Щойно! Співзасновник OpenAI Карпатьі зірвався: «Агентське інженерство» підвищує ефективність програмістів у понад 10 разів, останній бар’єр людства — лише естетика? 99% коду буде переписано!

29 квітня, великий у галузі штучного інтелекту Анджей Карпаті висловився на закритому заході. Цей хлопець створив автопілот Tesla з нуля, а також має вагомий вплив в OpenAI. Він чітко заявив, що з грудня минулого року робочі процеси, зосереджені на AI-агентах, стали справді доступними — це не концепція, а суттєвий технологічний прорив. Він зазначив, що багато людей досі уявляють AI через ChatGPT, але потрібно переглянути цю картину — відбулися кардинальні зміни.

Карпаті запропонував нову концепцію: «агентне інженерство» (agentic engineering), щоб відрізнити її від «вибіркового кодування» (vibe coding), яке він назвав минулого року. Останнє підвищує мінімальний рівень розробки для всіх, тоді як перше є продовженням і прискоренням стандартів якості професійного програмного забезпечення. Він прямо сказав, що багато існуючого коду та додатків у новій парадигмі «не повинні існувати». А сучасні процеси найму, інструменти розробки та інфраструктура все ще створені для людей, а не для агентів.

Базова обчислювальна архітектура переживає перехід влади. Грудень минулого року став ключовою точкою, і Карпаті зізнався, що був глибоко вражений новими моделями AI — системи все краще генерують код, і він вже не пам’ятає, коли востаннє редагував вручну. Він дедалі більше довіряє системі і ніколи раніше не відчував себе таким відсталим як програміст. Це не оптимізація, а революція парадигм.

Ми прощаємося з «програмним забезпеченням 1.0 (писання коду)» і «програмним забезпеченням 2.0 (обробка датасетів для тренування нейромереж)» і впевнено крокуємо у «програмне забезпечення 3.0». У цю нову епоху великі мовні моделі самі по собі — це новий тип комп’ютера. Програмування перетворюється на написання підказок, а контекстне вікно — це важіль для керування цим інтерпретатором. Карпаті прогнозує, що майбутні нейромережі стануть головним процесором, а CPU — допоміжним співпроцесором. Нейромережі візьмуть на себе більшу частину важкої роботи. Це означає, що стратегічне значення «розумної обчислювальної потужності» ще більше закріпиться.

Все потрібно переписати з нуля. Поточна структура інтернету, документація бібліотек все ще «написані для людей», і це дуже дратує Карпаті. Він каже: «Чому мені ще потрібно казати, що робити? Я нічого не хочу робити. Що я маю копіювати та вставляти у свого AI-агента?» Майбутній великий шанс — побудувати інфраструктуру з орієнтацією на «агентів». Системи розбиваються на сенсори для сприйняття світу та виконавці для його трансформації, а структури даних проектуються так, щоб великі мовні моделі були максимально зрозумілими, а машинні агенти — представляли особистості та організації у хмарі.

У цьому високотехнологічному майбутньому людська унікальність знову зосередиться на естетиці, судженнях і глибшому розумінні бізнесу. Карпаті цитує фразу, що змушує його багато разів її переосмислювати: «Ти можеш делегувати своє мислення, але не можеш делегувати своє розуміння».

Щодо вибуху продуктивності, Карпаті чітко розрізняє «вибіркове кодування» і «агентне інженерство». Вибіркове кодування підвищує мінімальний рівень, тоді як агентне інженерство підтримує верхню межу якості професійного софту. Агентне інженерство — це не лише прискорення, а й вимога до розробників координувати тих «дещо схильних до помилок, з випадковими поведінками, але надзвичайно потужних» AI-агентів, рухаючись швидко без втрати якості. Раніше говорили про «10-кратних інженерів», але цього вже недостатньо — швидкість зростає так швидко, що пікові результати тих, хто у цій галузі, значно перевищують 10-кратний приріст.

Щоб впоратися з цим вибухом продуктивності, організаційна структура та підбір кадрів мають бути радикально переосмислені. Він радить відмовитися від традиційних алгоритмічних співбесід і перейти до оцінки кандидатів за їх здатністю співпрацювати з кількома AI-агентами для побудови великих проектів і протистояти атакам інших AI-агентів.

Щодо підприємців і інвесторів, Карпаті пропонує практичний критерій оцінки: підтверджуваність. Наразі можливості AI демонструють дивовижну «зубчасту» поведінку — найсучасніші моделі здатні одночасно відновлювати 100 тисяч рядків коду або шукати нуль-день уразливості, але водночас радять йти півсотні метрів до автомийки. Це божевілля. Причина такої розбіжності у тому, що провідні лабораторії вкладають масивні ресурси у «математику» та «код», де результати легко перевірити. Тому, якщо опинитися у бізнес-сценаріях, де результати можна підтвердити, AI здатен показати величезну силу. На ринку ще багато високовартісних, але недооцінених у плані підтверджуваної навчальної середовища — це величезна можливість для стартапів для тонкої настройки та комерціалізації.