Линус Торвальдс резко высказался против ИИ-слопа в ядре Linux

Линус Торвальдс резко высказался против ИИ-слопа в ядре Linux

Линус Торвальдс резко высказался против ИИ-слопа в ядре Linux

Пока мир захлёбывается от LLM-ботов и бесконечного ИИ-слопа, ядро Linux, похоже, остаётся последним бастионом здравого смысла. По крайней мере, если судить по свежей реакции Линуса Торвальдса на дискуссию вокруг использования ИИ в разработке ядра.

Создатель Linux довольно резко высказался по поводу идеи как-то отдельно регулировать или документировать вклад, сделанный с помощью LLM-помощников.

Поводом стало сообщение разработчика ядра Лоренцо Стоукса, связанного с Oracle, который усомнился в популярной формуле «LLM — это просто ещё один инструмент» и назвал такую позицию наивной.

Ответ Торвальдса был, мягко говоря, недипломатичным — в его стиле:

«Нет. Глупая тут как раз твоя позиция. Говорить об “ИИ-слопе” — это просто идиотизм. Люди, которые клепают плохие патчи с помощью ИИ, не будут добросовестно это документировать. Это настолько очевидно, что я вообще не понимаю, зачем это обсуждать».

Дальше — ещё жёстче. По мнению Торвальдса, документация ядра не должна превращаться в идеологическое поле боя между апологетами ИИ и сторонниками «конца света»:

«Я не хочу, чтобы документация по разработке ядра становилась заявлением об ИИ. У нас и так хватает людей по обе стороны — от “всё пропало” до “ИИ революционизирует разработку”».

Именно поэтому он настаивает на нейтральной формулировке «просто инструмент». Не потому, что он безоговорочно верит в LLM, а потому что документация — не место для деклараций.

При этом позиция Торвальдса остаётся, как ни странно, неоднозначной. Формально он не запрещает использование ИИ-помощников и, похоже, понимает, что запрет был бы бессмысленным. Если LLM-боты можно использовать тайком, их всё равно будут использовать. Просто не скажут об этом.

Контекст у спора вполне реальный. Команды разработчиков уже работают над чёткими рекомендациями по написанию патчей с помощью ИИ, а сами инструменты активно применяются на практике.

Сам Торвальдс раньше высказывался об ИИ куда мягче. В 2024 году он говорил, что 90% ИИ-маркетинга — это хайп, а позже неожиданно допустил вайб-кодинг, но с оговоркой: «если это не для чего-то важного». С этим, впрочем, далеко не все согласились — включая технических журналистов.

Кроме того, Линус в декабре неожиданно оправдал Windows BSOD.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru