Linus Torvalds प्रोग्रामिंग में AI की भूमिका देखते हैं

Linux के निर्माता Linus Torvalds ने प्रोग्रामिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सशर्त समर्थन किया है। उनके अनुसार यह आनंद और बग खोजने के लिए उपयोगी साधन है, लेकिन महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर विकास में इसके इस्तेमाल की स्पष्ट सीमाएं होनी चाहिए।

प्राग में Open Source Summit Europe में बोलते हुए Torvalds ने कहा कि पहले AI को अपर्याप्त मानने के बाद अब उन्हें इसका उपयोग पसंद आने लगा है। लेकिन उन्होंने चेतावनी दी कि Linux kernel जैसे प्रोजेक्ट में लापरवाही से इस्तेमाल करने पर AI-निर्मित सामग्री maintainers का काम बढ़ा सकती है।

साधन, स्वतः विकल्प नहीं

Torvalds ने AI को ऐसा साधन बताया जिसका मूल्य संदर्भ पर निर्भर करता है। शौकिया प्रोग्रामिंग और सीखने में यह कोडिंग को अधिक सुलभ बना सकता है और छोटे प्रोजेक्ट पर काम करने का आनंद लौटा सकता है। उन्होंने AI-सहायता वाली “vibe coding” को प्रोग्रामिंग में आनंद पाने का एक तरीका बताया।

यह उन सॉफ्टवेयर में generated output पर निर्भर रहने से अलग है जो बहुत से लोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं। Torvalds ने कहा कि वास्तविक और महत्वपूर्ण काम में AI लागू करते समय डेवलपर्स को सावधान रहना चाहिए।

यह अंतर Linux जैसे open-source प्रोजेक्ट की व्यावहारिक जरूरतों को दर्शाता है। Kernel को एक बड़े contributor समुदाय द्वारा बनाए रखा जाता है और maintainers को patches, reports और प्रस्तावित बदलावों का मूल्यांकन करना पड़ता है। कम गुणवत्ता वाली AI-निर्मित submissions की बाढ़ समीक्षा का समय खा सकती है, भले ही कुछ सामग्री विश्वसनीय लगे।

बग खोजने का उपयोग अधिक आशाजनक

रिपोर्ट के अनुसार, Torvalds Linux kernel में बग खोजने और ठीक करने में AI को महत्वपूर्ण घटक बनते देखते हैं। यह उपयोग डिजाइन या code review की जिम्मेदारी किसी model को देने से सीमित है: तकनीक समस्याएं पहचान सकती है, लेकिन सुधार उचित है या नहीं, इसका निर्णय मनुष्य करते हैं।

कोडिंग assistants अपनाने वाली टीमों के लिए यह उपयोगी अंतर है। कोड बनाना सॉफ्टवेयर कार्य का केवल एक हिस्सा है। बड़े प्रोजेक्ट को बनाए रखने में सिस्टम व्यवहार समझना, बदलावों की समीक्षा करना, परीक्षण करना और परिणामों की जिम्मेदारी लेना भी शामिल है।

Torvalds ने कहा कि वे मुख्य रूप से maintainer हैं, न कि खुद बड़ी मात्रा में kernel programming करने वाले व्यक्ति। यह भूमिका उनके विचारों को उस व्यावहारिक सवाल से विशेष रूप से जोड़ती है कि AI output एक परिपक्व, सहयोगी codebase में कैसे प्रवेश करता है।

नए प्रोग्रामरों के लिए बाधा कम करना

Torvalds ने AI को प्रोग्रामिंग सीखने के अनुभव में बदलाव से भी जोड़ा। उन्होंने 1980 के दशक की शुरुआत में प्रोग्रामिंग शुरू की थी, जब कंप्यूटर और उनके लिए लिखे जाने वाले कार्यक्रम बहुत सरल थे। आज software engineering की ऊंची दहलीज के कारण नए लोगों के लिए छोटे प्रयासों को सार्थक समझना कठिन है।

AI लोगों को प्रयोग करने, सवाल पूछने और कुछ बनाने का तरीका देकर इस बाधा को कम कर सकता है, बिना आधुनिक computing stack की हर परत पहले सीखने की जरूरत के। इस संदर्भ में इसका मूल्य तकनीकी जितना ही प्रेरणात्मक भी हो सकता है।

इससे बुनियादी बातें सीखने की जरूरत समाप्त नहीं होती। इसके बजाय, assistant शुरुआती खोज को कम डरावना बना सकता है। व्यक्तिगत प्रोजेक्ट पर काम करने वालों के लिए विचार से काम करने वाले प्रयोग तक का रास्ता छोटा करने वाला साधन प्रोग्रामिंग को अधिक तत्काल महसूस करा सकता है।

Maintainers को अब भी मात्रा नहीं, उपयोगी संकेत चाहिए

जो पहुंच सीखने वालों की मदद करती है, वही स्थापित प्रोजेक्ट में कठिनाइयां पैदा कर सकती है। यदि AI patches या bug reports बनाना आसान कर दे, तो maintainers को अधिक submissions मिल सकती हैं, लेकिन अधिक उपयोगी योगदान नहीं। मूल्यांकन के दौरान अनुभवी डेवलपर्स को गलतियां, duplicates और अनुपयुक्त बदलाव पहचानने पड़ते हैं।

इसलिए Torvalds का रुख न पूर्ण समर्थन है, न अस्वीकृति। AI तब उपयोगी है जब वह डेवलपर के काम का समर्थन करे, खासकर प्रयोग और बग खोज में। वह जोखिमपूर्ण तब बनता है जब लोग ऐसा काम भेजने लगें जिसे उन्होंने समझा या validate नहीं किया।

Linux और अन्य महत्वपूर्ण open-source प्रोजेक्ट में मानव समीक्षा प्रक्रिया के केंद्र में रहती है। AI system किसी issue को खोजने या विचार का मसौदा बनाने में मदद कर सकता है, लेकिन तकनीकी शुद्धता और प्रोजेक्ट के अनुरूपता का निर्णय maintainers को ही करना होगा।

AI coding का व्यावहारिक दृष्टिकोण

Torvalds की टिप्पणियों का व्यापक महत्व विचारधारा के बजाय उपयोग पर जोर देना है। AI पर बहस अक्सर पूर्ण अपनाने और पूर्ण अस्वीकृति के बीच सिमट जाती है। उनका दृष्टिकोण अधिक व्यावहारिक है: जहां मदद मिले वहां तकनीक का उपयोग करें और विफलता के परिणाम बढ़ने पर अधिक सावधानी बरतें।

यह दृष्टिकोण पूरे software development क्षेत्र में प्रभावी हो सकता है। व्यक्तिगत प्रयोग, शैक्षिक प्रोजेक्ट और production kernel release के जोखिम अलग-अलग होते हैं। AI assistant की उचित भूमिका भी उसी अनुसार बदलनी चाहिए।

Torvalds का संदेश सीधा है। AI प्रोग्रामिंग को अधिक आनंददायक बना सकता है और बग खोजने में मदद कर सकता है। लेकिन महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर में generated output उन लोगों की सावधानी, विशेषज्ञता और जवाबदेही की जगह नहीं ले सकता जो उसके लिए जिम्मेदार हैं।

यह लेख ZDNET की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।