Linux之父怒了:你说「99%代码是AI写的」?那你100%的代码都是编译器写的!

「我真的会生气。」

这话从Linux之父嘴里说出来，分量不一般。他极少在公开场合表达情绪。但2026年5月，在北美开源峰会的舞台上，他没有客气。

和老友、Verizon开源主管Dirk Hohndel的对谈中，话题转到AI对编程的影响。当听到有人宣称"99%的代码由AI写成"时，Linux之父语气陡然变了——

"AI is a great new tool, but it's a tool, and when I see people saying, 'Hey, 99% of our code is written by AI,' I literally get angry."

「AI是个很棒的新工具，但它就是个工具。当我看到有人说'我们99%的代码都是AI写的'——我真的会生气。」

全场安静了一拍。

紧接着，他甩出了一个类比，把整个讨论钉死在墙上——

"Because those same people — I can pretty much guarantee — that 100% of their code is written by compilers. But they never say that."

「因为那些人，我几乎可以打包票，他们100%的代码其实都是编译器写的。但他们从来不提这茬。」

这段对谈的视频片段6月下旬在X上火了。单条浏览量超过35万，近4000人点赞，评论区直接吵翻。

▲ @IntCyberDigest 发布的峰会视频片段，35.7万次浏览，3900+赞

编译器类比：为什么戳中了所有人

你用C写一段代码，编译器把它翻译成机器码，CPU执行。没有任何程序员会站出来说"我的程序是GCC写的"。

但AI生成代码之后，突然有人开始往自己脸上贴金——"我们99%的代码由AI完成"。

Linux之父直接拆掉了这层包装：你用什么工具生成代码，和谁对这段代码负责，根本是两回事。

他从自己的编程史讲起。小时候直接写机器码——连汇编都没用到，手动写数字、计算分支偏移。后来才发现这事太蠢，于是有了汇编器，然后有了编译器。

在他看来，编译器把编程生产力提升了大约1000倍。AI呢？在这个基础上再加个10倍。

"Compilers boosted programming by a factor of 1000. AI adds another 10x on top."

10倍是个了不起的数字。但跟编译器带来的1000倍比，远远谈不上"颠覆"。

工具一层一层叠上去，但有件事从来没变——你得理解自己在造什么。

"People who know what they're doing to understand systems will be able to prompt tools to write good code. People who don't understand the complexity of systems will also prompt systems and write processes that will fail."

「懂系统的人，用AI能写出好代码。不懂系统复杂性的人，也会用AI——然后写出注定失败的东西。」

▲ The New Stack 详细报道了这次对谈，还原了编译器类比的完整上下文

内核安全列表已经瘫了

峰会上的发飙背后，是大半年的积怨。

2026年5月17日，Linux之父发布Linux 7.1-rc4更新时，专门提了一件事：内核安全邮件列表已经"almost entirely unmanageable"——几乎完全无法管理。

原因说出来有点荒诞：不同的人用同一个AI工具扫描内核代码，发现同一个bug，然后各自提交报告。大量重复涌入，信噪比极低。

他直接立了新规：用AI发现的安全漏洞，一律按"公开披露"处理——因为你能用工具找到，一百个人大概率也同时找到了。

"AI tools are great, but only if they actually help, rather than cause unnecessary pain and pointless make-believe work."

「AI工具很好——前提是真的在帮忙，别制造无谓的痛苦和毫无意义的表演性劳动。」

同一时期，内核提交量出现了不寻常的变化。过去几年相对稳定，但最近6个月飙升了约20%。

Linux之父一开始以为是7.0大版本号带来的兴奋效应。后来他意识到——AI工具对很多人来说，终于"够用了"。

这20%里有好的部分。AI帮助挖出了老代码库中埋了多年的深层bug，Linux之父自己也承认：

"Finding bugs is great, because the real problem is all the bugs you didn't find."

「发现bug是好事——真正的问题是那些你没有发现的bug。」

但代价也跟着来了——维护者的审查工作量水涨船高，而内核的人手并没有同比增长。更多的提交、更多的报告、更多需要确认和修复的东西，压在同一批人身上。

▲ The Register 报道了Linux之父在LKML上的声明：AI驱动的bug猎人已经让安全邮件列表"几乎无法管理"

curl的崩溃：被AI垃圾报告逼到关闭赏金计划

Linux内核至少还有庞大的维护团队和企业资源撑着。小项目呢？

2026年1月，curl维护者Daniel Stenberg做了一个让整个开源圈震动的决定：关闭运行多年的HackerOne bug bounty赏金计划。

curl是互联网基础设施级别的项目——几乎每台联网设备都在跑它。自2019年启动赏金计划以来，确认了87个安全漏洞，累计支付超过10万美元。

但从2024年下半年开始，AI生成的垃圾安全报告潮水般涌入。Stenberg管它叫"slop"——泥浆、废料。

有效报告确认率从15%以上，暴跌到5%以下。

"Never-ending slop submissions take a serious mental toll."

「永无止境的垃圾提交对精神造成了严重损耗。」

Stenberg用了一个更狠的说法——"death by a thousand slops"，被一千份垃圾报告活活拖死。

更让人无奈的是"drive-by"现象：有人扔一份AI生成的报告过来，你追问细节，对方消失了。人走了，烂摊子全留给维护者。

最终curl取消了所有货币奖励，关闭HackerOne通道，转向GitHub私有漏洞报告。Stenberg原话：

"Prevent more people pouring sand into the machine."

别再往机器里灌沙子了。

Linux之父在峰会上特别提到了这类小项目维护者的困境：

"Of all the projects that people maintain that are not the Linux kernel… they get really burned out."

「那些维护非Linux内核项目的人……他们真的被耗尽了。」

"Sometimes, obviously, AI reports a bug, and when you ask for more information, the person has done that drive-by and doesn't even answer your question."

「有时候AI报了一个bug，你追问更多信息，对方早就跑了，根本不搭理你。」

这才是真正的burnout来源——发现问题零成本，确认和修复的代价全由维护者承担。

社区热议：谁支持，谁反对

峰会视频出圈后，X上的讨论迅速分成几个阵营。

支持Linux之父的声音占了压倒性多数。

"AI writes a lot of code. Almost none of it is code you'd actually want running in production without heavy human oversight."

「AI确实写了很多代码。但几乎没有哪段你敢不经过仔细审查就丢到生产环境里。」

系统程序员圈子的态度更坚定：

"For kernel and related work? 150% right. Systems programming with AI means you need to read and understand every line."

「做内核相关的工作？150%正确。用AI做系统编程，你必须逐行读懂。」

也有人从职业发展角度发出警告：

"If you exclusively 'vibe code' you are missing out on that brain training."

「如果你只靠'氛围编程'（vibe code），你正在错过真正的思维训练。」

▲ @twtayaan 的详细引述帖，完整还原了Linux之父的多段发言，是被引用最多的版本之一

反对方也有一定道理。有人指出编译器做的是确定性翻译，AI做的是生成和逻辑创造，两者不能简单类比。

支持方的回应很干脆：管它工具怎么运作，最终对代码负责的人只能是开发者。你不会把程序署名给GCC，那凭什么署名给ChatGPT？

还有一种中间位置——

"AI is just another layer of abstraction. Though the question is what's after AI?"

「AI只是又一层抽象。但问题是——AI之后是什么？」

Linux之父自己也用AI，但他还在看汇编

值得注意的是，Linux之父从来没说过"别用AI"。相反，他在峰会上态度很明确——

"I'm 100% convinced that AI is changing programming, but it's not changing the fun."

「我100%确信AI在改变编程，但它没有改变编程中的乐趣。」

他自己也在个人项目上用AI生成代码。但用法完全不同：

"Even when I use AI for my pet toy projects, I will use AI to generate code, I will look at that code, I will actually still look at the assembly language… because it's what I grew up with."

「就算在我自己的小项目上用AI生成代码，我也会看那些代码，甚至还会去看汇编语言……因为那是我的老本行。」

一个从手写机器码时代走过来的程序员，用最新的AI工具，看最底层的汇编。

这跟那些喊着"99%代码由AI完成"的人，反差太大了。一边是对每一行代码保持敬畏，一边是用一个百分比把所有工程细节一笔勾销。

Linux内核团队也在引入AI辅助，比如一个叫"Sashiko"的patch review工具。但有条铁律贯穿始终：人类终审，AI辅助。顺序不能反。

工具会换代，但这件事不会

从机器码到汇编，从汇编到高级语言，从高级语言到AI生成。每一次抽象层的叠加，都把生产力往上推了一个量级。

但每一次，理解底层的人反而变得更稀缺、更值钱。

Linux之父在峰会上留了一段话，值得每个写代码的人想一想：

「懂系统的人，用AI能写出好代码。不懂系统复杂性的人，也会用AI——然后写出注定崩溃的东西。所以，你还是得理解整个系统是怎么运作的。」

AI给的10倍加成，只对本来就知道自己在做什么的人有效。对剩下的人，它放大的是混乱。

而在开源世界，这种混乱已经有了具体的形态：内核安全列表被重复报告淹没，curl被迫关闭赏金计划，维护者在无止境的"drive-by"报告中一点点燃尽。

工具在进化。但理解和责任，从来没有被自动化过。

那些愿意逐行审查代码、愿意看汇编、愿意为系统的复杂性负责的人，在AI时代比任何时候都重要。