Linux生みの親がAI活用を評価、コード審査の負担には警鐘
LinuxとGitの開発者リーナス・トーバルズ氏が、生成AIによるプログラミング支援の有用性と限界について語った。発言は10月9日、チェコ・プラハで開催されたOpen Source Summit Europe 2026の対談で行われ、12日には海外掲示板でも議論が広がった。
不得意な作業をAIに任せる使い方
トーバルズ氏は、自作のギター用機器の画面を改善したかったものの、UI開発には不慣れだったためAIを試したと説明した。最初の生成結果は満足できるものではなかったが、既存のC言語の実装を示して改善を指示したという。AIを道具として適切に使えば開発を楽しくでき、初心者がものづくりに触れるきっかけにもなるとの考えを示した。
Linux本体では慎重な検証が必要
一方で、重要なソフトウェアを扱う際にはAI利用に注意が必要だと強調した。LinuxカーネルではAIによる不具合発見やレビューが役立つ一方、質の低い修正案や報告が保守担当者に集中する問題もある。生成の速さだけでなく、人間が確認できる品質と審査体制が課題になる。
開発者の間で使い分けを議論
Redditでは、試作品や単調な作業にAIを使う実践例が挙がる一方、不得意な分野では出力の誤りを見抜きにくいとの指摘もあった。AIを使うかどうかだけでなく、完成物の検証、保守性、開発者自身の学習をどう確保するかが論点となっている。
みんなの反応
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AIに設計やきれいな実装を任せきりにはできない。でも機能ごとに細かく管理して使えば開発速度は上がる。
上位の計画を自分で管理できるならAIに作業を任せられる。初心者がAIに頼りすぎることは心配だ。
デバッグや試作品、解決策の調査など、退屈で時間のかかる仕事をAIに手伝ってもらっている。
機械学習は面白い技術だと思うけれど、業界がその可能性を誇張して扱うのは嫌だ。
生成AIの解決策には厳密な学習とテストが必要だ。導入するだけでよいという宣伝は問題だ。
初心者が何でもAIに任せたら練習にならず、何かを得意になる機会を失ってしまう。
仕事ではAIの出力をレビューするが、個人開発では自分でコードを書き、出力を判断する力を保っている。
自分はコードの8割を手で書く。AIはレビュー、ログ分析、調査や繰り返し作業の自動化に使う。
組み込み航空宇宙の仕事では、速さよりも正確さと一貫性を重視しているので、AIはあまり使わない。
不得意なことをAIに任せたとして、その結果が正しいかどうやって分かるのだろう？
結果をテストすればいい。ほかの技術でも同じことだ。
仕組みをすべて理解していなくても、ちゃんと動くかどうかをテストすることはできる。
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