सेंट्री के सह-संस्थापक ने लंबे समय तक विकास को धीमा करने के लिए LLMs की आलोचना की

1M AI News के अनुसार, एरर मॉनिटरिंग प्लेटफॉर्म Sentry के सह-संस्थापक डेविड क्रेमर ने आज X पर एक पोस्ट करते हुए सीधे कहा कि वे "पूरी तरह से विश्वास" रखते हैं कि वर्तमान में बड़े भाषा मॉडल शुद्ध उत्पादकता में वृद्धि नहीं कर रहे हैं। उनका मानना है कि LLM ने शुरुआत करने की सीमा कम की है, लेकिन लगातार अधिक जटिल और रखरखाव के लिए कठिन कोड पैदा कर रहे हैं, और उनके अपने अनुभव के अनुसार, यह दीर्घकालिक विकास की गति को धीमा कर रहा है।

क्रेमर कहते हैं कि वे «agentic engineering» पर सवाल उठा रहे हैं, जिसमें मॉडल स्वयं कोड उत्पन्न करता है और उसे सीधे लाइव कर दिया जाता है, और मानते हैं कि इसके द्वारा उत्पादित कोड की गुणवत्ता स्पष्ट रूप से खराब होती है, जो धीरे-धीरे एक शुद्ध बोझ बन जाती है। विशिष्ट समस्याएँ शामिल हैं: जटिल कोडबेस में इन्क्रीमेंटल डेवलपमेंट के दौरान कमजोर प्रदर्शन, भाषा की प्रचलित शैली के अनुसार इंटरफेस उत्पन्न करने में असमर्थता, और «शुद्ध slop टेस्ट जनरेशन»। उन्होंने विशेष रूप से OpenClaw का उल्लेख किया: «अगर मुझे बेट लगानी होती, तो मैं OpenClaw जैसे टूल्स पर बेट नहीं लगाता, क्योंकि उनके द्वारा बहुत सारा कोड उत्पन्न किया गया है, और अब वे अपने आप को बचा नहीं पा रहे (irrecoverable)», और जोर देकर कहा कि «सॉफ्टवेयर अभी भी बनाना मुश्किल है, और यह कभी कोड की पंक्तियों को कम से कम या अधिक से अधिक करने के बारे में नहीं है»।

क्रेमर ने जोड़ा कि उपरोक्त निष्कर्ष मुख्य रूप से उनके अनुभव पर आधारित हैं, जब वे सामान्य जटिलता वाले परिपक्व कोडबेस में फ़ंक्शनल विकास करते हैं; उनके हाल के योगदान में वृद्धि का कारण 'आसान हो गया' नहीं, बल्कि 'दिलचस्प लगा' था, और उनका मानना है कि यह मूल रूप से मनोवैज्ञानिक परिवर्तन है, जबकि वास्तविक समय खर्च में कोई मूलभूत अंतर नहीं है।