قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من العثور على أخطاء في Linux بشكل أسرع من قدرة البشر على فرزها.
في تحديث Linux 7.1-rc4، قال Linus Torvalds إن قائمة أمان kernel قد غمرتها تقارير الأخطاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والعديد منها مكرر من أشخاص يستخدمون أدوات مماثلة ويجدون نفس المشكلات. يبدو الإصدار نفسه روتينيًا، حيث تشكل برامج التشغيل حوالي نصف التصحيح وإصلاحات وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي التي تقود الطريق.
التحذير الأكثر وضوحًا يتعلق بما يحدث بعد أن تشير أداة الذكاء الاصطناعي إلى وجود خلل محتمل. يرسم تورفالدس خطًا فاصلًا بين العمل المفيد المدعوم بالذكاء الاصطناعي وبين التقديمات التي تصل دون التحقق أو السياق أو التصحيحات. تعمل هذه التقارير الضعيفة على تحويل عملية فرز الأخطاء إلى عمل إضافي للأشخاص الذين يحافظون على Linux.
لماذا يظل البريد الوارد يفيض
لا يطلب Linux من المطورين التوقف عن استخدام الذكاء الاصطناعي. إن توجيهات المشروع الخاصة تبقي المسؤولية على عاتق المساهم، مما يعني أن العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي لا يزال يتعين عليه اتباع عملية kernel العادية.
النتيجة التي تم إنشاؤها بواسطة الآلة لا تصل جاهزة للعمل. لا يزال يتعين على المراجعين التحقق مما إذا كان من الممكن إعادة إنتاجه، وما إذا كان شخص ما قد أبلغ عنه بالفعل، وما إذا كان قد تم إصلاحه مسبقًا، وما إذا كان ينتمي إلى قناة أمنية خاصة. يمكن لادعاء واحد غامض أن يبدأ سلسلة من التوجيه والمتابعة والتنظيف.
من يدفع عندما يتخطى الذكاء الاصطناعي الواجبات المنزلية؟
تقع التكلفة على المشرفين أولاً. كل تقديم ضعيف لا يزال يحتاج إلى إنسان ليقرأه، ويقارنه بالعمل الموجود، ويقرر أين ينتمي.
بدأ هذا العبء في الظهور خارج نظام Linux. وفي حادث منفصل مفتوح المصدر، قال سكوت شامبو، مشرف برنامج Matplotlib، إن أحد عملاء الذكاء الاصطناعي انتقد علنًا بعد رفض إحدى مساهماته البرمجية، مما أدى إلى تحويل قرار المشروع الروتيني إلى تنظيف السمعة. ويتعامل نظام Linux مع نسخة أكثر هدوءًا من نفس الضغط، حيث يصل العمل الناتج عن الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من قدرة المتطوعين في المشروع على استيعابه بشكل مسؤول.
تحذير تورفالدس أصعب من مذكرة الإصدار العادية لأنه يصف مشكلة عمالية مختبئة داخل قصة الأتمتة. لقد خفض الذكاء الاصطناعي تكلفة إنشاء العمل للمشرفين دون خفض تكلفة حلها.
ما يجب على المستهلكين مشاهدته بعد ذلك
لن يشعر المستهلكون بهذا على أنه أزمة فورية تتعلق بأمن الأجهزة. يكمن الخطر في عمليات التصحيح البطيئة والأكثر ضجيجًا خلف الكواليس، خاصة وأن Linux يساعد في تشغيل الخدمات السحابية وأجهزة التوجيه والهواتف وأجهزة التلفزيون الذكية وغيرها من الأجهزة المتصلة.
يمكن أن تساعد أفضل النتائج المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إصلاح العيوب الحقيقية بشكل أسرع. يمكن للبرامج السيئة أن تؤخر المسار من الاكتشاف إلى التصحيح من خلال إجبار مطوري kernel على مسح التكرارات والمطالبات الغامضة قبل بدء العمل المفيد.
والشيء التالي الذي يجب مراقبته هو ما إذا كانت المزيد من المشاريع مفتوحة المصدر تتبع خطى Linux وتضع قواعد أكثر صرامة للمساهمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تأمين البرامج عندما يجلب البشر الدليل والسياق والتصحيحات معها.