- हाल के large language models (LLM) इतने आगे बढ़ चुके हैं कि वे मध्यम आकार के प्रोजेक्ट लगभग अकेले पूरा कर सकते हैं, और प्रोग्रामिंग का तरीका बुनियादी रूप से बदल रहा है
- खुद कोड लिखने की आवश्यकता घट रही है, और क्या बनाना है, उसे कैसे समझाना है इस पर सोचने की क्षमता अधिक महत्वपूर्ण कौशल बनती जा रही है
- Redis के संस्थापक Antirez ने Claude Code का उपयोग करके UTF-8 support जोड़ना, Redis test bug ठीक करना, BERT embedding के लिए C library बनाना, और Redis Streams की internal structure को फिर से बनाना—ये चार काम कुछ ही घंटों में पूरे किए
- AI software development के democratization को तेज कर रहा है, जिससे छोटे team भी बड़ी कंपनियों से मुकाबला कर सकें
- लेकिन AI technology के centralization का जोखिम और नौकरियों में कमी के मुद्दे पर सामाजिक प्रतिक्रिया ज़रूरी है; AI से मुंह मोड़ने के बजाय उसका सक्रिय उपयोग करना चाहिए
प्रोग्रामिंग में बदलाव और LLM की भूमिका
- आधुनिक LLM पर्याप्त संकेत मिलने पर मध्यम आकार के प्रोजेक्ट लगभग स्वतंत्र रूप से पूरा कर सकते हैं
- सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि प्रोग्रामिंग का प्रकार क्या है और समस्या को कितनी स्पष्टता से व्यक्त किया गया है
- system programming जैसे वे काम जिन्हें text में व्यक्त किया जा सकता है उनमें इसका प्रभाव अधिक है
- अधिकतर प्रोजेक्ट में खुद कोड लिखना अक्षम है; अब क्या बनाना है और कैसे बनाना है, इसे समझना ज्यादा महत्वपूर्ण हो गया है
- लेखक Antirez ने AI की मदद से ये चार काम किए
- linenoise library में UTF-8 support जोड़ना और emulation terminal आधारित test framework बनाना
- पहले cost की तुलना में value कम होने के कारण छोड़ दिया गया काम AI की मदद से संभव हुआ
- Redis test में timing और TCP deadlock से जुड़े intermittent failure की समस्या हल करना
— Claude Code ने process state का विश्लेषण करके bug ठीक किया
- BERT family embedding model inference के लिए pure C library केवल 5 मिनट में बनाना
- PyTorch की तुलना में 15% धीमी, लेकिन परिणाम समान। कोड लगभग 700 lines का
- GTE-small model conversion के लिए Python tool भी शामिल
- Redis Streams की internal structure बदलने का काम सिर्फ design document के आधार पर फिर से बनाना
- review और execution approval समय को छोड़ दें तो लगभग 20 मिनट में पूरा
- इन अनुभवों से उन्होंने पुष्टि की कि AI प्रोग्रामिंग की प्रकृति को बदल रहा है
AI और डेवलपर का संबंध
- AI कोड लिखे तब भी डेवलपर की भूमिका खत्म नहीं होती
- महत्वपूर्ण बात है समस्या को परिभाषित करना, और AI द्वारा बने कोड की review व tuning करने की क्षमता
- AI एक partner के रूप में development productivity को अधिकतम करता है
- AI कंपनियों की profitability, stock price, CEO के बयान आदि लंबी अवधि में महत्वपूर्ण नहीं हैं
- प्रोग्रामिंग में यह बुनियादी बदलाव अब वापस नहीं होगा
- लेखक अपने बनाए कोड के LLM training में इस्तेमाल होने को सकारात्मक मानते हैं
- वे इसे knowledge और systems के democratization की प्रक्रिया के रूप में देखते हैं
- जैसे open source ने 1990 के दशक में किया था, वैसे ही AI भी छोटी टीमों की प्रतिस्पर्धात्मक क्षमता बढ़ाने में मदद करेगा
AI तकनीक का लोकतंत्रीकरण और केंद्रीकरण की चिंता
- फिलहाल China आदि से open models आ रहे हैं, जिससे कुछ हद तक लोकतंत्रीकरण हो रहा है
- closed labs के leading models की तुलना में performance gap बहुत बड़ा नहीं है
- लेकिन यह संतुलन स्थायी नहीं भी हो सकता है
- AI technology के कुछ गिनी-चुनी कंपनियों में सिमट जाने की संभावना को लेकर चिंता है
- बड़े neural networks स्वभावतः चौंकाने वाला प्रदर्शन करते हैं; ऐसा कोई विशेष ‘magic’ नहीं है जिसे सिर्फ कुछ कंपनियां ही अपने कब्जे में रख सकें
सामाजिक प्रभाव और प्रतिक्रिया
- AI की वजह से नौकरियों में कमी आने की आशंका है
- कंपनियां लोगों की संख्या घटाएँगी या और अधिक प्रोजेक्ट आगे बढ़ाएँगी, यह अभी स्पष्ट नहीं है
- कुछ उद्योगों में इंसानों के पूरी तरह replace होने का जोखिम भी है
- इसलिए सरकार की भूमिका महत्वपूर्ण है
- बेरोजगार लोगों को सहारा देने और बदलाव के अनुरूप नीति बनाने की जरूरत है
- उनका अनुमान है कि जैसे-जैसे layoffs बढ़ेंगे, राजनीतिक दबाव भी बढ़ेगा और सामाजिक सुरक्षा की मांग तेज होगी
डेवलपरों के लिए सलाह
- AI को ठुकराना या उससे बचना career के लिए फायदेमंद नहीं है
- नए tools को खुद प्रयोग करके और लंबे समय तक इस्तेमाल करके देखना चाहिए
- छोटे test के आधार पर निष्कर्ष न निकालें; कई हफ्तों के प्रयोग के साथ लगातार कोशिश करें
- AI के जरिए अपनी क्षमता का विस्तार करने के तरीके खोजने चाहिए
- coding का सार ‘लिखना’ नहीं बल्कि कुछ बनाने का आनंद है, और AI की मदद से ज़्यादा और बेहतर बनाया जा सकता है
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