर्नेल के वायरलेस नेटवर्किंग सबसिस्टम (802.11, mac80211, WWAN, rfkill) के मेंटेनर हैं, ने AI/LLM-जनरेटेड पैच के लिए एक कड़ा रुख अपनाया :

• "तीन सेकंड का नियम": कोई भी पैच जो तीन सेकंड की समीक्षा में स्पष्ट रूप से सही नहीं लगता, उसे सीधे नजरअंदाज कर दिया जाएगा ।
• कोई चक्कर नहीं: वह AI-जनरेटेड पैच को ठीक करने के लिए बार-बार की जाने वाली समीक्षा प्रक्रिया में शामिल नहीं होंगे ।
• खराब कोड को सीधा नकार: जो पैच तुरंत सही नहीं लगते, उन्हें बिना किसी चर्चा के अस्वीकार कर दिया जाएगा ।

इससे पहले, ग्रेग क्रो-हार्टमैन ने नियम बनाया था कि drivers/staging/ सबसिस्टम असली सुरक्षा सुधारों को छोड़कर सभी LLM-जनरेटेड पैच को अस्वीकार करेगा ।

लिनक्स कर्नेल ने ऐसा क्यों किया?

कर्नेल समुदाय ने तीन मुख्य कारणों की पहचान की:

1. समीक्षा का संकट: मेंटेनर AI-जनरेटेड पैच की बाढ़ से परेशान हैं। इनमें से कई पैच दिखने में तो सही लगते हैं, लेकिन सिमैंटिकली गलत या खतरनाक होते हैं ।
2. सिग्नल का क्षरण: अच्छे दिखने वाले पैच अब यह संकेत नहीं देते कि डेवलपर ने वाकई मेहनत की है या उसे कोड की समझ है ।
3. जवाबदेही: समुदाय ने माना कि इंसानी जवाबदेही पर कोई समझौता नहीं हो सकता—मशीन न तो कानूनी रूप से कोड को प्रमाणित कर सकती है और न ही बग की जिम्मेदारी ले सकती है ।

रस्ट प्रोजेक्ट: पांच टीमों की LLM नीति (5 अगस्त, 2026)

5 अगस्त, 2026 को, रस्ट प्रोजेक्ट की पांच टीमों ने rust-lang/rust मोनोरेपो के लिए एक औपचारिक LLM नीति अपनाई । यह नीति स्पष्ट रूप से पूरे प्रोजेक्ट के लिए आधिकारिक रुख नहीं है और सिर्फ कोर रिपॉजिटरी और इसे अपनाने वाली टीमों पर लागू होती है ।

क्या अनुमति है (खुलासे के साथ)

• सवालों के जवाब देने, कोड का विश्लेषण करने या अपनी समझ के लिए कोडबेस सीखने के लिए LLM का उपयोग करना ।
• किसी योगदानकर्ता द्वारा निजी कोड या प्रोज़ की समीक्षा करना ।
• बग की खोज करना जिसकी पुष्टि योगदानकर्ता खुद करे ।
• कंटेंट का मशीनी अनुवाद करना ।

क्या प्रतिबंधित है

• LLM द्वारा तैयार किए गए दस्तावेज़, जिसमें डॉक कमेंट और सुरक्षा संबंधी टिप्पणियां शामिल हैं, को सबमिट करना ।
• GitHub पर LLM द्वारा लिखी गई टिप्पणियां, इश्यू बॉडी, पुल-रिक्वेस्ट विवरण, कंपाइलर डायग्नॉस्टिक या महत्वपूर्ण सोर्स कोड कमेंट पोस्ट करना ।
• बिना पूर्व समीक्षक की सहमति और AI के इस्तेमाल के स्पष्ट खुलासे के LLM द्वारा लिखा गया कोड प्रकाशित करना ।
• बिना समझे या समीक्षा के AI-जनरेटेड कंटेंट सबमिट करना ।

नीति का सारांश: "LLM का उपयोग सवाल पूछने, विश्लेषण करने, सार निकालने, बेहतर बनाने, जांचने, सुझाव देने और समीक्षा करने के लिए ठीक है। लेकिन इसे 'बनाने' के लिए इस्तेमाल न करें।"

रस्ट ने ऐसा क्यों किया?

नीति के लेखक जिन नेल्सन ने आधिकारिक घोषणा ब्लॉग में तीन मुख्य समस्याएं बताईं :

1. अच्छे तकनीकी प्रोजेक्ट अब मेहनत और समझ के संकेत नहीं: LLM साफ-सुथरे पैच बना सकते हैं जिन्हें सबमिट करने वाला खुद नहीं समझता। इससे यह सामाजिक संकेत टूट जाता है कि एक अच्छा PR वास्तविक इंसानी निवेश को दर्शाता है।
2. समीक्षा का बोझ पहले से ही बहुत ज्यादा: rust-lang/rust पर 1,281 ओपन PR हैं। कोड लिखना आसान बनाने से, समीक्षकों की क्षमता बढ़ाए बिना, पहले से मौजूद बाधा और बढ़ जाती है।
3. यांत्रिक कॉपी-पेस्ट सबका समय बर्बाद करता है: योगदानकर्ता समीक्षा टिप्पणियों को LLM में डालकर और फिर LLM के जवाब को GitHub पर पेस्ट करके भरोसे को कमजोर करते हैं और मानवीय विचार-विमर्श को खत्म करते हैं।

इस नीति का उद्देश्य अनौपचारिक और असंगत नियमों से हटकर स्पष्ट, प्रकाशित नियम बनाना था, जिनका समीक्षक उल्लेख कर सकें और नए योगदानकर्ता ढूंढ सकें ।

ओपन-सोर्स गवर्नेंस पर व्यापक प्रभाव

दोनों नीतियां एक साझा पैटर्न और शासन की चुनौतियों को उजागर करती हैं:

इसका क्या संकेत है?

• "समीक्षा संकट" केंद्रीय तनाव है। दोनों प्रोजेक्ट मानते हैं कि LLM योगदान की मात्रा तो बढ़ा रहे हैं, लेकिन योग्य समीक्षकों की संख्या नहीं बढ़ रही। यह सबसे बड़ा शासन संबंधी तनाव है ।
• सिग्नल का पतन वास्तविक है। दोनों समुदाय ध्यान देते हैं कि एक बार अच्छे PR मेहनत और समझ का संकेत देते थे; LLM ने उस संकेत को तोड़ दिया है ।
• अनौपचारिक नियमों की जगह औपचारिकता ले रही है। दोनों प्रोजेक्ट अनौपचारिक नियमों से संहिताबद्ध नीतियों की ओर बढ़े क्योंकि असंगत प्रवर्तन योगदानकर्ताओं के लिए भ्रमित करने वाला और मेंटेनरों के लिए थकाऊ था ।
• सबसिस्टम की स्वायत्तता मायने रखती है। लिनक्स कर्नेल का दृष्टिकोण व्यक्तिगत मेंटेनरों को सख्त नियम निर्धारित करने की अनुमति देता है, जैसा कि जोहान्स बर्ग ने वायरलेस के लिए किया। रस्ट का दृष्टिकोण टीम-दर-टीम अपनाने पर आधारित है ।
• AI पर कोई सहमति नहीं है। रस्ट की नीति स्पष्ट रूप से स्वीकार करती है कि AI पर कभी भी पूरे प्रोजेक्ट में सहमति नहीं बनेगी, इसलिए नीति LLM के बारे में नैतिक निर्णय लेने के बजाय योगदान तंत्र पर संकीर्ण रूप से ध्यान केंद्रित करती है ।