Linus Torvalds終極AI封殺令：你用AI寫code可以，但成個Linux kernel嘅法律責任你要孭晒

Torvalds嘅態度係佢一貫嘅直腸直肚。佢將開發者之間對AI文件嗰啲無休止嘅辯論，叫做「無意義嘅做樣」，仲話文件係畀「好人」睇嘅，而唔係畀嗰班根本就會照樣掟AI垃圾過嚟嘅人睇嘅 。佢認為真正嘅防禦，係在於「任何人都可以send垃圾過嚟，但維護者可以ignore佢」。所以呢個政策嘅設計目的，係要武裝嗰班維護者——而唔係要阻止衰人，而係要創造一個框架，等嗰啲好嘅參與者可以負責任咁做嘢。

爆發點：一場「管控唔到」嘅AI Bug垃圾海嘯

如果話代碼提交政策係主動出擊，咁安全漏洞匯報規則就係對一場危機嘅直接反應。喺2026年5月，Torvalds公開宣布Linux kernel嘅私人安全郵件組已經變得「幾乎完全管唔掂」。原因係AI生成嘅漏洞報告數量太多，超出咗負荷。

呢堆報告唔係乜嘢高質量嘅研究成果。佢哋係嗰啲「即食式」、經常重複、甚至完全係AI幻覺憑空捏造出嚟嘅報告，嚟自嗰啲根本唔理解佢哋聲稱分析緊嗰段code嘅人 。Torvalds形容佢哋係「即食式貢獻者」，掟低份報告就閃咗去，完全冇check過個問題係咪一早fix咗，甚至連自己睇緊嗰個子系統係乜都唔知 。

更新咗嘅文件而家強制一條簡單規則：如果你用AI工具搵到一個潛在bug，你必須公開報告畀相關嘅維護者。報告禁止send去私人安全郵件組，而且必須係純文字、簡潔、同埋包含一個已經驗證過嘅重現步驟 。Torvalds自己嘅取態更加進取：佢想嗰啲搵到真正問題嘅貢獻者，深入理解個問題，然後提交一個修復嘅patch，而唔係淨係send份報告過嚟 。

AI為開源界帶嚟嘅三大頭痛問題

Linux kernel呢兩套相輔相成嘅政策，正正係AI生成代碼為所有開源項目帶嚟嘅更大挑戰嘅一個縮影。安全郵件組嘅危機，同埋嚴格嘅責任規則，突顯咗三個結構性嘅問題。

1. 維護者爆煲（Burnout）現象規模化

開源維護本身就已經係一份高強度、容易令人心力交瘁嘅工作，審查嘅人力頻寬極之有限。AI工具將提交量以幾何級數倍增，但係可以用嚟評估呢啲提交嘅人類工時，仲係一成不變 。訊號與噪音嘅比例徹底崩潰。Kernel嘅答案係一個篩選策略：將規則定清楚，令到低質量、AI生成嘅貢獻可以好快、唔使講對唔住咁被即時否決。

2. 責任真空狀態

傳統開源嘅質量保證，依賴開發者嘅信譽同DCO嘅法律承諾。一個AI代理人兩樣都畀唔到。佢可以產出一啲睇落正確，但內裡有細微錯誤或者係抄襲返嚟嘅code。Kernel嘅解決方案，係將所有責任釘死喺人類提交者身上，令到冇人可以將一個災難性嘅patch賴落個AI度 。之但係，咁樣就將管治責任壓咗喺人類身上，好多規模較細、結構冇咁嚴謹嘅項目，可能會好難複製或者執行呢套玩法。

3. 大型語言模型（LLM）嘅分岔路：Copilot有得留低，「Slop」就要踢走

新政策入面一個好值得留意嘅細節，係有明確嘅「例外批准」：由微軟擁有嘅AI編碼助手GitHub Copilot，被明確批准可以用嚟貢獻kernel 。維護者劃出嘅界線，唔係喺「AI」同「人類」之間，而係喺「謹慎、有輔助嘅開發」同「唔負責任嘅自動化」之間。「AI Slop」（AI垃圾）呢個詞語，已經成為咗官方對後者嘅簡稱 。呢個為貢獻者創造咗一個唔係幾舒服嘅新現實：同一個工具，可以用得負責任，亦可以用得好魯莽，唯一能夠分辨兩者嘅，就係社群對個開發者本人嘅信任。呢個新政策並冇完全解決呢個問題——佢只係將個波交咗畀開發者同維護者，由佢哋自己去拆掂佢 。