Только что! Соучредитель OpenAI Карпати взорвался: «Агентский инжиниринг» увеличивает эффективность программистов более чем в 10 раз, последний барьер человека — только эстетика? 99% кода будут переписаны!

29 апреля, великий человек в области ИИ Andrej Karpathy в закрытом мероприятии сказал несколько откровенных слов. Этот парень создал Tesla Autopilot своими руками, а также занимает важное место в OpenAI. Он ясно заявил, что с декабря прошлого года рабочие процессы, основанные на AI-агентах, уже действительно работают — это не концепция, а существенный технологический скачок. Он отметил, что многие всё ещё воспринимают AI через призму ChatGPT, но нужно пересмотреть — произошли кардинальные изменения.

Karpathy предложил совершенно новую концепцию: «агентное инженерство» (agentic engineering), чтобы отличить её от «вибе-кодинга» (vibe coding), названного им в прошлом году. Последний — это повышение минимальных стандартов разработки для всей команды, а первый — продолжение и ускорение стандартов профессионального программного обеспечения. Он прямо заявил, что огромное количество существующего кода и приложений в новой парадигме «не должно существовать». А текущие процессы найма, инструменты разработки и инфраструктура большинства организаций всё ещё созданы для человека, а не для агентов.

Базовая вычислительная архитектура переживает передачу власти. Декабрь прошлого года стал ключевым поворотным моментом, признался Karpathy, — он испытал глубокий шок от последних моделей AI: системный сгенерированный код становится всё более совершенным, он уже не помнит, когда в последний раз редактировал вручную. Он всё больше доверяет системам, и при этом никогда не чувствовал себя таким отсталым как программист. Это не оптимизация, а смена парадигмы.

Мы прощаемся с «Software 1.0 (написание кода)» и «Software 2.0 (обработка данных и обучение нейросетей)», и уверенно вступаем в «Software 3.0». В этой новой эпохе большие языковые модели — это новый тип компьютера. Программирование превращается в написание подсказок, а окно контекста — это рычаг управления этим интерпретатором. Karpathy предсказывает, что в будущем нейросети станут основным процессом, а CPU — вспомогательным сопроцессором. Нейросети возьмут на себя большинство тяжелых задач. Это означает, что стратегическая роль «умных вычислений» будет ещё больше закреплена.

Всё нужно переписать заново. Сейчас структура интернета, документация библиотек всё ещё «написаны для человека», что очень раздражает Karpathy. Он говорит: «Зачем мне рассказывать, что делать? Я ничего не хочу делать. Какой текст мне нужно скопировать и вставить своему AI-агенту?» Будущие большие возможности — в создании инфраструктуры с приоритетом для агентов. Системы разбиты на датчики восприятия мира и исполнительные механизмы для его преобразования, а структуры данных проектируются так, чтобы большие языковые модели были максимально читаемы, а машинные агенты представляли личность или организацию в облаке.

В этом высоко автоматизированном будущем человеческая уникальность сосредоточится на эстетике, суждениях и глубоком понимании бизнеса. Karpathy цитирует фразу, которую он постоянно обдумывает: «Ты можешь аутсорсить свои мысли, но не можешь аутсорсить своё понимание».

Что касается взрыва производительности, Karpathy чётко разделяет «вибе-кодинг» и «агентное инженерство». Вибе-кодинг повышает нижнюю границу, а агентное инженерство — поддерживает верхнюю границу качества профессионального софта. Агентное инженерство — не только ускорение, оно требует от разработчиков координации тех «слегка ошибочных, с элементами случайности, но очень мощных» AI-агентов, чтобы двигаться вперёд на максимальной скорости без потери качества. Раньше говорили о «10-кратных инженерах», но 10 раз — это уже недостаточно, чтобы описать достигнутый темп. По его мнению, лучшие в этой области специалисты показывают результат, превышающий 10-кратный прирост.

Чтобы справиться с этим взрывом производительности, организации и подбор кадров должны быть полностью перестроены. Он советует отказаться от традиционных алгоритмических собеседований и перейти к оценке, как кандидат использует несколько AI-агентов для совместной разработки крупных проектов и способен ли он противостоять атакам других AI-агентов.

Для предпринимателей и инвесторов Karpathy предлагает очень практичную оценочную рамку: проверяемость. Сейчас возможности AI проявляются в очень странной «зубчатой» форме — самые передовые модели могут одновременно восстанавливать 100 тысяч строк кода или искать нулевые уязвимости, но при этом советуют идти пешком 50 метров до автомойки, что кажется безумным. Причина этого — передовые лаборатории вкладывают огромные ресурсы в усиленное обучение в областях, где результаты легко проверить, — «математика» и «код». Поэтому, если оказаться в бизнес-сценаре с результатами, которые можно проверить, AI может проявить огромную силу. На рынке есть множество высокоценностных, но ещё не охваченных ведущими лабораториями сред, где можно проводить донастройку и коммерциализацию — это огромная голубая океанская ниша для стартапов.