Greg Kroah-Hartman, holenderski programista Linux, opowiedział The Register o zmianach w raportach o podatnościach generowanych przez 'sztuczną inteligencję'.
Miesiąc temu jakość raportów O AI o podatnościach znacznie wzrosła. Wcześniej większość z nich była śmieciem, ale według Kroah-Hartmana nie stanowiło to dużego problemu dla jądra (w przeciwieństwie do cURL) — było wielu programistów, którzy dawali sobie radę, a śmieci raczej bawiły niż niepokoiły. W ostatnim miesiącu jednak znaczna część przesyłanych raportów jest naprawdę przydatna. To zjawisko występuje również w innych projektach open source. Dlaczego — nie jest jasne. Może narzędzia poprawiły się, a może ludzie zaczęli je właściwie wykorzystywać.
Programiści przesyłający raporty i poprawki zaczynają uczciwie oznaczać generowane przez AI jako takie. AI potrafi już teraz generować dziesiątki poprawek, jeśli warunki wystąpienia błędu są proste i łatwe do określenia.
W sprawie przekazanego przez Google Sashiko, Kroah-Hartman powiedział, że potrzebują narzędzia do szybkiej oceny przesyłanych poprawek. Większość poprawek przechodzi już teraz przez to narzędzie. I jest dostępne dla wszystkich.
LLM jako pierwsi zaczęli używać programiści systemu sieciowego i BPF. Następnie DRM. Ale to wymagało wielu zasobów. Z narzędziem Google to stało się dostępne dla wszystkich, a wszystko sprowadzi się do wspólnego interfejsu.
Te kontrole są 'uzupełnieniem' istniejących, a nie 'ostatecznymi'. Pozwalają szybciej odpowiadać programistom przesyłającym poprawki. Kroah-Hartman oczekuje, że liczba raportów błędów i poprawek generowanych przez AI będzie rosła i szuka sposobów na przyspieszenie ich przetwarzania. Jeśli coś nie przechodzi automatycznej kontroli, konserwator może się nim nie zajmować.
Kroh-Hartman uważa, że AI ułatwiło znajdowanie podatności i zwiększyło obciążenie konserwatorów jądra. Dlatego właściwe byłoby ułatwienie pracy konserwatorom za pomocą AI.
Źródło: linux.org.ru
