Linus Torvalds, nhà sáng lập kernel Linux, cho biết làn sóng báo cáo lỗi do AI tạo ra đang gây quá tải cho danh sách thư bảo mật của dự án. Theo ông, vấn đề lớn nhất là số lượng báo cáo trùng lặp tăng mạnh, khiến nhóm phụ trách phải tốn phần lớn thời gian cho việc sàng lọc và phản hồi.

Theo The Register ngày 17/5 (giờ địa phương), trong bản cập nhật hàng tuần về kernel Linux, Torvalds đã giới thiệu Linux 7.1-rc4 và nhận định quá trình chuẩn bị cho bản phát hành chính thức nhìn chung vẫn diễn ra khá ổn định.

Tuy nhiên, ông đồng thời cảnh báo rằng các báo cáo do AI tạo ra vẫn liên tục được gửi đến danh sách thư bảo mật. Nhiều người dùng cùng một công cụ để phát hiện cùng một vấn đề, dẫn đến lượng báo cáo trùng lặp rất lớn.

Theo Torvalds, đội ngũ phụ trách hiện phải dành quá nhiều thời gian để phân loại các báo cáo trùng nhau và trả lời rằng lỗi đó “đã được sửa”. Ông cho rằng đây là công việc tốn kém nhưng không mang lại nhiều giá trị. Torvalds nhấn mạnh các lỗi do AI phát hiện, về bản chất, không còn là thông tin mang tính bí mật. Vì vậy, xử lý chúng trong một danh sách thư không công khai chỉ làm lãng phí nguồn lực của tất cả các bên liên quan.

Ông cũng chỉ ra rằng chính cơ chế riêng tư của danh sách thư bảo mật lại khiến tình trạng trùng lặp nghiêm trọng hơn. Do không thể biết người khác đã báo cùng một lỗi hay chưa, nhiều báo cáo giống nhau tiếp tục được gửi vào hệ thống.

Về vai trò của AI trong việc cải thiện bảo mật phần mềm, Torvalds nói các công cụ AI có thể rất hữu ích, nhưng chỉ khi chúng thực sự giúp giải quyết vấn đề thay vì tạo thêm “nỗi phiền toái không cần thiết” và những công việc mang tính hình thức.

Ông khuyến nghị cộng đồng vẫn có thể sử dụng AI, nhưng nên theo hướng giúp quy trình làm việc hiệu quả hơn và tạo ra giá trị thực tế. Theo Torvalds, nếu một lỗi được AI phát hiện thì khả năng cao người khác cũng đã tìm ra lỗi đó.

Vì vậy, để tạo ra đóng góp có ý nghĩa, người gửi báo cáo cần đọc tài liệu, chuẩn bị bản vá và bổ sung giá trị cụ thể vượt lên trên kết quả mà AI đưa ra, thay vì gửi các báo cáo một cách máy móc mà không có hiểu biết thực chất về vấn đề.