Мои главные выводы от @embirico (руководитель продукта OpenAI Codex): 1. Первоначальный продукт Codex от OpenAI был «слишком далеко в будущем». Он работал в облаке асинхронно, что было отлично для опытных пользователей, но сложно для новичков. Рост взорвался, когда его вернули туда, где инженеры уже работают: в их редакторе кода, на их собственном компьютере. Использование Codex увеличилось в 20 раз за последние 6 месяцев. 2. OpenAI разработала приложение Sora для Android — которое заняло 1-е место в магазине приложений — всего за несколько недель с двумя или тремя инженерами, с помощью Codex. Приложение Sora прошло от нуля до тестирования сотрудниками за 18 дней, а затем было запущено публично через 10 дней. Codex помог, анализируя существующее приложение для iOS, генерируя рабочие планы и реализуя функции, сравнивая обе платформы одновременно. 3. Ключ к получению ценности от Codex: дайте ему ваши самые сложные задачи, а не самые простые. Эти инструменты созданы для решения сложных ошибок и комплексных задач, а не простых. Начните с чего-то, на что вы бы потратили часы. 4. Написание кода может стать универсальным способом, которым ИИ выполняет любую задачу. Вместо того чтобы щелкать по интерфейсам или строить отдельные интеграции, ИИ работает лучше, когда он пишет небольшие программы на лету. Это предполагает, что способность к программированию должна быть встроена в каждого ИИ-помощника, а не только в специализированные инструменты программирования. 5. Дизайнеры в OpenAI теперь пишут и отправляют свой собственный код. Команда дизайнеров поддерживает полностью функциональный прототип, созданный с помощью ИИ. Когда у них есть идея, они кодируют ее напрямую, тестируют и часто отправляют на производство сами. Инженеры вмешиваются только тогда, когда кодовая база особенно сложна. 6. Даже если модели ИИ перестанут улучшаться завтра, еще есть годы работы над продуктом, чтобы раскрыть их потенциал. Технология опережает нашу способность использовать ее оптимально. 7. Самая большая узкая горловина для продуктивности ИИ — это не ИИ; это то, как быстро люди могут печатать. Ограничивающими факторами являются то, как быстро вы можете вводить подсказки и как быстро вы можете просматривать работу, сгенерированную ИИ. Пока ИИ не сможет более надежно проверять свои собственные результаты и проактивно предлагать помощь, мы не увидим полного прироста продуктивности, который эти инструменты могут предоставить. 8. Написание кода становится менее увлекательным, чем просмотр кода, написанного ИИ. Инженеры любят творческий поток создания. Теперь они тратят больше времени на чтение того, что произвел ИИ. Следующий вызов — сделать этот процесс проверки быстрее и более удовлетворительным. 9. Новые модели ИИ теперь могут работать непрерывно от 24 до более чем 60 часов над одной задачей. Техника, называемая «упаковкой», позволяет ИИ подводить итоги того, что он узнал, прежде чем исчерпать память, а затем продолжать работу в новой сессии. Это позволяет автономной работе на ночь или в течение нескольких дней, что ранее было невозможно. 10. Если вы начинаете компанию сегодня, глубокое понимание конкретного клиента имеет большее значение, чем умение строить. Строить становится легче. Знать, что строить — и для кого — это настоящее преимущество сейчас.