Los mantenedores de Linux están abrumados por los reportes de error creados por IA
Cortesía de las imágenes Pixabay y Magnific.

  Hola que tal a todos, espero se encuentren con bien, bienvenidos a una nueva publicación de su servidor. Hace poco más de dos meses hablábamos de que muchos programadores con buenas intenciones están mandando reportes masivos sobre diagnósticos de Linux usando IA.

  Esto no necesariamente es malo, es bueno contar con varios ojos mirando el programa (y en este caso el código fuente) y encontrar fallas donde nosotros como desarrolladores del software no nos hemos percatado. Se agradece mucho esa ayuda, el problema es que esos "diagnósticos" no los hace un programador experimentado, sino una IA, que como sabemos no es perfecta y tiende a dar falsos positivos en ocasiones.

  Y ahí está el problema: los desarrolladores de Linux han recibido una avalancha de "posibles" errores en Linux (muchos de ellos falsos positivos), propuestas de mejoras hechas totalmente por IA (sin que el programador apenas haya hecho algo, o peor aún, nada - los famosos vibecoders).

  La situación fue tan insostenible que el propio Linus Torvald tuvo que salir a poner un alto y a redefinir las reglas para enviar reportes a Linux.

El problema persiste:

  Tal como reporta 1000 tips informaticos , el problema es que los mantenedores de los diversos módulos que componen a Linux siguen recibiendo una avalancha de reportes de errores que muchas veces no existen: fueron creados con alguna herramienta de IA que está dando falsos positivos, no se toman la molestia de revisar si eso es cierto y simplemente los mandan.

  A pesar de la implementación de reglas estrictas para el envío y manejo de errores parece ser que la gente no lee las instrucciones (me consta con un grupo que administro, donde hay reglas sobre los temas a publicar y siempre llegan temáticas que no tienen nada que ver el grupo) y sigue haciendo lo mismo una y otra vez.

  Lo que debía ser una ayuda se convirtió en una pesadilla pues "cazadores de errores" equipados con herramientas de IA están escaneando frenéticamente las más de 40 millones de líneas de código de Linux como ya mencionamos y mandando convulsivamente reportes de errores que deben ser revisados manualmente por los mantenedores de los módulos.

  Muchos de estos reportes estarán duplicados o son falsos positivos dejando a los mantenedores "completamente abrumados". 

Conclusiones:

  No es malo apoyarse en herramientas de IA para sacar el trabajo más rápido, realizar diagnósticos que de otra manera tomarían muchísimo tiempo, etc. Pero, también se debe usar el cerebro.

  El tester debe encontrar un error, asegurarse de que no ha sido reportado antes, si lo está, revisar el estado en el sistema de errores que maneja el software para ver que se está haciendo la respecto, si puede aportar nueva información para que los desarrolladores tengan un mejor panorama del problema.

  Y si el problema no está reportado debe probar manualmente que el problema realmente existe y entonces, solo entonces enviar el reporte. Pero parece ser que no está ocurriendo así: estos testers x IA encuentran un error (o cientos), no verifican que sean reales e inundan los buzones de los desarrolladores y a ver ellos que hacen con ese aluvión de reportes.