Partnered With:

OpenAI Kurucu Ortağı Karpathy Röportajı: LLM Yeni Bir Bilgisayardır, Her Şeyi "Yeniden Yazmak" Zorundadır

Bu makaleyi okumak için 8 Dakika

「Düşünceyi dış kaynak kullanarak yaptırabilirsiniz, ancak anlayışı dış kaynak kullanarak yaptıramazsınız」

Orijinal Video Başlığı: Andrej Karpathy: Vibe Coding'den Ajansal Mühendisliğe

Orijinal Video Kaynağı: Sequoia Capital
Orijinal Metin Çevirisi: 鲍奕龙，华尔街见闻

OpenAI Ortak Kurucusu Andrej Karpathy, son röportajında, büyük dil modelinin bütünsel olarak hesaplama mimarisini dönüştürdüğünü belirtti.

29 Nisan’da, daha önce Tesla'nın Autopilot geliştirmesini önde tutmuş ve OpenAI'da etkili bir konuma sahip olan yapay zeka lideri Andrej Karpathy, AI Sent tarafından düzenlenen bir etkinlikte, mevcut AI ajansının teknolojik gelişimini ve yazılım ve donanım ekosistemine olan derin etkisini derinlemesine analiz etti.

Karpathy, geçen yıl aralık ayından bu yana, ajans odaklı bir iş akışının gerçekten kullanılabilir hale geldiğini fark ettiğini belirtti. Bu dönüşüm, Yazılım 3.0 çağının gerçek varışını işaret ediyor.

Şunları söyledi: Geçen yıl birçok insanın AI hakkındaki algısı hala ChatGPT ile sınırlıydı ancak özellikle aralıktan itibaren tekrar gözden geçirmelisiniz — olaylar temel bir değişime uğradı.

Aynı zamanda, geçen yıl "vibe coding" adını verdiği şeye karşı "ajansal mühendislik" adını verdiği yeni bir kavram ortaya attı; ikincisi, uzman yazılım geliştirmede kalite standartlarının devamını ve hızlandırılmasını ifade ediyor.

Büyük miktarda mevcut kod ve uygulamanın, yeni paradigma altında "var olmaması gerektiğini" doğrudan ifade etti ve mevcut kuruluşların işe alım süreçleri, geliştirme araçları ve altyapısının hala insanlar için değil ajanslar için tasarlandığını söyledi.

Yazılım 3.0'ın Şafağı: Altta Yatan Hesaplama Mimarisinin Güç Aktarımı

Teknoloji endüstrisi nicelikten niteliğe bir dönüşümün eşiğinde.

Geçen yıl aralık ayı bir kritik dönüm noktasıydı, Karpathy, en son yapay zeka modelleriyle karşı karşıya olduğu zaman derin bir şok yaşadığını itiraf etti:

Sistem tarafından üretilen kod blokları giderek daha mükemmel hale geliyor, hatta onu son ne zaman değiştirdiğimi hatırlamıyorum. Bu sisteme giderek daha çok güveniyorum... (Bu beni) asla bir yazılımcı olarak bu kadar geride hissettirmemişti.

error

Karpathy, kendisinin sürekli olarak sindirmesine neden olan bir alıntıyı özet olarak şöyle tanımladı: Düşüncelerinizi dışarıya kaydırabilirsiniz, ancak anlayışınızı dışarıya kaydıramazsınız.

Agency Engineering: 10 Kat Mühendis'ten Çok Daha Fazla Verimlilik Patlaması

Prodüktivite artışı konusunda piyasanın en fazla önemsediği boyutta, Karpathy iki temel kavramı ayırt etti: 'Vibe coding' ve 'Agency Engineering'.

Ona göre, 'Vibe coding', herkesin yazılım geliştirmesinin alt sınırını yükseltirken, 'Agency Engineering', profesyonel yazılımın kalite üst sınırını korumayı amaçlar.

'Agency Engineering', sadece hızlanmayı değil, geliştiricilerden, hızlarını kaliteyi feda etmeden artırmalarını isteyen, 'bazen hatalı, rastgele ama son derece güçlü' AI temsilcileriyle uyum içinde çalışmalarını gerektirir.

Bu aynı zamanda işletmelerin üretim düşüncesindeki alanını genişletecektir.

Karpathy şunu belirtiyor: 'İnsanlar eskiden '10 Kat Mühendis'ten bahsederlerdi'; ancak artık elde ettiğiniz hızlanmayı ifade etmek için 10 Kat yetersiz. Benim görüşüme göre, bu alanda başarılı olan insanlar, zirve üretkenliklerinin 10 Kat ötesine geçiyorlar.

Bu tür bir verimlilik patlamasıyla karşı karşıya kalan işletmelerin organizasyon yapısı ve yetenek seçme mantığı yeniden şekillenmelidir.

O, şirketlerin geleneksel algoritma soru çözme mülakatlarını terk etmelerini öneriyor ve adayların nasıl birden fazla AI temsilcisi kullanarak büyük ölçekli projeleri işbirliği içinde nasıl geliştirebileceğini ve diğer AI temsilcilerinin saldırılarına nasıl karşı koyabileceğini incelemelerini öneriyor.

AI İş Uygulamasının Odak Noktası

Şu anda AI uygulama sahneleri bulma konusunda acele eden girişimciler ve yatırımcılar için, Karpathy, oldukça uygulanabilir bir değerlendirme çerçevesi sağladı: doğrulanabilirlik.

Şu anda AI'nın yetenekleri, oldukça garip bir 'testere dişi' şeklinde ortaya çıkıyor.

Örneğin şunu belirtti: Bugünün en gelişmiş modelleri, aynı anda 100.000 satırlık kod tabanını yeniden yapılandırabilir veya sıfır gün açıklarını bulabilirken, bana 50 metre ötedeki bir oto yıkamaya yürümemi söylüyor, bu delilik!

Bu parçalanmaya neden olan, ileri teknoloji laboratuvarlarının ('OpenAI gibi) yoğunlaştığı, sonuçların matematik ve kod gibi doğrulanması kolay olan alanlara aşırı miktarda güçlendirme öğrenme kaynağı aktarmasıdır.

Bu nedenle, AI yalnızca sonuçları doğrulanabilir bir iş senaryosunda olduğunda büyük bir güç ortaya koyabilir.

Karpathy, pazarda hala değeri yüksek ancak başlıca laboratuvarların henüz odaklanmadığı doğrulanabilir güçlendirme öğrenme ortamlarının bol miktarda bulunduğunu ima etti. Bu, girişimlerin ince ayar yapabileceği (Feine-tuning) ve ticarileştirebileceği büyük bir mavi okyanustur.