लिनस टॉर्वाल्ड्स ने दुनिया को क्यों बताया: लिनक्स कर्नेल में AI कोड की हर लाइन के मालिक आप हैं

• AI एजेंट Signed-off-by टैग नहीं जोड़ सकते। यह टैग कानूनी रूप से बाध्यकारी डेवलपर सर्टिफिकेट ऑफ ओरिजिन (DCO) है, और नीति स्पष्ट है कि केवल एक इंसान ही कानूनी रूप से इसे प्रमाणित कर सकता है । एक AI की कोई कानूनी हैसियत नहीं है।
• एक नया Assisted-by टैग अनुशंसित है, लेकिन लागू नहीं किया गया। नीति डेवलपर्स को यह खुलासा करने के लिए प्रोत्साहित करती है, लेकिन अनिवार्य नहीं करती, कि उन्होंने AI उपकरण का उपयोग कब किया है । लक्ष्य पारदर्शिता है, कोई कठोर नियम नहीं।
• इंसान पूर्ण कानूनी और तकनीकी जिम्मेदारी वहन करते हैं। जो व्यक्ति पैच सबमिट करता है वह AI-जनित कोड की हर पंक्ति और उसके परिणामस्वरूप होने वाले किसी भी बग या सुरक्षा कमजोरियों के लिए जवाबदेह है । इसमें कोई अपवाद नहीं है।
• लाइसेंस संगतता गैर-परक्राम्य है। योगदान में सभी AI-निर्मित कोड कर्नेल के GPL-2.0-केवल लाइसेंस के अनुकूल होने चाहिए । यह परस्पर विरोधी लाइसेंस वाले कोड पर प्रशिक्षित AI मॉडलों से संभावित लाइसेंस संदूषण के खिलाफ एक सुरक्षा उपाय है।

टॉर्वाल्ड्स का दृष्टिकोण विशिष्ट रूप से स्पष्टवादी है। उन्होंने दस्तावेज़ीकरण में AI के बारे में अंतहीन बहस को "व्यर्थ का दिखावा" कहा है और कहा है कि दस्तावेज़ीकरण "अच्छे कर्ताओं" के लिए है, न कि उन लोगों के लिए जो वैसे भी AI स्पैम सबमिट करेंगे । उनका तर्क है कि असली बचाव यह है कि "कोई भी कचरा भेज सकता है, लेकिन अनुरक्षक उसे अनदेखा कर सकते हैं" । इसलिए, यह नीति उन अनुरक्षकों को सशक्त बनाने के लिए डिज़ाइन की गई है—बुरे कलाकारों को रोकने के लिए नहीं, बल्कि एक ऐसा ढांचा तैयार करने के लिए जहां अच्छे कलाकार जिम्मेदारी से काम करें।

निर्णायक मोड़: AI बग स्पैम की "अप्रबंधनीय" बाढ़

यदि कोड सबमिशन नीति सक्रिय थी, तो सुरक्षा रिपोर्टिंग नियम एक संकट की सीधी प्रतिक्रिया थी। मई 2026 में, टॉर्वाल्ड्स ने सार्वजनिक रूप से घोषणा की कि लिनक्स कर्नेल की निजी सुरक्षा मेलिंग सूची "लगभग पूरी तरह से अप्रबंधनीय" हो गई है । इसका कारण AI-जनित भेद्यता रिपोर्टों की भारी मात्रा थी।

ये उच्च-गुणवत्ता वाली खोज नहीं थीं। ये "ड्राइव-बाय योगदानकर्ताओं" द्वारा अक्सर डुप्लिकेट या पूरी तरह से मतिभ्रम (हैलुसिनेटेड) रिपोर्टें थीं, जो उस कोड को नहीं समझते थे जिसका वे विश्लेषण करने का दावा कर रहे थे । टॉर्वाल्ड्स ने इन्हें "ड्राइव-बाय योगदानकर्ता" बताया जो एक रिपोर्ट भेजते हैं और गायब हो जाते हैं, बिना यह जांचे कि क्या कोई मुद्दा पहले ही ठीक हो चुका था या वे जिस सबसिस्टम को देख रहे थे उसे समझे बिना ।

अद्यतन दस्तावेज़ीकरण अब एक सरल नियम अनिवार्य करता है: यदि आपको AI उपकरण का उपयोग करके कोई संभावित बग मिलता है, तो आपको इसकी रिपोर्ट सार्वजनिक रूप से संबंधित अनुरक्षक को करनी होगी। रिपोर्टें निजी सुरक्षा सूची से प्रतिबंधित हैं और उन्हें सादे टेक्स्ट में, संक्षिप्त, और बग को पुन: उत्पन्न करने की एक सत्यापित विधि शामिल करनी होगी । टॉर्वाल्ड्स की प्राथमिकता और भी मजबूत है: वह चाहते हैं कि वास्तविक मुद्दे खोजने वाले योगदानकर्ता समस्या को गहराई से समझें और इसे ठीक करने के लिए एक पैच सबमिट करें, न कि केवल एक रिपोर्ट भेजें ।

ओपन सोर्स के लिए AI के तीन प्रमुख सिरदर्द

लिनक्स कर्नेल की दोहरी नीतियां उन बड़ी चुनौतियों का सूक्ष्म जगत हैं जो AI-जनित कोड सभी ओपन-सोर्स परियोजनाओं के लिए प्रस्तुत करता है। सुरक्षा मेलिंग सूची पर संकट और सख्त दायित्व नियम तीन प्रणालीगत समस्याओं को उजागर करता है।

1. बड़े पैमाने पर अनुरक्षक की थकान

ओपन-सोर्स रखरखाव पहले से ही सीमित समीक्षा बैंडविड्थ के साथ एक उच्च-बर्नआउट गतिविधि है। AI उपकरण सबमिशन की मात्रा को परिमाण के क्रम से गुणा करते हैं, लेकिन उनका मूल्यांकन करने के लिए उपलब्ध मानव घंटों की संख्या स्थिर रहती है । संकेत-से-शोर अनुपात ध्वस्त हो जाता है। कर्नेल का जवाब ट्राइएज पर एक दांव है: नियमों को इतना स्पष्ट करें कि निम्न-गुणवत्ता वाले, AI-जनित योगदानों को जल्दी और बिना किसी माफी के खारिज किया जा सके।

2. दायित्व का शून्य

पारंपरिक ओपन-सोर्स गुणवत्ता आश्वासन एक डेवलपर की प्रतिष्ठा और DCO की कानूनी प्रतिबद्धता पर निर्भर करता है। एक AI एजेंट इनमें से कुछ भी प्रदान नहीं करता है। यह ऐसा कोड उत्पन्न कर सकता है जो सही दिखता है लेकिन सूक्ष्म रूप से गलत या साहित्यिक चोरी (प्लैजियाराइज़्ड) है। कर्नेल का समाधान सभी दायित्व को मानव सबमिटर पर टिका देना है, जिससे एक विनाशकारी पैच के लिए किसी AI को दोषी ठहराना असंभव हो जाता है । हालांकि, यह मानव पर एक शासन का बोझ डालता है जिसे दोहराना या लागू करना कई छोटी, कम संरचित परियोजनाओं को मुश्किल लग सकता है।

3. LLM के लिए राह में कांटा: Copilot अंदर है, "स्लॉप" बाहर है

नई नीति का एक उल्लेखनीय विवरण एक विशिष्ट अपवाद है: GitHub Copilot, एक माइक्रोसॉफ्ट-स्वामित्व वाला AI कोडिंग सहायक, कर्नेल योगदान में उपयोग के लिए स्पष्ट रूप से स्वीकृत है । अनुरक्षकों द्वारा खींचा गया अंतर "AI" और "मानव" के बीच नहीं है, बल्कि सावधानीपूर्वक, सहायक विकास और गैर-जिम्मेदाराना स्वचालन के बीच है। "AI स्लॉप" शब्द बाद वाले के लिए आधिकारिक संक्षिप्त नाम बन गया है । यह योगदानकर्ताओं के लिए एक असहज नई वास्तविकता पैदा करता है, जहां एक ही उपकरण का जिम्मेदारी से या लापरवाही से उपयोग किया जा सकता है, और दोनों में अंतर करने के लिए केवल मानव डेवलपर में समुदाय का भरोसा बचता है। नई नीति इस समस्या को पूरी तरह से हल नहीं करती है—यह जिम्मेदारी डेवलपर और अनुरक्षक को स्वयं हल करने के लिए सौंप देती है ।