Инженеры OpenAI не могут объяснить работу кода, написанного ИИ
D@data_secretsAI-инженер
1 месАналитик SemiAnalysis Джордан Нанос сообщил, что инженеры OpenAI используют код, сгенерированный Codex, не понимая его логики, так как он просто работает.
Это первый публичный пример того, как разработчики начинают доверять «черному ящику» ИИ в критически важных задачах.
- Смена парадигмы: фокус разработчика смещается с написания кода на архитектурное проектирование и проверку метрик.
- Риск потери контроля: использование кода, логику которого человек не может прочитать, создает новые вызовы для безопасности и отладки.
- Эффективность против прозрачности: если ИИ-код работает быстрее и эффективнее, компании готовы жертвовать пониманием его устройства ради производительности.
Инженеры OpenAI не могут объяснить свой вайбкод
Об этом рассказал аналитик из SemiAnalysis Джордан Нанос, который сотрудничал с разработчиками из OpenAI, когда те тестировали свой новый инференс-чип Jalapeño на бенчмарке InferenceX, принадлежащем SemiAnalysis.
Он говорит, что люди с внушительной личной экспертизой не смогли построчно объяснить, что делает код. Кернел (а точнее, низкоуровневый Gluon-ассемблер), о котором идет речь, был полностью сгенерирован в Codex. Разработчики не стали детально в нем разбираться, потому что все просто работает.
Нанос считает, что это нормально и означает смену парадигмы. Разработчикам теперь не только не обязательно писать код, но и понимать его. Человеку остается формулировать задачу, задавать архитектуру и проверять результат по метрикам.
Мнения?
Кратко (AI)
Аналитик Джордан Нанос из SemiAnalysis рассказал, что инженеры OpenAI используют низкоуровневый код, полностью написанный моделью Codex, не вникая в его структуру. По его мнению, это знаменует смену парадигмы, где роль разработчика смещается от написания кода к постановке задач и проверке результатов.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖