Хотц предупреждает, что ИИ-агенты для написания кода представляют системный риск для криптопроектов

Джордж Хотц — подросток-протигений, известный тем, что первым взломал iPhone, а затем обратно спроектировал PlayStation 3, — вынес откровенное предупреждение о массовом внедрении AI-агентов для написания кода: это может стать «одной из самых дорогостоящих ошибок в истории этой области». В новом блог-посте под названием «The Eternal Sloptember» Хотц утверждает, что системы, основанные на агентах, на самом деле не «программируют» надежным образом. После шести месяцев практических экспериментов — когда он использовал агентов для расширения Tinygrad (своей открытой фреймворк для глубокого обучения) и для обратной разработки прошивки чипа USB–PCIe — он отмечает, что картина одинакова: агенты ускоряют начальный прогресс, но затем передают разработчикам хрупкий, неаккуратный продукт, который никогда полностью не завершается. «Агенты форсируют весь прогресс на раннем этапе», — пишет он. «Вы тянете за рычаг и надеетесь, что финальная работа будет сделана. Но она никогда не завершается должным образом». Его обвинение прямолинейно: «Агенты не могут программировать, и все дольше и дольше требуется, чтобы осознать, что они не могут». И хуже того, добавляет он, сбои тонкие: «Результат сломан, но таким образом, что все труднее и труднее его обнаружить. Именно этого вы и ожидаете от все более точной статистической модели». Почему это важно сейчас Пост Хотца появился на фоне резкого раскола в индустрии. Пять дней назад Андрей Карпати — один из самых известных исследователей ИИ — объявил о переходе в команду предварительного обучения Anthropic, назвав ближайшие несколько лет «особенно формирующими» для крупных моделей. Карпати и руководство Anthropic открыто поддерживают агентные рабочие процессы: генеральный директор Anthropic Дарио Амодей заявил на Всемирном экономическом форуме, что некоторые инженеры там уже позволяют моделям генерировать код и просто проверяют результаты. Microsoft также активно продвигала агентов, когда в 2025 году превратила GitHub Copilot в полноценную агентную систему, причем генеральный директор Сатья Наделла представил этот переход как сопоставимый с переходом на облачные вычисления. Хотц находится на противоположной стороне этого спора. Он выступает в поддержку так называемой позиции Лекюна/Маркуса — Янна Лекюна и Гэри Маркуса, известных скептиков, которые рассматривают крупные языковые модели как сложные шаблонные системы, а не как настоящих рассуждающих систем. Хотц предупреждает, что когда компании внедряют агентов по всей инженерной организации, это негативно скажется на среднем качестве кода: высококвалифицированные разработчики все еще будут замечать и исправлять ошибки агентов благодаря жестким циклам обратной связи, тогда как менее квалифицированные — усиленные агентами для выпуска гораздо большего количества патчей и pull request’ов — этого делать не будут. В результате, по его прогнозу, наступит «золотая эра бесчисленных потоков мусора и темный век качественных решений». Предвидя возражение, что это просто страх перед заменой, Хотц возражает. Он приводит в пример автоматизированные инструменты вроде AFL (American Fuzzy Lop) от Google, которые нашли множество багов без вызова экзистенциального беспокойства у программистов, и отмечает, как шахматы и го стали еще популярнее после доминирования ИИ. Его реальная тревога — организационная: массовое внедрение может скрывать постепенное падение качества кода под прикрытием роста скорости. Он даже предполагает, что маркетинговая кампания может быть частично тактикой продаж: «Я почти думаю, что это своего рода психооперация для продажи агентов. Страх потери — один из немногих способов заставить крупные компании действовать». Конкретные риски для криптоинженеров Для крипто- и блокчейн-проектов критика Хотца должна звучать особенно громко. Смарт-контракты не прощают ошибок: тонкие баги в развернутом коде могут привести к необратимой потере средств. Если агенты станут стандартным способом генерации кода контрактов, риск заключается не просто в багах функций, а в системных, труднообнаруживаемых уязвимостях, распространяющихся по всей экосистеме DeFi, NFT и инфраструктуре layer-2 — особенно если команды полагаются на агентов без строгого ревью, тестирования и формальной верификации. На что обращать внимание - Принятие инструментов vs. процессы: агенты могут ускорить прототипирование, но команды должны сохранять строгие проверки, аудиты и формальные методы там, где это уместно. - Обнаружение сбоев: ожидайте больше тонких, статистических ошибок, которые проходят быстрые тесты, но сбиваются в крайних условиях. - Организационные стимулы: отслеживайте, не превышает ли стремление к скорости контроль качества. - Отраслевые риски: в криптоиндустрии приоритетом должны быть аудиты и проверки безопасности в цепочке до доверия коду, сгенерированному агентом. Контекстуальные контраргументы Не все согласны с Хотцем. Карпати, ранее скептически настроенный к агентам, публично изменил свою позицию после недавнего улучшения моделей и присоединился к Anthropic 19 мая 2026 года. Практика инженеров Anthropic — проверять вывод модели вместо написания каждой строки самостоятельно — является практическим аргументом в пользу агентных рабочих процессов. Хотц говорит, что он пробовал такой же подход без участия человека и постоянно возвращался к ручным исправлениям. Вывод Предупреждение Хотца — это призыв к осторожности, а не луддизм: AI-агенты мощны, но их результаты — статистические приближения, а не замена тщательному инженерному суждению. Для крипто-команд, где стоимость дефектов уникально высока, этот пост — своевременное напоминание: скорость без бдительного ревью и верификации может превратить инновации в заразу.