Linus Torvalds剛告訴全世界：你得為Linux核心裡每一行AI程式碼負責

Torvalds 的做法一如既往地直白。他稱那些在文檔中無止境爭辯AI的舉動是「毫無意義的擺姿態」，並指出文檔是寫給「循規蹈矩的人」的，而不是給那些無論如何都會提交AI垃圾的人 。他進一步辯稱，真正的防禦機制在於「任何人都可以寄垃圾，但維護者可以選擇忽略它」 。因此，這套政策設計的目的，是為了武裝那些維護者——不是要阻止搗亂的人，而是要建立一個框架，讓循規蹈矩的人能夠負責任地行事。

壓垮駱駝的最後一根稻草：幾近失控的AI漏洞垃圾郵件

如果說程式碼提交政策是預防性措施，那麼安全回報規則就是直接對危機的回應。2026年5月，Torvalds 公開宣布Linux核心的私有安全郵件列表（用來秘密通報嚴重安全漏洞的專用通道）已「幾乎完全無法管理」。原因正是排山倒海而來的AI生成漏洞報告。

這些報告並非高品質的發現。它們是那種敷衍了事、經常重複或甚至完全憑空想像的報告，來自那些根本搞不清楚自己聲稱要分析的程式碼是怎麼一回事的人 。Torvalds將他們形容為「來去一陣風的貢獻者」，發了一通報告就消失，不去確認問題是否已經修復，甚至不去理解他們正在查看的子系統 。

更新後的文件現在規定了一條簡單規則：如果你使用AI工具發現潛在的錯誤，必須公開回報給相關的維護者。禁止再將報告送到私有安全郵件列表，且報告必須是純文字、簡潔，並附上經過驗證的錯誤重現方法 。Torvalds的偏好甚至更進一步：他希望真正發現問題的貢獻者，能夠深入理解問題，然後提交一個修復補丁，而不僅僅是寄一份報告 。

AI為開源帶來的三大頭痛難題

Linux核心的雙重政策，正是AI生成程式碼對所有開源專案構成更大挑戰的縮影。安全郵件列表的危機，以及嚴格責任制的規則，突顯了三個系統性問題。

1. 維護者過勞，規模化放大

開源維護本來就是一件容易把人燃燒殆盡的工作，審查頻寬極為有限。AI工具讓提交量呈數量級倍增，但能用來評估它們的人力時間卻沒有變多 。訊噪比徹底崩壞。核心的對策是一場豪賭，將賭注壓在分流機制上：把規則訂得夠清楚，這樣一來，低品質的AI生成貢獻就能被快速、毫不猶豫地打回票。

2. 責任歸屬的真空地帶

傳統的開源品質保證，倚賴的是開發者信譽以及DCO的法律承諾。AI代理無法提供上述任何一樣。它能產出看似正確，但實際上存在細微錯誤或抄襲的程式碼。核心的解決方案是將所有責任錨定在人類提交者身上，讓任何人都不可能把一個災難性的補丁的責任推卸給AI 。然而，這也將治理上的重擔壓在了人類身上，而許多規模較小、結構較鬆散的專案可能難以複製或執行這套標準。

3. 大型語言模型的岔路口：Copilot行，「Slop」不行

新政策中一個引人注目的細節，是一項明確的例外條款：微軟旗下的AI程式設計助理GitHub Copilot，被明確核准可用於核心貢獻 。維護者畫出的界線，不在於「AI」和「人類」之間，而是在於謹慎的輔助開發和不負責任的自動化之間。「AI slop」一詞，已成為了後者的官方簡稱 。這為貢獻者帶來了令人不安的新現實：同一項工具，有人用得負責，有人用得莽撞，而只能靠社群對人類開發者的信任來區分兩者。新政策並未完全解決這個問題——它把球交給了開發者和維護者，讓他們自己去傷腦筋 。