OpenAI соучредитель Карпати в интервью: LLM — это новый тип компьютера, всё должно быть «переписано»

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

Автор оригинала: Ритм BlockBeats

Источник оригинала:

Репост: Mars Finance

Соучредитель OpenAI Анджей Карпати в последнем интервью отметил, что большие языковые модели выступают в роли «нового типа компьютера» и полностью перестраивают архитектуру вычислений.

29 апреля, 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 текущих 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 наступление эпохи Software 3.0.

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

Он также представил новую концепцию «агентное инженерство» (agentic engineering), чтобы отличить её от «вибрационного кодирования» (vibe coding), которое он называл в прошлом году, — первая 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 большинство процессов найма, инструментов разработки и инфраструктуры всё ещё проектируются для человека, а не для агента.

Рассвет Software 3.0: передача власти в базовой вычислительной архитектуре

Технологическая индустрия стоит на перекрёстке качественного и количественного скачка.

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 удар — 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 (организация датасетов и обучение нейросетей)», и официально вступаем в эпоху «Software 3.0».

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

Он сказал: сейчас программирование превращается в написание подсказок, а содержимое контекстного окна — это рычаг, с помощью которого вы управляете 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.

В настоящее время нейросети всё ещё работают в виртуализированной форме на существующих компьютерах, но он считает, что в будущем эта роль изменится: можно представить, что нейросеть станет главным процессом, а CPU — вспомогательным сопроцессором. Нейросеть возьмёт на себя большинство тяжёлых задач.

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

Следующее поколение инфраструктуры: перестройка «агентной нативной» экосистемы

Когда выполнение и кодирование перейдут под контроль машин, каким будет ядро человеческой ценности и будущая форма инфраструктуры?

Карпати прямо заявил: всё должно быть переписано.

На данный момент документация различных фреймворков и библиотек интернета всё ещё «написана для человека», что вызывает у него сильное раздражение.

Карпати пожаловался: зачем мне рассказывать, как делать? Я ничего не хочу делать. Мне что, копировать и вставлять текст для моего AI-агента?

Будущие большие возможности рынка — в создании инфраструктуры с приоритетом для «агентной» работы.

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 снова сосредоточится на эстетике, способности к суждению и глубоком понимании бизнеса.

Карпати цитирует фразу, которую он повторяет для закрепления: «Ты можешь аутсорсить свои мысли, но не можешь аутсорсить своё понимание».

Агентное инженерство: взрывной рост производительности, превосходящий «10-кратных инженеров»

В области повышения производительности, самой важной для рынка, Карпати выделил два ключевых понятия: «вибрационное кодирование» (Vibe coding) и «агентное инженерство» (Agentic engineering).

Он отметил, что «вибрационное кодирование» повышает нижнюю границу разработки программного обеспечения для всех, а «агентное инженерство» — обеспечивает верхнюю границу качества.

«Агентное инженерство» — это не только ускорение, оно 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 заявил: «Раньше говорили о 10-кратных инженерах», — этого уже недостаточно для описания достигнутого ускорения. По его мнению, лучшие специалисты в этой области достигают пиковых результатов, превосходящих 10-кратный рост.

В условиях такого взрыва производительности, структура организации и подбор кадров должны быть полностью переосмыслены.

Он посоветовал отказаться от традиционных алгоритмических собеседований и перейти к оценке кандидатов по их умению использовать нескольких AI-агентов для совместной разработки крупных проектов и защиты от атак других AI-агентов.

Ключевые точки внедрения AI в бизнес

Для предпринимателей и инвесторов, стремящихся быстро реализовать AI-применения, Карпати предложил очень практичную оценочную рамку: проверяемость.

На сегодняшний день возможности AI проявляются в очень странной «зубчатой» форме.

Он привёл пример: самые передовые модели сегодня могут одновременно восстанавливать 100 тысяч строк кода или искать нулевые уязвимости, но при этом советуют мне идти мыть машину за 50 метров — это просто 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-сценаре с результатами, которые можно проверить, AI способен проявить огромную силу.

Карпати намекает, что на рынке всё ещё есть множество высокоценностных, но пока недооценённых сред для обучения с подкреплением, которые могут стать огромным полем для тонкой настройки и коммерциализации стартапов.