बिना सत्यापन AI Hype फैलाने वाले ‘Influentists’ का उभरता चलन

• सॉफ्टवेयर इंडस्ट्री में AI मानव डेवलपर्स की भूमिका को replace कर देगा, ऐसे बढ़ा-चढ़ाकर किए गए दावे फैल रहे हैं
• Google की Jaana Dogan ने ट्वीट किया कि “Claude Code ने सिर्फ 1 घंटे में उस सिस्टम को फिर से बना दिया जिसे बनाने में हमें 1 साल लगा”, जिससे तीखी बहस शुरू हो गई
• लेकिन वास्तव में यह मौजूदा आइडिया को implement करने वाले demo-level code का मामला था, जबकि core design इंसानी विशेषज्ञता पर आधारित था
• लेख ऐसे बढ़ा-चढ़ाकर किए गए दावों को आगे बढ़ाने वाले लोगों को ‘Influentists’ कहता है, और उनकी खास पहचान ऐसे दावे जो reproduce नहीं किए जा सकते और अस्पष्ट भाषा को बताता है
• चेतावनी दी गई है कि टेक कम्युनिटी को फिर से evidence-based, reproducible results पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए

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Rakyll का ट्वीट और बढ़ा-चढ़ाकर की गई व्याख्या

• Jaana Dogan(Rakyll) ने बताया कि वह Google में distributed agent orchestrator पर काम कर रही हैं, और ट्वीट किया कि Claude Code ने सिर्फ समस्या के विवरण से 1 घंटे में वही सिस्टम बना दिया
  • इस बयान ने “software engineering के अंत” को लेकर चिंतित प्रतिक्रियाएँ पैदा कीं
• बाद में Rakyll ने एक follow-up thread में समझाया कि AI ने सिर्फ मौजूदा आइडिया को implement किया था और यह कई versions में से एक prototype था
  • वास्तविक उपलब्धि production-level finished product नहीं, बल्कि proof-of-concept के स्तर की थी
  • नतीजा Rakyll की domain knowledge और design experience पर बहुत अधिक निर्भर था
• लेख इस बात की आलोचना करता है कि यह संदर्भ छूट जाने से “AI अपने-आप सब कुछ बना देता है” जैसी गलतफहमी फैल गई

‘Influentists’ का उदय

• लेखक ‘Influentists’ को इस तरह परिभाषित करता है: “विज्ञान और तकनीक समुदाय के भीतर अप्रमाणित दावों को जन-प्रभाव के जरिए फैलाने वाले लोग”
• इनकी चार प्रमुख विशेषताएँ बताई गई हैं
  • ‘trust-me-bro’ culture: निजी अनुभव को सार्वभौमिक तथ्य की तरह पेश करना
  • reproduce न हो सकने वाले दावों के पीछे साक्ष्य का अभाव: code, data या methodology साझा नहीं करना
  • रणनीतिक अस्पष्टता: आलोचना होने पर अर्थ बदलने की गुंजाइश छोड़ना
  • नाटकीय लहजा: “यह मज़ाक नहीं है” जैसे वाक्यों से भावनात्मक प्रतिक्रिया उकसाना
• Andrej Karpathy का “मैंने programmer के रूप में खुद को कभी इतना पीछे नहीं महसूस किया” वाला ट्वीट भी इसी पैटर्न का उदाहरण बताया गया है

बड़ी टेक कंपनियों की ‘hype-first’ रणनीति

• Microsoft के Galen Hunt ने घोषणा की थी कि 2030 तक AI की मदद से C/C++ code को Rust में migrate किया जाएगा, लेकिन अवास्तविक कहे जाने के बाद इसे “research project” बताया गया
• Anthropic और OpenAI के इंजीनियरों ने भी “हमने अंदरूनी तौर पर AGI हासिल कर लिया है” जैसे संकेत देने वाले बयान दिए, लेकिन बाद में सार्वजनिक models अपेक्षाओं पर खरे नहीं उतरे
• लेख कहता है कि यह ‘पहले hype, फिर correction’ वाला पैटर्न पूरे इंडस्ट्री में फैल रहा है

बढ़ा-चढ़ाकर फैले प्रभाव (Unchecked Influence) की कीमत

• ऐसे बयान ‘उम्मीदों का technical debt (technical debt of expectations)’ पैदा करते हैं
  • junior developers इस धारणा से हतोत्साहित होते हैं कि “AI 1 घंटे में 1 साल का काम कर देता है”
  • जबकि वे यह नहीं समझ पाते कि वास्तव में यह कई वर्षों की विशेषज्ञता से निकला demo परिणाम होता है
• टेक कम्युनिटी को evidence और reproducibility पर आधारित मूल्यांकन की ओर लौटना चाहिए
  • अगर नवाचार सच में वास्तविक है, तो उसे viral tweet नहीं बल्कि अपने परिणामों से साबित होना चाहिए
• निष्कर्ष यह है कि ‘hype’ से ज़्यादा सत्यापित किए जा सकने वाले तकनीकी परिणामों को महत्व देने वाली संस्कृति की बहाली ज़रूरी है

[iolothebard]

अगर vibe coding करके इतनी आसानी से पैसे कमाए जा सकते हैं…
तो वही करके पैसे कमाओ… Twitter, YouTube और कोर्स क्यों बेच रहे हो?

“स्टॉक से महीने में 100 million won कमाना” किताब लिखने वाला क्या सच में स्टॉक से हर महीने 100 million won कमा रहा होगा? अगर ऐसा है, तो फिर वह किताब जैसी चीज़ें क्यों लिख रहा है? हर जगह घूम-घूमकर स्पेशल लेक्चर क्यों दे रहा है, और YouTube क्यों कर रहा है? क्या इसलिए कि वह अज्ञानी retail investors के लिए रोशनी बनना चाहता है?

[choijaekyu]

पैसा कमाने वाली लेक्चर बेचकर पैसा कमाना ही इसका बिज़नेस मॉडल है। इसे एक तरह का porn समझ सकते हैं lol

[redmi]

पूरी तरह सहमत हूँ

[lighteach]

वह AI की चापलूसी है

[GN⁺]

Hacker News की राय

• AI से पीछे छूट जाने की चिंता इसलिए कम हुई है, क्योंकि समझ आ गया कि Twitter पर घूमने वाली ज़्यादातर बातें बढ़ा-चढ़ाकर कही जाती हैं
  उदाहरण के लिए, “AI की वजह से ऑफ़लाइन बिज़नेस शुरू किया” का मतलब असल में सिर्फ Claude से वकील ढूँढना और परमिट का सार बनवाना था, और “मैं अकेला 10 PM का काम करता हूँ” का मतलब बस PRD का ड्राफ्ट बनाना था
  “वीकेंड में प्रोडक्ट लाइन लॉन्च कर दी” का मतलब सिर्फ JavaScript की एक सिंगल-पेज वेबसाइट बनाना था, और “कॉफ़ी पीते-पीते उपन्यास लिख दिया” दरअसल ChatGPT से बना ढीला-ढाला PDF था

  • आजकल X(Twitter) पर वायरल होना पुराने ‘course selling’ का विकल्प जैसा लगने लगा है
    ट्वीट की सामग्री से ज़्यादा Cunningham’s Law का इस्तेमाल करने वाले उकसाऊ पोस्ट ध्यान खींचते हैं, और blue-check अकाउंट्स views से कमाई के पीछे हैं
  • Reddit भी आजकल बहुत खराब हो गया है
    पहले वहाँ memes देखने जाता था, अब r/agi, r/singularity जैसी जगहों पर सिर्फ “AI ने दुनिया बदल दी” टाइप बढ़ा-चढ़ाकर लिखी पोस्ट दिखती हैं
    ज़्यादातर AI hype “software engineers खत्म हो गए” जैसी शैली का होता है, और आलोचनात्मक comments को यह कहकर टाल दिया जाता है कि नए version ने सब ठीक कर दिया
    वहाँ साफ़ तौर पर astro­turfing बहुत है
  • मुझे भी ऐसा ही लगता है
    AI की वजह से productivity बढ़ी हुई लगती है, लेकिन आख़िर में अजीब bugs निकल आते हैं, इसलिए project जल्दी खत्म नहीं होता
  • पहले एक आदमी था जो सैकड़ों उपन्यास अपने-आप बनाकर Amazon पर डालकर कमाई करता था; अब सोचता हूँ कि शायद आजकल कोई ChatGPT से वही काम कर रहा होगा
  • आख़िरकार लोग followers बटोरने के लिए बढ़ा-चढ़ाकर बोलते हैं

• ChatGPT जैसे consumer products का मौजूद होना ही इस बात का सबूत लगता है कि LLM अभी मानव-स्तर का काम पूरी तरह replace नहीं कर पा रहे
  अगर वे सच में 100,000 experts को replace कर सकते, तो OpenAI के लिए खुद उस “labour” का इस्तेमाल करना ज़्यादा फ़ायदेमंद होता

  • अगर यह सच होता, तो Microsoft के products बहुत बेहतर हो चुके होते
    लेकिन अगर रोज़ Bing इस्तेमाल करो, तो उसकी गुणवत्ता अब भी बेहद खराब है
  • आख़िर में पैसा फावड़ा बेचने वालों को मिलता है
    असली goldmine मिल जाए तो और अमीर बन सकते हैं, लेकिन ठग भी उसी बीच पैसा कमा लेते हैं
  • LLM वाकई कुछ हद तक मानव-स्तर का काम कर सकते हैं
    साथ ही वे सबसे स्मार्ट और सबसे बेवकूफ़ चीज़ भी हैं
    ChatGPT तकनीकी रूप से परफ़ेक्ट न होते हुए भी, आम लोगों की कल्पना को उकसाकर AI capital market को विस्फोटक रूप से बढ़ाने का ट्रिगर बना
    अंतिम लक्ष्य मानव श्रम को replace करना है, लेकिन लोगों को उस संभावना पर यक़ीन दिला देना ही पहले से मुनाफ़े का स्रोत है
  • अभी हम पैसे और feedback से इस तकनीक को आगे बढ़ाने वाले चरण में हैं
    लेकिन जब यह AGI स्तर तक पहुँचेगा, तब आम users शायद उसके पास भी न जा सकें

• लोग agentic coding की प्रभावशीलता साबित क्यों नहीं करते, इसके दो कारण हैं

  1. prompt या pipeline कंपनी की गोपनीय जानकारी हो सकते हैं
  2. असलियत इतनी उबाऊ या शर्मनाक होती है कि उसे दिखाने पर ‘जादुई AI coding’ का भ्रम टूट जाता है
     उदाहरण के लिए, मैंने अपने MIDI mixer project के prompts सार्वजनिक किए, तो यह भी खुल गया कि मुझे MIDI की अच्छी समझ ही नहीं थी
     ऐसे माहौल की वजह से आगे चलकर चीज़ें सार्वजनिक करने में हिचक होगी
  • यह इसलिए ठीक लगा क्योंकि (1) project दिलचस्प था और (2) AI के इस्तेमाल को छिपाया नहीं गया
    नतीजा सफलता और असफलता का आधा-आधा था, इसलिए अभी इसे आख़िरी विकल्प जैसा ही इस्तेमाल करता हूँ
    ऐसे पारदर्शी उदाहरण यह समझने में मदद करते हैं कि यह tool वास्तव में कहाँ खड़ा है
  • मैं एक hobby developer हूँ, इसलिए process साझा करने में झिझक नहीं होती
    लेकिन Claude Code इस्तेमाल करते समय बातचीत में edits, code rollback, manual editing जैसी कई दोहराव वाली चीज़ें होती हैं, इसलिए रिकॉर्ड रखना मुश्किल है
    अगर कोई ऐसा tool हो जो इस प्रक्रिया को अपने-आप timeline के रूप में visualize कर दे, तो अच्छा होगा
    आख़िरकार यह “एक prompt लाइन में सब तैयार” वाला मामला नहीं है, इसमें बहुत manual काम लगता है
  • सच कहें तो वजह और भी सरल है
    AI से बना code समस्याओं से भरा होता है; उसे सार्वजनिक करो तो मज़ाक उड़ सकता है, और असली service में लगाओ तो तुरंत hack हो सकता है
  • सही बात है, prompt लिखना उबाऊ और खुद-ब-खुद समझ आने वाला काम है
    थोड़ा skill चाहिए, लेकिन इसे science या engineering कहने लायक स्तर नहीं है
  • “विवादित माहौल” से क्या मतलब है, यह जानना चाहता हूँ
    क्या AI hype के खिलाफ़ backlash की बात हो रही है? अगर harassment नहीं झेलना पड़ा, तो उल्टा वह अच्छी बात नहीं है क्या?

• AI से जुड़ा विमर्श अब प्रचार युद्ध बन चुका है

  1. AI से पैसा कमाने की कोशिश कर रही कंपनियों की अतिशयोक्ति
  2. प्रतिद्वंद्वी देशों के AI को रोकने की राष्ट्रीय रणनीति
  3. अपने देश के AI उद्योग को ऊपर उठाने की उलटी दिशा वाली राष्ट्रीय रणनीति
  4. वैचारिक रूप से प्रभावित आम नागरिकों की online बहसें
  5. clicks के लिए किए गए अत्यधिक दावे
     आख़िर में भरोसे लायक सिर्फ खुद के अनुभव से जानी बातें ही हैं

• मेरा बनाया DSL project और LSP extension पूरी तरह language experiment हैं
  async pipelines, built-in BDD tests, Postgres·GraphQL middleware जैसी कई सुविधाएँ मैंने खुद implement की हैं
  यह सिर्फ result के लिए नहीं, बल्कि language design की प्रक्रिया का आनंद लेने के लिए किया गया काम था

  • कल HN पर देखा था, और syntax इतना बेतरतीब था कि चौंक गया
    ऐसा लगा जैसे कई भाषाएँ मिला दी गई हों, और सिर्फ देखकर ही अजीब प्रतिरोध महसूस होता है
  • फिर भी ऐसे प्रयोगों से language design की समझ मिली हो सकती है
    efficiency से ज़्यादा, प्रक्रिया से सीखना ही शायद बड़ी value हो

• मैं आज के समय को ‘चापलूसों का युग(Age of the Sycophants)’ कहना चाहता हूँ
  राजनीति, कंपनियाँ, टेक, SNS—हर जगह सच से ज़्यादा कानों को अच्छा लगने वाली बातें करने वालों पर ध्यान जाता है

  • इंसान हमेशा से प्रदर्शनीय व्यवहार करता आया है
    SNS ने इस प्रवृत्ति को चरम पर पहुँचा दिया, क्योंकि अब हर कोई अपना audience बना सकता है
    अब हक़ीक़त से ज़्यादा digital image मायने रखती है, और शोहरत ही ताकत बन गई है
    सच कहूँ तो इस रुझान के बेहतर होने की उम्मीद लगभग नहीं है

• मेरे मन में भी यह सवाल है कि “अगर AI सच में इतना महान है, तो सबूत क्यों नहीं है?”
  मैंने भी Antigravity से self-hosted software अच्छी तरह बनाया है, लेकिन उसे सार्वजनिक करने में हिचक रहा हूँ
  वजह यह है कि वह मेरी ज़रूरतों के हिसाब से बहुत specific है, और उसका ज़्यादातर हिस्सा AI ने लिखा है, इसलिए मेरा योगदान बहुत मामूली लगता है

  • मेरा भी यही हाल है
    छुट्टियों में Antigravity से बनाया thermal-bridge project और demo app है
    निजी इस्तेमाल के लिए यह परफ़ेक्ट है, लेकिन free hosting पर बहुत धीमा है, इसलिए उसे public करने लायक value कम लगती है
    फिर भी AI की वजह से छह महीने लगने वाला काम कुछ ही दिनों में पूरा हो गया
  • मेरे पास भी दो तरह के projects हैं
    AI के साथ collaboration वाले projects मैंने public किए, लेकिन जो लगभग पूरी तरह AI ने बनाए वे “कम मूल्य वाले” लगते हैं, इसलिए उन्हें साझा नहीं करता
    वैसे भी दूसरे लोग कुछ prompts से वैसी ही चीज़ बना सकते हैं

• लोग दूसरों के उत्साह से उत्साहित हो जाने वाली प्रवृत्ति दिखाते हैं
  हॉरर फ़िल्मों की तरह, खुद देखे बिना भी जोश और सनक फैल जाती है
  AI hype भी उसी मनोवैज्ञानिक असर पर सवार है

• बड़ी कंपनियों के अंदर की इज़्ज़त और SNS की लोकप्रियता अलग चीज़ें हैं
  सच में बेहतरीन engineers चुपचाप काम करते हैं, और इंटरनेट पर shitposting करने वाला व्यक्ति उल्टा तकनीकी रूप से कमज़ोर भी हो सकता है
  इस नज़रिए से मुझे लगता है कि Apple की सख़्त public-remarks control policy शायद सही है

• LLM हैरान कर देने वाली तकनीक हैं, लेकिन अभी जो overvaluation हो रही है, वह ज़रूरत से ज़्यादा है
  अगर यह सच में AGI स्तर पर पहुँच गई होती, तो economy और software ecosystem पहले ही उल्का-टक्कर जैसी तब्दीली झेल चुके होते
  Rakyll या Andrej जैसे लोगों ने बस इस संदर्भ में कहा था कि “प्रगति उम्मीद से तेज़ है”,
  लेकिन उन्हें quote करने वाले लोग उसे “AGI तो पहले ही आ चुका” कहकर गलत समझते हुए हद से ज़्यादा गरमा देते हैं, यही समस्या है