从最初宣称“90% 都是营销炒作”，到如今明确承认AI已成为有效工具，Linux创始人Linus Torvalds对AI的态度发生了显著转变。然而，若将其过去两年的公开表态串联来看，会发现Linus真正反对的并非AI技术本身，而是未经验证的代码、毫无价值的错误报告，以及将审核成本转嫁给开源维护者的行为。作为Linux创始人及内核最高维护者，Linus再次以极具个人风格的方式，为Linux内核社区的AI发展路线划定了边界。
在7月14日的Linux内核邮件列表讨论中，面对部分开发者对大语言模型工具的抵触，Linus明确表示Linux并非一个“反AI项目”。他直言：“不认同这一方向的人，可以按照开源方式将项目分叉，或者干脆离开。”Linus强调，作为最高维护者，他必须在此问题上“坚决表明立场”。在他看来，AI与编译器、静态分析器、代码搜索工具无异，首先是一种工具。它并不完美，也会制造新问题，但到了今天，其有用性已无需再争。
此次争论的焦点在于一个名为Sashiko的项目。根据官方介绍，Sashiko是一套面向Linux内核代码变更的智能体审查系统。它能从内核邮件列表或Git仓库读取补丁，结合内核特定的提示词、协议和工具进行分析，生成审查意见。该项目不绑定特定模型提供商，可配置不同的大语言模型。
争论始于Linux开发者Laurent Pinchart。他提出，维护者若要根据Sashiko的审查结果采取行动，应先自行筛选和验证，再联系原补丁作者，并引用了软件自由保护组织SFC针对大语言模型辅助开源贡献的建议。开发者Roman Gushchin则反驳称，若要求使用Sashiko的维护者逐一验证，将难以实现其“帮助维护者”的目标。他认为问题不应在于增加验证环节，而应直接讨论：Linux究竟是否原则性地反对大语言模型？
值得注意的是，SFC的建议并非简单的“AI禁令”。该组织支持完全拒绝使用大语言模型的开发者，不强迫任何人使用AI，项目也可根据维护能力决定不接收AI生成的贡献。但同时也强调，开源项目不应排斥使用AI的贡献者。提交者必须花费时间审核、理解代码并披露AI的使用细节。对于能显著加速开源改进的场景，SFC甚至将使用专有AI工具描述为可接受的“战略性妥协”。
因此，双方真正的分歧并非简单的“支持还是反对”，而是谁应当为AI输出承担验证责任，以及这种责任如何在工具开发者、补丁提交者、维护者和原代码作者之间分配。
Linus的措辞强硬，但并未主张Linux内核无条件接受AI生成的代码。他承认AI已是一种实际有效的工程工具，会增加维护者工作量，甚至找出尴尬的漏洞。解决办法不是假装工具不存在，而是设计流程，让大语言模型真正帮助维护者而非制造麻烦。他表示：“我们不会强迫任何人使用它。”但他同样不会理会那些试图阻止他人使用AI的人。
针对AI易犯错的批评，他延续了一贯的讽刺风格：“AI并不完美，但批评AI问题的人最好也照照镜子，因为‘自然智能’也并不总是那么出色。”随后，他将问题拉回Linux的技术本质：Linux首先是一个技术项目，开源能产生更好的技术而非出于宗教信仰。因此，涉及AI的决策应主要依据技术效果，而非对新工具的恐惧。
Linux内核文档规定了明确的AI贡献规则。使用AI参与开发仍需遵守正常的开发流程、编码规范和补丁提交要求。AI代理不能自行添加Signed-off-by标签，因为这一标签代表法律确认，只能由人类完成。提交者必须审核所有AI生成的代码，确认许可证兼容性，并对贡献承担全部责任。文档建议使用Assisted-by标签标明AI工具名称、模型版本及分析工具。简言之，Linux允许AI参与开发，但最终责任不能交给AI。
有趣的是，Linus此次旗帜鲜明地赞扬AI价值，与他2024年的公开评价形成鲜明对比。据《The Register》报道，2024年10月，Linus承认AI很有趣但也讨厌炒作，认为约90%的AI叙事是营销，真正有价值的仅10%，并选择忽略AI。他将此前的AI热潮比作加密货币。不到两年后，他已表示AI是否有用已“毫无疑问”，怀疑者可能从未真正使用过AI。
Linux稳定版维护者Greg Kroah-Hartman的表态也印证了这一转变。Greg曾表示，AI生成的错误报告过去质量很差，是垃圾。但到2026年初，情况已变：AI开始提交真实、可复现且高质量的漏洞报告。测试显示，约60个问题中有三分之二的基本正确，三分之一指向真实问题。尽管如此，这些补丁仍需人类清理、验证和整合。
Linus并非未看到AI给维护者带来的负担。就在此次表态前两个月，他曾批评AI生成的重复报告和无关补丁。他指出，Linux内核私密安全邮件列表因AI发现的同一漏洞被反复报告而几乎无法管理。他建议报告者应阅读文档、理解问题、检查是否已报告，最好还能尝试编写补丁，增加人类价值，而非“路过式报告”。
在另一次版本发布过程中，他也批评了AI代码审查触发的琐碎修复。他认为，这些修改从局部看虽无错误，却无必要在后期进入内核。提交者需回答的不是“AI是否找到了一处代码”，而是“这个问题是否严重、是否会造成回归、是否值得修改”。
这些表态勾勒出了Linus相对完整的AI观：AI可以寻找漏洞、检查代码并协助开发，但发现理论问题不等于产生值得提交的报告，生成可编译的修改不等于形成值得合并的补丁。AI负责扩大搜索范围，人类必须判断问题真实性、修复必要性、修改安全性及是否符合开发节奏。
这也是整个开源行业面临的矛盾。AI降低了发现可疑代码、撰写报告和生成补丁的成本，却未以同等比例降低维护者验证、沟通和承担风险的成本。以curl项目为例，维护者Daniel Stenberg观察到，低质量的AI垃圾报告减少，但需要认真验证的高质量AI报告增加。后者质量更高，却也更消耗时间。AI让报告产生更快，并不意味着维护者能同样快速完成复现、判断和修复。
在GamingOnLinux和Reddit等社区，Linus的言论引发热议。支持者认为Linus一如既往务实，承认“精灵已出瓶”，但庆幸无需负责清理混乱。有人认为代码审查是合理的AI用途，但反对者担心AI被滥用批量生产代码，将审核压力转嫁给他人。也有人采取条件立场，支持AI用于漏洞检查，但反对直接生成最终补丁。
Reddit用户PlacidTurbulence认为，媒体夸大了邮件的敌意。他理解Linus表达的是AI在负责任开发者手中具有价值。但也有人反驳称，Linus明确提出“可以分叉或离开”，此类标题虽有修辞色彩但非毫无依据。
更多开发者关注AI造成的工作量膨胀。有开发者抱怨同事滥用AI导致工作变难，产出速度加快但使用者过度自信，最终由他人负责修复。面对快速增长的代码变更，审查者甚至不得不使用同类AI工具才能跟上节奏。
也有人认为“AI只是工具”是一种过度简化。普通编译器、编辑器不涉及同等规模的训练数据争议、算力消耗和就业替代压力。即使AI在代码审查中有效，也不能推导出围绕AI的社会经济问题已解决。