Джордж Готц — підліток-продукт, який відомий тим, що зламав iPhone і пізніше зробив реверс-інжиніринг PlayStation 3, — висловив чесне попередження щодо масового запровадження AI-агентів для написання коду: це може бути «однією з найдорожчих помилок в історії галузі». У новому блог-пості під назвою «The Eternal Sloptember» Готц стверджує, що системи, засновані на агентах, насправді не «програмують» надійно. Після шести місяців експериментів у реальному часі — використання агентів для розширення Tinygrad (його відкритого фреймворку глибокого навчання) та реверс-інжинірингу прошивки USB–PCIe-чіпу — він стверджує, що модель є постійною: агенти прискорюють початковий прогрес, а потім передають розробникам хрупкий, брудний продукт, який ніколи не завершується повністю. «Агент передбачає весь прогрес», — пише він. «Ти тягнеш важіль і сподіваєшся, що завершальна робота буде виконана. Вона ніколи не закінчується повністю». Його звинувачення прямолінійне: «Агенти не можуть програмувати, і це займає все більше часу, щоб усвідомити, що вони не можуть». І ще гірше, додає він, невдачі є тонкими: «Вихідний код зламаний, але так, що все складніше виявити. І саме цього варто очікувати від все більш точних статистичних моделей». Чому це важливо зараз Пост Готца з’явився на тлі глибокого розколу в індустрії. П’ять днів тому Андрей Карпацький — один із найбільш помітних дослідників штучного інтелекту — оголосив про свій перехід до команди переднього навчання Anthropic, назвавши наступні кілька років «особливо формуючими» для великих моделей. Карпацький та лідерство Anthropic публічно прийняли агентні робочі процеси: генеральний директор Anthropic Даріо Амодеї сказав на Давосі, що деякі інженери там вже дозволяють моделям генерувати код і лише перевіряють результати. Microsoft також активно підтримувала агенти, коли перетворила GitHub Copilot на повноцінну агентну систему у 2025 році, а генеральний директор Сатя Наделла описав цей зсув як рівний переходу на хмарні обчислення. Готц знаходиться на протилежному боці цього дебату. Він приєднується до так званої позиції Лекун/Маркус — Яна Лекун та Гаррі Маркуса, які є визнаними скептиками, що сприймають великі мовні моделі як складні шаблонні системи, а не справжні мислячі агенти. Готц попереджає, що коли компанії масово запроваджують агенти у всьому інженерному підрозділі, вплив на середню якість коду буде негативним: високопродуктивні розробники все ще зможуть виявляти та виправляти помилки агентів через жорсткі зворотні зв’язки, тоді як менш продуктивні — посилені агентами для подачі багатьох патчів і PR — не зможуть. Результат, який він передбачає: «золота ера безлічей дурниць і темний вік справжніх досконалих розв’язків». Передбачаючи захист у вигляді страху перед заміною, Готц заперечує. Він наводить приклад автоматизованих інструментів, таких як AFL (American Fuzzy Lop) в Google, який знайшов багато багів без виклику екзистенційного страху серед програмістів, і зазначає, як шахи та го стали популярнішими після домінування штучного інтелекту. Його справжня стурбованість — організаційна: масове прийняття може приховати поступове погiршення якостi коду пiд покривом зростання швидкостi. Він наважується навести припущення, що маркетингова кампанія може бути частиною продажевої тактики: «Майже думаю, що це якась психологічна операція для продажу агентiв. Страх втрати — один із небагатьох способiв захопити величезнi компанiї». Конкретнi ризики для крипто- інженерiв Для крипто- та блокчейн-проектiв критика Готца повинна звучати особливо голосно. Смартконтракти нетерпимi до помилок: тонкi баги у розгорнутому кодi можуть означати незворотну втрату коштiв. Якщо агенти стануть стандартним способом генерацiї коду контрактiв, ризик полягає не лише у багах функцiй, а й у системних, важко виявлюваних уразливостях, якi поширюються по DeFi, NFT-системам та інфраструктурi layer-2 — особливо якщо команди покладаються на агентiв без строгих перевiрок, тестувань та формальної верифiкацiї. На що слiд звертати увагу - Прийняття інструментiв проти процесу: агенти можуть прискорити прототипування, але команди повиннi зберегти строгi перевiрки, аудити та формальнi методи там, де це доречно. - Видимiсть невдач: очiкуйте бiльше тонких, статистичних помилок, якi проходять швидкi тести, але не пройдуть крайових умов. - Органiзацiйнi стимули: стежте за тим, чи прискорення компанiй переважає контроль якостi. - Ризики галузi: у криптосферi привертайтесь до аудитiв та on-chain перевiрок безпеки перед довiр’ям коду, згенерованого агентом. Контекстнi контраргументи Не всi погоджуються з Готцем. Карпацький, ранiше скептичний до агентiв, публiчно змiнив свою позицiю пiсля останнiх покращень моделей і приєднався до Anthropic 19 травня 2026 року. Практика інженерiв Anthropic — перевiряти вихiд моделей замiсть написання кожного рядка самостiйно — є практичним аргументом на користь агентних робочих процесiв. Готц каже, що спробував такий ж пiдхiд без участi і постiйно повертався до ручного виправлення. Прийняття Попередження Готца — це заклик до обережностi, а не до луддизмy: AI-агенти могутнi, але їх вихiд — це статистичнi наближення — не замiна обережному інженерному судженню. Для крипто-команд, де вартiсть дефектiв унikal'но висока, цей пост — своєчасне нагадування про те, що швидкiсть без уважних перевiрок та верифiкацii може перетворити інновацii на заразу.
Хотц попереджає, що AI-агенти для написання коду створюють системний ризик для криптовалютних проектів
ChainGPTПоділитися
Короткий зміст
Хотц попереджає, що AI-агенти для написання коду створюють системні ризики для криптопроектів, що додається до поточних новин про AI та криптовалюту. Джордж Хотц, відомий технічний вундеркінд, висловив занепокоєння щодо використання AI-агентів для написання коду, попереджаючи, що вони можуть призвести до системних ризиків у криптоіндустрії. Він стверджує, що хоча агенти можуть прискорити початковий розробку, вони часто генерують хрупкий та неповний код, який важко виявити та виправити. Хотц звертає увагу на потенційні небезпеки для криптопроектів, де дрібні баги у смартконтрактах можуть призвести до незворотних фінансових втрат. Він погоджується з критиками, такими як Ян Лекун та Гарі Маркус, які вважають великі мовні моделі лише шаблонними системами, а не справжніми міркувальниками. Він попереджає, що масове впровадження AI-агентів у інженерії може погіршити якість коду, особливо якщо команди покладатимуться на них без строгого рев’ю та тестування. Хотц закликає криптокоманди пріоритизувати аудити та on-chain перевірки безпеки перед тим, як довіряти коду, згенерованому агентами, оскільки з’являється все більше новин про цей тренд у криптоіндустрії.
Джерело:Показати оригінал
Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації.
Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.