O projeto Linux kernel finalmente formalizou suas diretrizes para o uso de inteligência artificial no processo de desenvolvimento. Após meses de debates — inclusive na Maintainers Summit de 2025 —, uma política clara foi incorporada à documentação oficial do kernel com o lançamento do Linux 7.0.
O documento, intitulado AI Coding Assistants, está agora hospedado nas diretrizes de processo do kernel, ao lado das demais orientações para contribuidores.
O que a nova política exige?
A política não proíbe o uso de IA, mas impõe três princípios fundamentais:
- A responsabilidade humana por cada patch é absoluta e inegociável.
- Submissões totalmente geradas por máquinas não são aceitas.
- O uso de ferramentas de IA deve ser explicitamente divulgado, com a inclusão da tag
Assisted-by.
Esses requisitos reforçam a integridade do modelo de contribuição do kernel, mantendo a conformidade com a licença GPL-2.0-only, exigida para todo código submetido.
A tag Assisted-by: formato e aplicação
Cada patch que recebeu suporte de IA deve conter uma linha no cabeçalho no formato:
Assisted-by: AGENT_NAME:MODEL_VERSION [TOOL1] [TOOL2]Exemplo válido, conforme consta na documentação oficial:
Assisted-by: Claude:claude-3-opus coccinelle sparseA tag permite rastrear quais modelos e ferramentas auxiliaram na elaboração do código — seja para análise estática, detecção de padrões ou geração de correções.
Inicialmente, Linus Torvalds questionou a necessidade de uma tag específica, sugerindo que informações sobre o uso de IA poderiam constar no corpo do changelog. No entanto, a comunidade consolidou o uso da tag como padrão operacional.
O DCO permanece inabalável
O Developer Certificate of Origin (DCO) continua sendo o pilar ético e legal do processo de contribuição. Ele exige que um ser humano assine digitalmente cada submissão com Signed-off-by, assumindo responsabilidade integral pelo conteúdo.
Assistentes de IA não podem assinar nem adicionar essa linha. O papel do humano é revisar, validar, adaptar e endossar — garantindo que o código atenda aos critérios técnicos, legais e de qualidade do kernel.
Caso prático: Greg Kroah-Hartman e o “clanker”
Já há exemplos reais de adoção dessa abordagem. Greg Kroah-Hartman (GKH), mantenedor do kernel estável, vem utilizando fuzzing assistido por IA em sua árvore de desenvolvimento, em um ramo chamado clanker.
Ele começou com o código ksmbd e SMB, identificou possíveis falhas e submeteu correções acompanhadas de um aviso explícito: os revisores devem verificar independentemente cada alteração antes de confiar nela.
Esse fluxo — IA como ferramenta de detecção, seguida de análise crítica e implementação humana — é exatamente o modelo que a nova política busca padronizar.
Como outros projetos lidam com IA
Enquanto o Linux opta por regulamentar — e não proibir — o uso de IA, outras distribuições e sistemas adotaram posturas mais restritivas:
- O Gentoo baniu contribuições geradas por IA em 2024, citando riscos de direitos autorais, qualidade de código e questões éticas.
- O NetBSD classifica código produzido por LLMs como “tainted code”, exigindo aprovação escrita dos desenvolvedores principais antes da incorporação.
Essas diferenças refletem visões distintas sobre confiança, governança e escalabilidade no software livre — mas também destacam a posição única do kernel Linux: pragmática, transparente e centrada na responsabilidade individual.
O desafio real está na aplicação
A política é clara no papel. O sucesso dela dependerá, contudo, do compromisso real dos contribuidores em revisar minuciosamente tudo o que a IA sugere.
Como observado no artigo original: “Whether that turns out to be the sensible call or just a lenient one will depend on how seriously people actually take the ‘a human reviewed this’ part.”
Afinal, a IA não substitui experiência — ela amplifica quem já sabe discernir o essencial do supérfluo. E, no kernel Linux, isso ainda é feito por humanos.
