L'adoption généralisée des outils d'IA pour l'analyse de code a créé des problèmes inattendus pour les développeurs de systèmes d'exploitation open source. Dans un récent rapport sur l'état du noyau, le fondateur et responsable de Linux, Linus Torvalds, a vivement critiqué les chercheurs en sécurité pour avoir inondé l'équipe de rapports identiques générés par des réseaux neuronaux. C'est ce que rapporte Ixbt.com rapporte.
Selon Torvalds, le flux incessant de messages d'IA a rendu la liste de diffusion privée sur la sécurité ingérable. Le problème est aggravé par une duplication excessive des données, car différentes personnes utilisent les mêmes outils d'IA populaires pour trouver exactement les mêmes erreurs dans le même code. Linus a souligné que si une vulnérabilité est trouvée à l'aide de l'IA, il est très probable que quelqu'un d'autre l'ait déjà trouvée.
Le responsable de Linux a annoncé que les erreurs trouvées par les réseaux neuronaux ne seraient plus considérées comme confidentielles. Les examiner en mode privé est inutile, car les auteurs des rapports ne voient pas les soumissions des autres et continuent d'envoyer des doublons. Torvalds a déclaré qu'il n'est pas contre la technologie d'IA, mais qu'elle doit apporter une réelle valeur ajoutée au lieu de simplement créer l'apparence du travail. Il a exhorté les chercheurs à étudier la documentation et à rédiger des correctifs prêts à l'emploi basés sur les conseils de l'IA.
Cette déclaration intervient dans le contexte de l'exploit Copy Fail (CVE-2026-31431), qui affecte presque toutes les distributions Linux depuis 2017. Cette erreur critique a été trouvée en une heure seulement avec l'aide de l'IA, mais dans ce cas, les experts ont fourni un code d'exploitation fonctionnel et vérifié, ce qui le distingue de centaines de soumissions "déchets".
La plateforme GitHub est confrontée à un problème similaire. L'ingénieur en sécurité de l'entreprise, Jarom Brown, a mis en garde contre une vague de rapports d'IA de faible qualité. Il a noté que les résultats bruts des réseaux neuronaux sont un bruit inutile. Brown a exhorté les chasseurs de bugs à se concentrer sur la qualité plutôt que sur la quantité, rappelant qu'un bug vérifié de haute qualité est plus valorisé que dix suppositions d'IA.
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