9 月 AI 生成的程式碼已占所有 Linux 核心修補程式的 17.25% （★ 24 分）
Linux 核心近期由人工智慧（AI）協助撰寫的程式碼比例明顯上升。貼文宣稱，單在前一週就有 1,634 件送交至 Linux 核心的程式碼變更由 AI 撰寫；9 月截至當時，AI 撰寫的修補程式（patch，針對既有程式碼的變更）已占所有核心修補程式的 17.25%。這項數字反映 AI 已不只用於一般應用程式開發，也開始進入對穩定性、安全性與硬體相容要求極高的基礎軟體領域。
討論者指出，這類統計主要仰賴 Linux 核心送交規範：開發者若在撰寫或修改程式碼時使用 AI 工具，應揭露所使用的工具，因此數字可視為已申報案件的統計；也有人認為，未完整揭露 AI 參與程度的情況可能存在，實際占比未必較低。不過，核心程式碼牽涉大量硬體細節、歷史決策與未明文化的限制，語言模型未必具備完整脈絡，特別容易產生表面合理、實際無法正常運作的變更。
不少留言肯定 AI 在重複性工作上的效益，包括撰寫樣板程式碼、測試、文件、紀錄、初步程式碼審查，以及協助理解陌生程式庫。有資深團隊分享，若開發者本來就熟悉程式庫，並建立明確規範、人工審查與測試流程，AI 可讓原本數週的工作縮短至數日，同時改善測試涵蓋率與提交紀錄。較平衡的看法是，AI 能加速實作，但仍需要具備領域知識的人判斷需求、設計架構、檢驗結果與承擔責任。
反對者則擔心，企業可能把 AI 的產出速度直接等同於人力價值，鼓勵以程式碼行數或交付速度作為績效指標，卻忽略維護成本與可靠性。大型語言模型（LLM，Large Language Model）尤其不擅長同時推理複雜系統各元件的互動、故障模式與長期後果；若開發者不理解 AI 寫出的內容，日後除錯與維護可能更困難。討論整體認為，AI 最適合作為受控的輔助工具，而非取代工程判斷或免除人工審查的捷徑。
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