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 видео: Sequoia Capital
Перевод оригинала: Бао Илонг, Wall Street Jingwen

Соучредитель OpenAI 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 в области 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 изменение ознаменовало фактическое наступление эпохи Software 3.0.

Он сказал: многие в прошлом году воспринимали AI только через ChatGPT, но нужно пересмотреть это — особенно с декабря, потому что всё кардинально изменилось.

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

Он прямо заявил, что огромное количество существующего кода и приложений «не должно 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 после количественного роста.

Декабрь прошлого года стал ключевым поворотным моментом, признался Карпати, — столкнувшись с новейшими моделями ИИ, он испытал глубокий шок:

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 и обучение 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: сейчас программирование превращается в написание подсказок, а содержимое контекстного окна — это рычаг для управления этим большим языковым моделью- интерпретатором, позволяя ей выполнять вычисления в цифровом информационном пространстве.

Более того, он сделал смелое предсказание о будущем развитии 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 человеческих ценностей и будущая форма инфраструктуры?

Карпати прямо заявил: всё придётся переписать.

Текущие документации различных интернет-фреймворков и библиотек всё ещё «написаны для человека», что вызывает у него сильное раздражение.

Карпати пожаловался: зачем мне рассказывать, как делать? Я ничего не хочу делать. Мне нужно просто скопировать и вставить текст своему AI-агенту.

Будущие большие возможности рынка связаны с созданием инфраструктуры, ориентированной на «агентный приоритет».

В этом мире системы разбиты на «датчики», воспринимающие окружающий мир, и «исполнители», преобразующие его, а структура данных должна быть максимально читаемой для больших языковых моделей, а машинные агенты — представлять личность или организацию в облаке для взаимодействия.

В такой высоко автоматизированной будущей реальности человеческая уникальность будет сосредоточена в эстетике, способности к суждению и глубоком понимании бизнеса.

Карпати цитирует фразу, которую он неоднократно обдумывал: вы можете аутсорсить свои мысли, но не можете — 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 в профессиональной разработке.

«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, те, кто хорошо проявляют себя в этой области, достигают гораздо более высокого пика производительности.

В условиях такого взрыва производительности организации должны перестроить свою структуру и логику подбора кадров.

Он предложил отказаться от традиционных методов собеседований по алгоритмическим задачам 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, стремящихся быстро внедрить AI-решения, Карпати предложил 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 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 донастройки и коммерциализации — это огромная голубая океанская ниша для стартапов.

Ссылка на оригинальное видео

Нажмите, чтобы узнать о вакансиях в BlockBeats

Добро пожаловать в официальный чат сообщества BlockBeats:

Группа подписки в Telegram: https://t.me/theblockbeats

Общая группа в Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

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