Интервью с соучредителем OpenAI Карпати: LLM — это новый тип компьютера, всё должно быть «переписано»

Оригинальный заголовок видео: Анджей Карпати: от Vibe Coding к агентному инженерии

Источник оригинального видео: Sequoia Capital
Перевод: Бао Илон, Wall Street Journal

Основатель OpenAI соучредитель Анджей Карпати в последнем интервью отметил, что большие языковые модели сейчас выступают в роли «нового типа компьютеров», полностью перестраивая архитектуру вычислений.

29 апреля, Анджей Карпати, ведущий специалист по ИИ, ранее руководивший разработкой Autopilot в Tesla и обладающий значительным влиянием в OpenAI, в мероприятии, организованном AI Sent, подробно разобрал технологический скачок в области AI-агентов и их глубокое влияние на экосистему программного и аппаратного обеспечения.

Карпати заявил, что с декабря прошлого года он начал осознавать, что рабочие процессы, основанные на агентах, действительно стали доступны, и это знаменует собой наступление эпохи Software 3.0.

Он сказал: Многие в прошлом году воспринимали AI через призму ChatGPT, но нужно пересмотреть это восприятие, особенно с декабря — ситуация кардинально изменилась.

Он также ввёл новое понятие «агентный инженеринг» (agentic engineering), чтобы отличить его от названного им в прошлом году «vibe coding» (атмосферное программирование), где первый термин означает продолжение и ускорение стандартов качества в профессиональной разработке программного обеспечения.

Он прямо заявил, что множество существующего кода и приложений «не должны существовать» в новой парадигме, а текущие процессы найма, инструменты разработки и инфраструктура в большинстве организаций всё ещё ориентированы на человека, а не на агента.

Рассвет Software 3.0: передача власти в базовой вычислительной архитектуре

Технологическая индустрия стоит на пороге качественного прорыва.

Декабрь прошлого года стал ключевым поворотным моментом, признал Карпати, и он испытал глубокий шок от новых моделей AI:

Код, генерируемый системой, становится всё более совершенным, я уже не помню, когда в последний раз его редактировал. Я всё больше доверяю этой системе… (Это заставило меня) почувствовать себя настолько отсталым как программиста.

Этот шок — полное переосмысление вычислительной парадигмы. По мнению Карпати, рынок недооценивает глубину этого изменения.

Он отметил, что мы прощаемся с «Software 1.0 (написание кода)» и «Software 2.0 (обработка данных для обучения нейросетей)», и официально вступаем в эпоху «Software 3.0».

В этой новой эпохе большие языковые модели сами по себе — это «новый тип компьютеров».

Он сказал: Теперь программирование превращается в написание подсказок, а содержимое в контекстном окне — это рычаг управления этим большим языковым моделью- интерпретатором, позволяя ей выполнять вычисления в цифровом информационном пространстве.

Более того, он сделал смелое предсказание о будущем эволюции базовой аппаратной архитектуры.

На данный момент нейросети всё ещё работают в виртуализированном виде на существующих компьютерах, но он считает, что в будущем эта роль изменится: можно представить, что нейросети станут основным процессом, а CPU — вспомогательным сопроцессором. Нейросети возьмут на себя большинство тяжелых задач.

Это означает, что стратегическая роль «умных вычислительных мощностей», доминирующих в капиталовложениях рынка, будет ещё больше укрепляться в будущем.

Следующее поколение инфраструктуры: перестройка «агентной нативной» экосистемы

Когда выполнение и кодирование перейдут к машинам, каким будет ядро человеческой ценности и будущая форма инфраструктуры?

Карпати прямо заявил: Всё должно быть переписано.

Текущие документации по различным фреймворкам и библиотекам интернета всё ещё «написаны для человека», что вызывает у него сильное раздражение.

Карпати пожаловался: Почему мне всё ещё нужно объяснять, как делать? Я ничего не хочу делать. Мне нужно просто скопировать и вставить текст для моего AI-агента?

Будущие большие возможности рынка связаны с созданием инфраструктуры, ориентированной на агентов.

В этом мире системы разбиты на «датчики», воспринимающие окружающий мир, и «исполнители», преобразующие его. Структуры данных должны быть максимально понятны большим языковым моделям, а машинные агенты — представлять личностей и организации в облаке для взаимодействия.

В такой высоко автоматизированной будущей реальности человеческая уникальность будет сводиться к эстетике, способности к суждению и глубокому пониманию бизнеса.

**Карпати цитирует фразу, которую он повторяет вслух и обдумывает: **Вы можете аутсорсить свои мысли, но не можете аутсорсить своё понимание.

Агентный инженеринг: мощный скачок производительности, превосходящий «10-кратных инженеров»

В области повышения производительности, которая является ключевым аспектом рынка, Карпати выделил два основных понятия: «атмосферное программирование (Vibe coding)» и «агентный инженеринг (Agentic engineering)».

Он отметил, что «атмосферное программирование» повышает минимальный уровень разработки программного обеспечения для всех, а «агентный инженеринг» — это способ поддерживать максимальный уровень качества профессионального софта.

«Агентный инженеринг» — это не только ускорение, он требует от разработчиков координации тех «слегка ошибочных, с элементами случайности, но чрезвычайно мощных» AI-агентов, чтобы двигаться вперёд на максимальной скорости без ущерба для качества.

Это значительно расширит горизонты возможностей для компаний.

Карпати подчеркнул: «Раньше говорили о 10-кратных инженерах», но этого уже недостаточно для описания достигнутого ускорения. По моему мнению, лучшие специалисты в этой области показывают результат, превышающий 10-кратный прирост.

В условиях такого взрыва производительности, структура организации и критерии отбора талантов должны быть полностью пересмотрены.

Он предложил отказаться от традиционных алгоритмических собеседований и перейти к оценке кандидатов по тому, как они используют нескольких AI-агентов для совместной разработки крупных проектов и защиты от атак других AI-агентов.

Точка приложения AI в бизнесе

Для предпринимателей и инвесторов, которые сейчас ищут реальные сценарии внедрения AI, Карпати предлагает очень практичную оценочную рамку: проверяемость.

На сегодняшний день возможности AI демонстрируют очень странную «зубчатую» кривую.

Он привёл пример: самые передовые модели сегодня могут одновременно восстанавливать 100 тысяч строк кода или искать нулевые уязвимости, но при этом советуют мне пойти и помыть машину за 50 метров — это безумие.

Причина этого разрыва в том, что передовые лаборатории (например, OpenAI) вкладывают огромные ресурсы в области «математики» и «кода», где результаты легко проверить.

Поэтому, если оказаться в бизнес-сценариях с проверяемыми результатами, AI способен проявить огромную силу.

Карпати намекает, что на рынке всё ещё есть множество высокоценных, но пока недооценённых сред для обучения с подкреплением, которые можно использовать для дообучения и коммерциализации — это огромная голубая океанская зона для стартапов.

Ссылка на оригинальное видео

Кликните, чтобы узнать о вакансиях в BlockBeats

Добро пожаловать в официальный чат сообщества BlockBeats:

Подписка в Telegram: https://t.me/theblockbeats

Группа в Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Официальный аккаунт в Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia