Андрей Карпати, бывший директор AI и автопилота в Tesla и один из основателей OpenAI, выступил на AI Startup School в Сан-Франциско 17 июня 2025 и изложил своё видение новой вехи в истории программного обеспечения.

Если смотреть полное видео некогда или у вас проблемы с восприятием беглой английской речи, мы подготовили для вас краткое изложение выступления.

---

Андрей Карпати провёл чёткую классификацию этапов развития программирования:

1. Software 1.0 — это привычное ручное кодирование: программист явно описывает каждую инструкцию на языках вроде C++ или Python.

2. Software 2.0 — с приходом нейросетей мы перестали писать каждую команду вручную: вместо этого мы формулируем цель, строим архитектуру и с помощью алгоритмов обучения получаем код — в виде нейронных весов. То есть мы больше не пишем каждый шаг — модель сама находит способ достичь цели, обучаясь на примерах.

3. Software 3.0 — следующий уровень: вместо прямого обучения модели мы формулируем запросы на естественном языке (промпты), которые сами становятся программой. Это реально облегчает взаимодействие: проще объяснить задачу словами, чем вручную кодить логику или строить нейросеть.

LLM — это новый модульный компьютер

Карпати объясняет: большие языковые модели (LLM) работают как операционная система или как утилита. Они дают универсальный интерфейс — мы «разговариваем» с ними, а они «выполняют» задачи — от генерации текста до написания кода. Это что-то вроде персонального суперкомпьютера, который вы запускаете через запросы, словно команды в командной строке, но только на английском.

«Психология» LLM: слабые и сильные стороны

Модели — это не совершенный разум. У них есть то, что Карпати называет «рваным интеллектом»: они виртуозно справляются с некоторыми задачами, но при этом делают ошибки, которые человек не допустил бы — например, заявляют, что 9.11 больше, чем 9.9, или что в слове «strawberry» две буквы r.

Извините за пример с «strawberry» — это старая шутка, но она всё равно иллюстрирует: модели иногда дают нелепые ответы.

Принцип «держать на поводке»

В реальной разработке ИИ всё ещё не уйдёт на автоматический режим. То, что модели можно заставить писать десятки тысяч строк кода за секунды, не означает, что проверка этого не требуется. А Карпати подчёркивает: человек остаётся главным звеном. Проверка — это основной процесс: создать → проверить → исправить → снова проверить. Это позволяет удерживать модель под контролем.

«Вайб-кодинг»: эра естественного программирования

С февраля 2025 года Карпати активно продвигает термин vibe coding — если буквально, «кодинг по вайбу» (от англ. vibe – атмосфера, настроение). Это когда вы просто описываете, что хотите от кода, а LLM пишет программу. По его словам, это похоже на разговор: вы видите проблему — говорите — получаете код — копируете — тестируете.

Он даже считает это подходящим для небольших, личных проектов. Однако подчеркнул: для серьёзных задач такой подход слишком поверхностен, и без контроля он может привести к ошибкам.

Графический интерфейс ускоряет

Чтобы упростить взаимодействие с ИИ‑агентами, Карпати советует использовать простые графические пользовательские интерфейсы (GUI). Почему? Потому что визуальный формат восприятия помогает быстрее понять результат, увидеть проблему и разобраться, всё ли работает правильно — особенно при быстрой генерации кода.

«Железо» vs «мозг»: этапы зрелости ПО

Он отмечает две вещи:

1. 90% работы — написать прототип. Но вот оставшиеся 10% — это основная инженерная работа: тесты, надёжность, безопасность, документация — самое трудоёмкое.
2. Важно внедрять ИИ постепенно, с человеческим контролем и множеством проверок. Это не «включил и забыл».

Почему всё это важно

По сути, новый софт — это не про замену программиста. Это про новую форму сотрудничества: человек даёт направление и контролирует, а модель помогает реализовать идею — быстро, но чётко. Софтверная отрасль по-прежнему — инженерная дисциплина, просто теперь ей помогают мощные инструменты с ИИ — если ими грамотно пользоваться.