Андрей Карпати, один из самых известных людей в мире AI и сооснователь OpenAI, в новом подкасте описал текущее состояние индустрии с редкой прямотой. По его словам, программирование за последние месяцы изменилось настолько радикально, что он почти перестал писать код вручную.

Теперь человек всё чаще не «программирует» в привычном смысле, а ставит задачу группе AI-агентов, которые уже сами разбивают её на шаги, пишут код, проверяют результаты и продолжают работу.

Это не просто смена инструмента. Карпати описывает сдвиг как полную перестройку рабочего процесса: раньше большая часть кода писалась руками, теперь же львиная доля задач уходит агентам.

И если агент «работает плохо», то проблема зачастую не в модели, а в том, как человек организовал процесс, память, инструкции и связку инструментов. Иными словами, всё чаще упирается не в «умность» модели, а в skill человека, который ею управляет.

Одна из самых любопытных идей Карпати — его шутка о том, что люди уже начинают нервничать, если не успевают «выжечь» все доступные токены. Это звучит почти как абсурд, но на деле очень точно передаёт новую экономику AI-работы.

Когда у тебя есть дорогой и мощный агент, хочется использовать его максимально, чтобы не простаивал ни один запрос, ни один цикл, ни одна возможность ускорить процесс.

Карпати признаётся, что сам ловит это ощущение: если подписка не используется до конца, значит, ты не выжал из системы всё возможное. Раньше подобная тревога касалась GPU и вычислительных ресурсов, теперь — токенов и агентных циклов.

И это хорошо показывает, как меняется мышление инженеров: дефицитом становится уже не только железо, но и способность поставить правильную задачу.

Особое место в его разговоре занимает OpenClaw — AI-инструмент, который Карпати считает очень близким к тому, как люди вообще представляют себе «настоящий AI». Он описывает собственный домашний сценарий: агент подключается к устройствам в доме, находит API у умных колонок, света, кондиционеров, камер и других систем, строит панель управления и начинает действовать как своего рода цифровой помощник, а не просто чат-бот.

Для Карпати это принципиально: AI должен не просто отвечать текстом, а быть связующим слоем между пользователем и множеством сервисов. В этом смысле он уверен, что многие приложения должны исчезнуть в их нынешнем виде, потому что на самом деле должны были быть просто API, доступные агенту.

Тогда «работать с приложением» будет не человек, а AI, который выступает посредником и оркестратором.

Карпати очень много говорит об автоматическом исследовании — идее, что AI может сам запускать циклы экспериментов, искать улучшения, проверять гипотезы и постепенно продвигать модель вперёд без постоянного участия человека. По его мнению, ключевой принцип здесь — убрать человека из узкого места.

Если раньше исследователь был центром процесса, то теперь он всё чаще становится тем, кто задаёт правила, критерии и ограничения, а саму работу выполняют агенты. Это особенно хорошо работает там, где есть объективный критерий качества: например, код работает или нет, тест пройден или нет, производительность выросла или нет. В таких задачах AI действительно может запускать длинные, независимые циклы улучшения.

Но если цель расплывчатая — например, понять тонкий смысл, уточнить намерение, рассмешить или придумать что-то творческое — тут пока возникают большие проблемы. Именно поэтому Карпати считает нынешние модели «зубчатыми»: в одних областях они гениальны, в других — ведут себя почти как дети.

Одна из центральных мыслей беседы — интеллект современных моделей очень неравномерен. Карпати говорит, что разговор с AI иногда напоминает беседу одновременно с блестящим системным программистом и с десятилетним ребёнком. В одном месте модель способна на поразительные вещи, в другом — выдать банальный, нелепый или устаревший ответ.

Это особенно заметно в мелочах. Модель может отлично писать код и при этом до сих пор шутить старыми, несмешными шутками. Она сильна в тех зонах, где её специально доучивали и где результат можно проверить, но слабее там, где нет чёткой метрики. Карпати делает из этого важный вывод: нельзя автоматически считать, что рост в одном навыке означает рост во всех остальных.

Очень показательная часть разговора касается обучения. Карпати считает, что будущее образования тоже будет строиться вокруг агентов. Сначала агент должен сам разобраться в материале, а уже потом — объяснять его человеку. То есть роль преподавателя, лекций, документации и объяснений будет постепенно меняться.

Это уже видно даже на примере его собственных проектов: вместо того чтобы подробно писать учебные материалы для людей, он всё чаще думает о том, как сделать инструкцию понятной именно для агента. Если агент понял код и логику, он сможет объяснить это любому человеку — простыми словами, в нужном темпе и без усталости.

Главный вывод Карпати очень прагматичен: AI не просто инструмент, а новая организационная среда. Он меняет то, как пишется код, как делаются исследования, как организуются бытовые системы и как вообще люди получают доступ к информации и управляют задачами.

Именно поэтому он призывает не бояться, а осваивать новые рабочие привычки. Не ждать, когда AI «сам всё сделает», а учиться формулировать задачи, управлять агентами, понимать их ограничения и выстраивать процесс вокруг них. В ближайшие годы это станет не бонусом, а базовым навыком.

С его точки зрения, мы уже входим в эпоху, где AI становится не просто помощником, а операционной средой для работы, обучения и исследования. И тот, кто научится строить внутри этой среды правильные процессы, получит огромное преимущество.