Інтерв’ю з співзасновником OpenAI Карпаті: LLM — це новий тип комп’ютера, все потрібно «переписати»

Оригінальна назва відео: Анджей Карпатьї: Від Vibe Coding до Агентної Інженерії

Оригінальне джерело відео: Sequoia Capital
Переклад: Бао Ілон, Wall Street Journal

Співзасновник OpenAI Анджей Карпатьї у новому інтерв’ю зазначив, що великі мовні моделі нині виступають у ролі «нового типу комп’ютерів» і повністю переосмислюють архітектуру обчислень.

29 квітня, Анджей Карпатьї, який раніше керував розробкою Autopilot у Tesla та має важливу роль у OpenAI, у заході, організованому AI Sent, глибоко розглянув технологічний прорив у AI-агентах та їхній вплив на екосистему апаратного та програмного забезпечення.

Карпатьї зазначив, що з грудня минулого року він усвідомив, що робочі процеси, орієнтовані на агентів, стали справді доступними, і цей перехід ознаменовує фактичний початок епохи Software 3.0.

Він сказав: багато хто минулого року залишався на рівні вражень від ChatGPT, але потрібно переглянути цю оцінку, особливо з грудня — ситуація кардинально змінилася.

Він також представив нову концепцію «агентної інженерії» (agentic engineering), щоб відрізнити її від «Vibe coding», названого ним минулого року, де перша означає продовження та прискорення стандартів якості у професійній розробці програмного забезпечення.

Він прямо заявив, що багато існуючого коду та додатків «не повинні існувати» у новій парадигмі, і що більшість процесів найму, інструментів розробки та інфраструктури досі орієнтовані на людину, а не на агента.

Світло Software 3.0: Передача влади у базовій обчислювальній архітектурі

Технологічна індустрія стоїть на перехресті між кількісними та якісними змінами.

Грудень минулого року став ключовою точкою перелому, і Карпатьї зізнався, що він зазнав глибокого шоку від нових моделей AI:

Код, згенерований системою, стає дедалі досконалішим, і я вже не можу пригадати, коли востаннє його редагував. Я все більше довіряю цій системі... (це змусило мене) почуватися таким, ніби я ніколи не був таким відсталим як програміст.

Цей удар — це повна революція обчислювальної парадигми. На думку Карпатьї, ринок недооцінює глибину цієї зміни.

Він зазначив, що ми прощаємося з «Software 1.0 (писання коду)» і «Software 2.0 (обробка даних для тренування нейромереж)», і офіційно вступаємо в епоху «Software 3.0».

У цій новій епосі великі мовні моделі самі по собі є «новим типом комп’ютера».

Він сказав: тепер ваше програмування — це написання підказок, а вміст у контекстному вікні — це важіль для керування цією великою мовною моделлю-інтерпретатором, щоб вона виконувала обчислення у цифровому інформаційному просторі.

Ще більш вражаючим є його сміливий прогноз щодо майбутнього розвитку базової апаратної архітектури.

Зараз нейронні мережі працюють у віртуалізованій формі на існуючих комп’ютерах, але він вважає, що у майбутньому ця роль зміниться: уявіть, що нейронна мережа стане головним процесом, а CPU — допоміжним співпроцесором. Нейронні мережі візьмуть на себе більшу частину важкої роботи.

Це означає, що стратегічне ядро «розумної обчислювальної потужності», яке керує капітальними витратами на ринку, у майбутньому ще більше закріпиться.

Наступне покоління інфраструктури: реконструкція «агентної нативної» екосистеми

Коли виконання та кодування будуть передані машинам, якою буде основна цінність і майбутня форма інфраструктури для людства?

Карпатьї прямо сказав: все потрібно переписати.

Зараз документація різних фреймворків і бібліотек інтернету все ще «написана для людей», і це його дуже турбує.

Карпатьї поскаржився: чому мені все ще потрібно говорити, що робити? Я нічого не хочу робити. Чи потрібно мені копіювати та вставляти текст для мого AI-агента?

Майбутній великий ринок — це створення «інфраструктури з пріоритетом для агентів».

У цьому світі системи розділені на «датчики», що сприймають світ, і «виконавці», що його трансформують, а структура даних має бути максимально зрозумілою для великих мовних моделей, а машинні агенти — для представлення індивідуальних і корпоративних інтересів у хмарі.

У такому високотехнологічному майбутньому основна цінність людини повернеться до естетики, суджень і глибокого розуміння бізнесу.

Карпатьї цитує фразу, яку він неодноразово обдумує як підсумок: Ви можете делегувати свої думки, але не можете делегувати своє розуміння.

Агентна інженерія: понад «10-кратний приріст продуктивності інженерів» та вибуховий розвиток можливостей

У контексті підвищення продуктивності, що є найважливішим для ринку, Карпатьї розрізняє два ключові поняття: «Vibe coding» та «агентна інженерія».

Він зазначив, що «Vibe coding» підвищує мінімальний рівень для всіх у розробці програмного забезпечення, а «агентна інженерія» спрямована на підтримку максимальної якості професійного софту.

«Агентна інженерія» — це не лише прискорення, а й вимога до розробників координувати тих «дещо схильних до помилок, з випадковими результатами, але надзвичайно потужних» AI-агентів, рухаючись швидко без шкоди для якості.

Це значно розширить уявлення про можливості підприємств.

Карпатьї зазначив: «Раніше говорили про 10-кратних інженерів», але 10-кратне зростання вже недостатньо для опису того, що ви отримуєте. На мою думку, ті, хто добре проявляє себе у цій галузі, мають продуктивність, що значно перевищує 10-кратну.

У відповідь на цю бурхливу продуктивність, організаційна структура та логіка підбору кадрів мають зазнати змін.

Він рекомендує компаніям відмовитися від традиційних алгоритмічних співбесід і перейти до оцінки кандидатів за їхньою здатністю співпрацювати з кількома AI-агентами для створення великих проектів і протистояти атакам інших AI-агентів.

Точки впровадження AI у бізнесі

Для підприємців і інвесторів, які прагнуть швидко впровадити AI у практику, Карпатьї пропонує дуже практичну оцінювальну рамку: перевірюваність.

Зараз здатності AI демонструють дивну «зубчасту» поведінку.

Він навів приклад: найсучасніші моделі сьогодні здатні одночасно відновлювати 100 тисяч рядків коду або шукати нуль-день уразливості, але при цьому радять мені йти півсотні метрів до автомийки — це просто божевілля.

Причина такої розбіжності полягає в тому, що передові лабораторії (як OpenAI) вкладають величезні ресурси у підсилене навчання у сферах, де результати легко перевірити — математику та код.

Тому, якщо опинитися у бізнес-сценаріях, де результати можна перевірити, AI здатен проявити величезну силу.

Карпатьї натякає, що на ринку ще багато високовартісних, але поки що недостатньо досліджених середовищ для підтвердженого навчання з підсиленням, і це — величезна можливість для стартапів для тонкої настройки та комерціалізації.

Посилання на оригінальне відео

Дізнайтеся про вакансії в BlockBeats

Запрошуємо приєднатися до офіційної спільноти BlockBeats:

Телеграм-канал підписки: https://t.me/theblockbeats

Телеграм-чат: https://t.me/BlockBeats_App

Офіційний акаунт у Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia