Інтерв’ю з співзасновником OpenAI Карпаті: LLM — це новий тип комп’ютера, все повинно бути «переписане»

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

Оригінальне джерело відео: Sequoia Capital
Оригінальний переклад: Бао Ілонг, 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 — ключова фігура у розробці Autopilot для Tesla та важливий гравець у OpenAI — у заході, організованому AI Sent, глибоко розглянув технологічний прорив у AI-агентах та їхній вплив на екосистему програмного та апаратного забезпечення.

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

Він сказав: багато хто минулого року залишався на враженнях 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, — перша означає продовження та прискорення стандартів якості у професійному програмуванні.

Він прямо заявив, що багато існуючого коду та застосунків «не повинно існувати» у новій парадигмі, і що більшість організацій нині проектують процеси найму, інструменти розробки та інфраструктуру для людей, а не для агентів.

Світло Software 3.0: Передача влади у базовій обчислювальній архітектурі

Індустрія технологій 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 все більш досконалим, і я вже не можу пригадати, коли востаннє його редагував. Я все більше довіряю цій системі… (це) змусило мене почуватися так, ніби я — відсталий програміст.

Цей удар — це повна революція у парадигмі обчислень. 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 у епоху «Software 3.0».

У цій новій епосі великі мовні моделі самі по собі є «новими комп’ютерами».

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

Ще більш вражаюче — його сміливі прогнози щодо майбутнього розвитку апаратної архітектури.

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

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

Наступне покоління інфраструктури: реконструкція «агентної нативної» екосистеми

Коли виконання та кодування перейдуть до машин, якими будуть основні цінності та форма майбутньої інфраструктури людства?

Карпатьї прямо сказав: все потрібно переписати.

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

Карпатьї поскаржився: чому мені ще потрібно пояснювати, 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 індивідуумів та організацій у хмарі.

У такому високотехнологічному майбутньому людська унікальність знову зосередиться на естетиці, судженнях і глибокому розумінні бізнесу.

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

Агентна інженерія: Вихід за межі «10-кратного інженера» — вибух продуктивності

У найважливішому для підвищення продуктивності сегменті 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 також значно розширить уявлення про можливості компаній.

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

У відповідь на цю проривну продуктивність, організаційна структура та логіка підбору кадрів мають зазнати кардинальних 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 застосування AI у бізнесі

Для підприємців та інвесторів, які прагнуть швидко впровадити AI у практику, Карпатьї пропонує дуже практичний критерій оцінки: підтверджуваність.

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 божевілля.

Причина такої розбіжності полягає у тому, що передові лабораторії (як OpenAI) вкладають величезні ресурси у підсилене навчання у сферах «математики» та «коду», де результати легко перевірити.

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

Карпатьї натякає, що на ринку ще багато високовартісних, але поки що недостатньо досліджених середовищ для підтверджуваного підсиленого навчання, 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