잘 알려진 Linux 커널 관리자인 Greg Kroah-Hartman은 인터뷰에서 인공 지능 기반 코드 검토가 Linux 시스템에서 실질적인 도약을 이룰 수 있다고 말했습니다. 현재 인공지능은 너무 많은 쓰레기를 생성하기 때문에 일부 오픈소스 프로젝트에서는 인공지능이 생성한 보고서 제출을 금지하기도 합니다. 그러나 인공지능 기술을 어떻게 활용하느냐는 여전히 관리자의 결정에 달려 있다.
적어도 Linux 커널에서는 커널 관리자가 인공 지능을 사용하여 버그를 검토하는 것을 반대하지 않으며 Croa-Hartmann과 같은 관리자조차도 코드 검토에서 인공 지능의 탁월한 역할을 칭찬합니다.
Croa-Hartmann은 한 테스트에서 AI에게 문제를 찾아달라고 요청했고, AI가 코드를 검토한 후 60개의 문제를 찾아 해결책을 제공했다고 언급했습니다. Croa-Hartmann은 직접 검토한 후 수정 사항 중 약 20개는 잘못되었지만 나머지 40개는 실제적이고 효과적인 수정 사항임을 확인했습니다.
이러한 수정 사항이 실제로 적용되더라도 여전히 수동 정리, 변경 로그 개선 및 통합 작업이 필요하며 Croa-Hartmann이 이 모든 작업을 다시 수동으로 수행해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
Linux 커널 프로젝트에서 Croa-Hartmann은 분명히 AI가 수정 계획을 직접 병합하는 것을 허용하지 않을 것입니다. Croa-Hartmann의 접근 방식은 패치가 동일한 개발 라벨을 가지며 AI가 주로 코드 검토를 담당한다는 것입니다.
결국 해당 코드는 팀에서 해당 코드가 유효한지 철저히 확인한 후에만 병합됩니다. 이렇게 하면 AI의 누락으로 인해 문제가 있는 코드가 커널에 병합되는 것을 방지할 수 있습니다. 커널팀의 다른 구성원들도 코드 검토에 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다.
Kroa-Hartman은 오랜 커널 개발자인 Chris Mason(Meta Corp. 소속)이 AI 코드 검토 워크플로우의 선구자임을 인정합니다. Mason은 오랫동안 eBPF 및 네트워킹 코드의 AI 검토에 참여해 왔습니다.
비록 AI가 포괄적일 수 없고 여전히 일부 오류가 있지만 AI는 실제로 많은 명백한 문제를 찾을 수 있으므로 Croa-Hartmann은 AI의 역할은 권위보다는 인간 방어자를 보완하는 것이라고 항상 강조합니다.