Linus 锐评 AI 编程：“氛围编程”写玩具可以，但撑不起需要维护 35 年的系统

“如果你炫耀 99% 的代码是 AI 写的，那我敢打赌，你 100% 的代码其实都是编译器写的。”

近日，在北美开源峰会上，Linux 和 Git 的缔造者 Linus Torvalds 与老友 Dirk Hohndel 进行了他们的第 30 次公开对谈。面对当下如火如荼的 AI 编程浪潮，这位开源世界最著名的“代码守门人”依旧保持着其标志性的犀利与清醒。

在长达 35 年的开源生涯中，Linus 见证了从机器码到汇编语言，再到高级语言编译器的演进。在他看来，AI 确实是能够提升生产力的伟大工具，但它并没有颠覆编程的本质。

对于 AI 给开源社区带来的真实冲击，Linus 坦言自己抱有“爱恨交织”的复杂情感：AI 帮助人们发现了过去几十年隐藏的深层漏洞，这无疑是好事；但同时，大量由 AI 自动化生成的重复性错误报告，正在“压垮”无数个开源项目的维护者。

当“代码生成”变得廉价，真正的工程壁垒究竟在哪里？以下是 Linus 在对谈中关于 AI 编程、漏洞披露、开源维护以及开发者成长的深度洞察。

突如其来的 Commit 洪流：AI 闯入 Linux

按照惯例，Linux 内核的开发节奏在过去 20 年（特别是切换到 Git 之后）一直保持着极其平稳的规律。然而，这种平衡在半年前被打破了。

“在过去的六个月里，我们看到了大量的 commits（代码提交），全是微小的细节。”Linus 提到，最近两个版本的提交量比过去几年激增了约 20%。

起初，他以为是开发者对 Linux 7.0 版本（主版本号更迭）感到兴奋，但事实证明，真正的变量是 AI。

AI 工具门槛的降低，极大地降低了向 Linux 内核提交补丁的难度。但这引发了一系列始料未及的“社会性问题”。最显著的痛点爆发在内核的安全邮件列表中。

几十年来，Linus 一直坚持“安全 Bug 也是 Bug”的理念，很多常规漏洞往往也隐含着安全风险。当开发者使用 AI 工具分析源代码时，他们非常容易发现这些问题。出于对“安全隐患”的敏感，大家的第一反应往往是将报告发送给高度保密的安全邮件列表。

结果是灾难性的。“内核的安全列表被成百上千的人用同样的 AI 工具生成的重复报告给淹没了。”Linus 抱怨道。这些报告往往指向同一个潜在原因，导致本该处理核心安全问题的少数几位维护者，把大量时间浪费在转发和过滤重复报告上。

为此，Linux 社区被迫调整了漏洞披露政策：如果你是用 AI 发现的 Bug，请直接将其视为公开信息。 因为如果你能用 AI 发现，另外 100 个人也一样能发现。

维护者的倦怠：当代码洪流遇上有限的精力

AI 不仅带来了重复报告，还加剧了开源项目维护者的职业倦怠（Burnout）。

Linus 指出，虽然 Linux 内核拥有上千名贡献者和一批获得良好报酬的可靠维护者，能够相对从容地应对这种冲击，但 GitHub 上数以亿计的项目中，有很多只是由一两名开发者业余维护了十几年的“心头好”。

“当这些小型项目的维护者遭遇 AI 生成的报告洪流时，确实很容易被压垮。”更糟糕的是，很多提交报告的人只是运行了一下 AI 工具，像“打一枪换一个地方”一样，当维护者试图追问更多细节时，对方却消失得无影无踪。

Linus 认为，技术本身没有好坏，AI 发现 Bug 是好事，短期内虽然会带来阵痛，但长远看会让软件变得更安全。真正的挑战在于：人们整体上还没有学会如何负责任地、以协作的方式使用 AI 工具。

编程的本质没变：AI 只是另一个“编译器”

面对“AI 将替代程序员”的悲观论调，Linus 给出了极其硬核的驳斥。

“当我听到有人炫耀说‘我们 99% 的代码都是 AI 写的’时，我会很生气。”Linus 说，“因为这些人从来不会说自己‘100% 的代码其实都是编译器写的’，但这其实是一回事。”

从手写机器码（Linus 至今记得 6502 处理器上 LDA 的十六进制操作码是 A9）到使用汇编器，再到高度依赖编译器，编程工具的演进一直在提高抽象层级。

Linus 坚信，AI 只是这漫长演进链条上的最新一环。“编译器将生产力提高了 1000 倍，AI 可能会将你的生产力提高 10 倍。AI 很棒，但它并没有颠覆编程。”

他创造了一个非常有意思的词——“氛围编程（Vibes-based Programming）”。对于那种一次性的、写完就扔的玩具项目，通过不断调整提示词（Prompt）让 AI 帮你生成代码，效果确实非常出色。

“但如果你要构建的是一个需要维护 35 年的严肃项目，那就不能只靠写提示词，让别人或 AI 替你生成代码。”

结语：理解底层的能力才是真正的壁垒

Dirk Hohndel 总结道，在 AI 时代，优秀的开发者依然优秀，因为他们真正理解系统和复杂性，知道如何引导 AI 产出高质量代码；而对系统缺乏理解的人，往往只会让 AI 生成更多隐藏的 Bug。

Linus 对此表示赞同。即使在使用现代编译器，甚至让 AI 辅助生成代码的今天，他依然会去检查最终生成的汇编代码，以确保程序真的按照预期在运行。

在浮躁的 AI 时代，这或许是对所有开发者的最佳警醒：不要满足于当一个只会写 Prompt 的“需求翻译机”。工具的门槛越低，理解系统底层运作原理、驾驭复杂工程架构的能力，就越是你不可替代的护城河。