Support us

Автор вайб-кодинга: софт переживает переломный момент

Программное обеспечение снова меняется — на наших глазах происходят глубокие сдвиги в индустрии, спровоцированные ИИ. А потому сейчас невероятно интересное и уникальное время в мире технологий. Об этом в своём недавнем выступлении на конференции AI Startup School говорил сооснователь OpenAI, учёный в сфере машинного обучения и автор понятия «вайб-кодинг» Андрей Карпатый.

1 комментарий

Программное обеспечение снова меняется — на наших глазах происходят глубокие сдвиги в индустрии, спровоцированные ИИ. А потому сейчас невероятно интересное и уникальное время в мире технологий. Об этом в своём недавнем выступлении на конференции AI Startup School говорил сооснователь OpenAI, учёный в сфере машинного обучения и автор понятия «вайб-кодинг» Андрей Карпатый.

Карпатый выделяет три ключевые парадигмы развития софта:

  • Software 1.0 — традиционный код, написанный человеком для компьютера (например, на C++). Это инструкции, создаваемые вручную, для выполнения задач в цифровой среде.
  • Software 2.0 — нейронные сети, в которых роль кода играют веса модели. Такие программы «пишутся» не строками кода, а с помощью данных и оптимизаторов (например, системы распознавания изображений). Платформы вроде Hugging Face становятся своего рода GitHub’ом для такого софта.
  • Software 3.0 — новейшая парадигма, основа которой — большие языковые модели (LLM). Здесь программы пишутся на естественном языке (например, на английском) и управляют поведением LLM, превращая её в «компьютер нового типа».

Карпатый приводит несколько наглядных аналогий, объясняющих природу языковых моделей:

  • Инфраструктура: LLM — как поставщики электричества: с тарификацией по использованию, с требованиями к высокой доступности и низкой задержке. Он отмечает, что когда топовые LLM перестают работать, это сопоставимо с «отключение интеллекта» (intelligence brownout) по всему миру.
  • Операционные системы: пожалуй, самая точная метафора. LLM — это сложные программные экосистемы, аналогичные Windows, macOS или Linux (где Llama, модель Meta, может стать опенсорсной альтернативой). LLM — это «эквивалент процессора», где окно контекста играет роль оперативной памяти. Сейчас мы, по его словам, находимся в «1960-х» — на этапе дорогих и централизованных вычислений, с моделью совместного использования ресурсов (time-sharing).
  • «Ду́хи человека»: LLM можно воспринимать как стохастические симуляции людей, с определённой формой человеческой психологии, возникшей из-за их обучения на огромных массивах текстов. У них есть сверхспособности (энциклопедические знания, идеальная память), но и «когнитивные дефекты»: галлюцинации, «рваный интеллект» (в чём-то они сверхлюди, в чём-то совершают глупые ошибки), и «энтроградная амнезия» — они не запоминают знания со временем, а зависят от прямого контекста.

Будущее разработки программ Карпатый видит в приложениях с частичной автономией и программирование с участием ИИ:

  • Человек и ИИ работают вместе — теперь человек не пишет код, а проверяет, что сгенерировал ИИ. Главное — ускорить цикл «генерация → верификация».
  • Специализированные GUI — визуальные интерфейсы помогают проверять работу ИИ гораздо быстрее, чем читать «сырые» текстовые выводы.
  • Ползунок автономии — продукты должны давать пользователю контроль: от простейших до полностью автономных действий ИИ в кодовой базе.
  • «ИИ на поводке» — это важно: формулировка промптов должна быть конкретной, чтобы минимизировать ошибки, а промежуточные артефакты (например, структура курса, созданная ИИ) — поддаваться аудиту. Это помогает удержать модель в рамках и повысить её эффективность.

Также Карпатый упомянул о «вайб-кодинге» — программировании с помощью ИИ через промпты на естественном языке. Теперь программистом может быть каждый, потому что естественный язык стал универсальным интерфейсом. Это по-настоящему беспрецедентное явление, которое может стать «входной точкой» в мир разработки для миллионов.

Но генерация кода — это лишь начало. Самое сложное — воплотить его в реальность: развёртывание, DevOps, аутентификация всё ещё остаются глубоко «человеческими» задачами.

Карпаты считает, что настало время учитывать особенности агентов-разработчиков. Например, в документации пора отходить от инструкций вроде человеческих «нажмите сюда» в сторону API-запросов, которые легко интерпретируются LLM. Что касается инструментов для скармливания данных ИИ, нужны утилиты, которые будут преобразовывать «человекоориентированный» цифровой контент (например, репозитории на GitHub) в формат, понятный языковым моделям.

Как говорит Карпаты, мы создаём «костюмы Железного человека» — продукты, которые расширяют возможности человека, но в то же время обладают автономными функциями. И этот «ползунок автономии» будет неумолимо сдвигаться в сторону большей самостоятельности ИИ в ближайшее десятилетие.

Сейчас — идеальное время, чтобы экспериментировать, изобретать и переписать будущее программного обеспечения, подводит черту исследователь.

Вайб-кодинг: программисты придумали как работать почти ничего не делая
Вайб-кодинг: программисты придумали, как работать, почти ничего не делая
По теме
Вайб-кодинг: программисты придумали, как работать, почти ничего не делая
Кофаундер OpenAI: из-за вайб-кодинга кодить стало неприкольно
Кофаундер OpenAI: из-за вайб-кодинга кодить стало неприкольно
По теме
Кофаундер OpenAI: из-за вайб-кодинга кодить стало неприкольно
Как поддержать редакцию, если вы в Польше?

Помогите нам делать больше полезного контента

Читайте также
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
4 комментария
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
2 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

0

окрою "секрет" - язык программирования это логический язык

Человек и ИИ работают вместе — теперь человек не пишет код, а проверяет, что сгенерировал ИИ

нет. человек пишет все тоже самое и еще больше на (английском) языке или еще каком-нибудь "сделай мне большую красную кнопку чтобы все было красиво"

визуальные интерфейсы помогают проверять работу ИИ гораздо быстрее, чем читать «сырые» текстовые выводы.

это чушь - без модульного тестирования программа распадается от изменений со временем потому что неизвестно что "там" тестируется на самом деле

Также Карпатый упомянул о «вайб-кодинге» — программировании с помощью ИИ через промпты на естественном языке

ну и самый цимес - для чего еще одна надстройка если все равно нужно вникать в потроха программ?

бла-бла-бла. дорого энергозатратно неэффективно, но в их карман