AI重塑Linux内核开发：规范与挑战并存的黎明

Linux 内核社区正积极应对人工智能（AI）在软件开发中的应用，特别是大型语言模型（LLM）驱动的代码生成工具。尽管目前内核代码变动尚未出现大规模的AI痕迹，但行业趋势预示着AI将深刻改变软件开发模式，并已引发内核社区关于如何整合和规范AI辅助开发的广泛讨论。核心争议点集中在是否应接受LLM生成的补丁，以及如何对其进行披露和管理。

当前讨论始于Sasha Levin在开源峰会上展示的LLM生成内核补丁，引发了对AI贡献的初步审视。David Alan Gilbert提议引入“Generated-by”标签，用于标识AI工具生成的代码，并建议将其与Coccinelle等现有工具区分。Levin则倾向于使用“Co-developed-by”标签，但强调LLM不应自行添加“Signed-off-by”标记。这些提案促使社区深入思考，是否需要制定官方的AI政策，明确AI在内核开发中的定位和规则。

部分开发者担心，未经充分理解的LLM生成代码可能引入难以发现的缺陷，并加剧维护者的负担。QEMU项目已采取了对LLM生成贡献的限制性政策，为内核社区提供了参考。然而，也有观点认为，无论社区政策如何，开发者都可能在后台使用这些工具，因此鼓励公开透明地使用AI，以便在审查代码时能纳入考量。

关于AI生成代码的版权和责任归属问题尤为突出。LLM输出的潜在版权风险可能使内核项目面临法律挑战，类似SCO诉讼的场景。Linux基金会的AI生成指南提供了一个框架，要求开发者确保AI工具本身不限制代码使用，且生成的代码不包含现有版权材料。然而，维护者如何验证这些条件是否满足，仍是未知数。最终，提交者添加的“Signed-off-by”标记被视为一种责任声明，表明提交者理解并愿意为代码负责，包括解决潜在问题和版权疑虑。但这也可能导致维护者处理更多因不理解AI输出而产生的低质量补丁，加剧维护压力。

总体而言，内核社区正处于一个关键的转型期。AI工具带来的效率提升与潜在风险并存，如何平衡创新与稳定性，制定清晰的政策和流程，将是未来一段时间内社区讨论的焦点。AI在内核开发中的角色，以及由此引发的规范化讨论，才刚刚开始。

On the use of LLM assistants for kernel development

By some appearances, at least, the kernel community has been relatively insulated from the onsl [...]

LWN.netJonathan CorbetAugust 7, 2025