Drew DeVault इंटरव्यू: AI के बिना Vim का संस्करण

• Drew DeVault ने Vim 8.x को लंबे समय तक maintain करने के लिए Vim Classic नाम से fork बनाया है, ताकि LLM-सहायता वाले code के बिना इंसानों द्वारा maintain किया जाने वाला एक stable editor बनाया जा सके
• Generative AI को नकारना केवल पसंद-नापसंद का मामला नहीं, बल्कि व्यावहारिक, दार्शनिक, नैतिक और राजनीतिक मुद्दा है; वे मानते हैं कि यह खासकर copyright provenance की पुष्टि और FOSS maintenance की जिम्मेदारी को कठिन बनाता है
• Software engineering का सार code तेजी से लिखना नहीं, बल्कि क्या बनाना है यह तय करना है; वे आलोचना करते हैं कि LLM समस्या को सावधानी से समझने और योजना बनाने की क्षमता को कमजोर करता है
• Environmental cost, data center के आसपास बिजली दरों में बढ़ोतरी, supply chain पर दबाव, और सैन्य व policing उद्देश्यों में इस्तेमाल के कारण AI का नुकसान कम privileged लोगों पर ज्यादा पड़ता है
• Industry स्तर पर AI को नकारने पर कोई सहमति न दिखने के बावजूद, DeVault Vim fork, लेखन और community activity के जरिए human-centered software creation जारी रखना चाहते हैं

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Vim Classic और AI के बिना maintenance

• Drew DeVault ने Vim text editor को Vim Classic नाम से fork किया
• Vim Classic website इस project को Vim 8.x के long-term maintenance fork के रूप में पेश करती है और कहती है कि “stable और reliable editor” को “पूरी तरह इंसान maintain” करते हैं
• Project की मुख्य पहचान LLM-assisted code का उपयोग न करने में है
• DeVault मजाक में कहते हैं कि उनका इरादा Vim से exit करना आसान बनाने का नहीं है, लेकिन generative AI tools का उपयोग न करने का चुनाव उन्हें व्यावहारिक होने के साथ-साथ दार्शनिक, नैतिक और राजनीतिक मुद्दा भी लगता है

LLM contributions को नकारने के व्यावहारिक कारण

• DeVault द्वारा LLM-assisted contributions न स्वीकार करने का पहला कारण यह है कि खराब pull requests बढ़ सकती हैं
• ज्यादा महत्वपूर्ण व्यावहारिक समस्या copyright और provenance verification है
  • public contributions स्वीकार करने वाले FOSS maintainers को software की provenance verify करनी होती है
  • वे मानते हैं कि LLM शामिल होने पर यह verification “पूरी तरह असंभव” हो जाता है
• वे आलोचना करते हैं कि LLM का उपयोग समय के साथ users की क्षमता घटाने वाली deskilling पैदा करता है
• DeVault कहते हैं कि वे LLM के उपयोग से खुद को ज्यादा सुस्त और कम सक्षम बनाने वाले रास्ते पर नहीं जाना चाहते

Software engineering और craftsmanship

• DeVault के लिए AI का उपयोग software engineering की technical mastery को हिलाने वाला मुद्दा है
• Software में सबसे कठिन हिस्सा code लिखने की क्रिया से ज्यादा यह जानना है कि कौन-सा code लिखना चाहिए
• वे आलोचना करते हैं कि industry लंबे समय से shortcuts और तेज जवाब खोजने की संस्कृति की ओर खिंची चली आई है
  • वे इसे “तेजी से आगे बढ़ो और complexity लाओ” वाले तरीके के रूप में बयान करते हैं
  • उनका मानना है कि यह रवैया excellence को बाहर कर देता है और micro-dependency culture और उससे जुड़ी समस्याएं पैदा करता है
• DeVault का पसंदीदा तरीका problem domain को समझना, सावधानी से सोचना, reflection, planning और दिए गए constraints के भीतर execution है
• वे LLM को इस engineering discipline को नकारने का सबसे चरम उदाहरण मानते हैं, जिससे bad software और तेजी से बनाया जा सकता है

AI की नैतिक और environmental cost

• DeVault मानते हैं कि generative AI का environmental impact बहुत बड़ा है, और industry असंभव growth को धकेलकर नुकसान और बढ़ा रही है
• AI tools चलाने के लिए दुर्लभ resources की भारी मात्रा चाहिए, और वे Greenland ice sheet तक का उदाहरण देते हैं
• उनके अनुसार नुकसान खासकर कम privileged लोगों पर केंद्रित होता है
  • data centers के पास रहने वाले गरीब residents के लिए बिजली bills में तेज बढ़ोतरी झेलना कठिन होता है
  • उनका मानना है कि AI data center की demand सस्ते components को सोख रही है, जिससे पिछले 10 सालों में आम हो चुकी किफायती phones की access खत्म होती जा रही है
• DeVault दावा करते हैं कि AI tools और कंपनियां Gaza, Iran आदि में लोगों को मारने वाले फैसलों को जानकारी उपलब्ध करा रही हैं
• वे यह आरोप भी उल्लेख करते हैं कि February में एक school bombing में 120 Iranian बच्चों की मौत में Claude शामिल था

राजनीतिक tool के रूप में AI

• DeVault generative AI को oppressor का tool बताते हैं
• उनका मानना है कि ज्यादातर software engineers dividends नहीं, salary पर जीवन चलाने वाले working class का हिस्सा हैं, और generative AI उनके हितों के खिलाफ है
• वे आलोचना करते हैं कि AI fascist propaganda के mass production को आसान बनाता है और अपने explicit applications में भी fascist उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल होता है
• वे मानते हैं कि Palantir और Anthropic, ICE और IDF जैसे संगठनों को support करके fascism के फलने-फूलने में महत्वपूर्ण हैं
• वे Peter Thiel और उनके साथियों को खुले तौर पर anti-democratic authoritarians कहते हैं

AI के इर्द-गिर्द propaganda और social restructuring

• DeVault AI को अब तक गढ़े गए propaganda delivery mechanisms में से एक मानते हैं
• वे आलोचना करते हैं कि AI अत्यधिक personalized और चापलूसी भरे तरीके से persuasion देता है
• उनका दावा है कि global economy AI के इर्द-गिर्द reorganize हो चुकी है, और personalized propaganda से बचना कठिन है
• वे मानते हैं कि AI engagement-hacking को चरम पर ले जाता है, और controlling cult groups द्वारा अपने members को program करने की tactics जैसी तकनीकों को बड़े scale पर, probabilistically उपयोग करता है

Tech industry का moral collapse और Uber का उदाहरण

• DeVault मानते हैं कि Western society लंबे समय से moral collapse से गुजर रही है
• वे जीवन की externalities, craftsmanship और care का नुकसान, culture, inner life और moral purpose का commodification, तथा गरीबों की बलि चढ़ाने वाले “polite” society के excess को समस्या बताते हैं
• पहले tech industry में भी बड़े moral failures थे, लेकिन वर्तमान स्थिति से तुलना करें तो वे manageable level पर थे
  • वे social media apps में “pull down to refresh” को slot machine lever खींचने के अनुभव को दोहराने के लिए design किए जाने का उदाहरण देते हैं
  • उनका मानना है कि Rohingya genocide और Facebook की involvement को Facebook की अजीब moral failure मानने पर आम सहमति थी
• AI को लेकर वे कहते हैं कि आज tech industry के colleagues के बीच वैसी सहमति नहीं दिखती
• Uber को एक अहम सीमा पार करने वाले उदाहरण के रूप में पेश किया गया है
  • कानून को जानबूझकर तोड़ना उसके business model की core premise बनाया गया
  • labour market को हिलाने और कानून के catch up करने से पहले monopoly बनाने के लिए cash burn किया गया
  • वे दावा करते हैं कि कानून आखिरकार catch up नहीं कर पाया, और यह तरीका tech industry के business approach का norm बन गया
• DeVault कहते हैं कि वे intellectual property के fan नहीं हैं, लेकिन AI में भी वही चीज हो रही है

निराशा के बीच community और action

• DeVault कहते हैं कि आसपास के programmers और creators द्वारा AI को अपनाते देखना mental health के लिए अच्छा नहीं है
• साथ ही वे बताते हैं कि समान सोच वाले दोस्तों के साथ community बनाकर उन्हें सुकून और उम्मीद के पल मिलते हैं
• ये लोग AI issue पर consensus बनाए रखते हैं और जिस तरीके को सही मानते हैं उसी से software और community साथ मिलकर बनाते हैं
• वे कहते हैं कि tech field में अब भी अकेलापन और helplessness महसूस होता है, लेकिन निराशा ही उन्हें action लेने के लिए प्रेरित करती है
• Vim को fork करना, blog लिखना और interview के जवाब देना—ये सब स्थिति को थोड़ा-थोड़ा आगे बढ़ाने की actions हैं

Social Ecology और Degrowth

• DeVault इन समस्याओं से निपटने वाली political currents के रूप में Social Ecology और Degrowth का उल्लेख करते हैं
• Social Ecology को Murray Bookchin के विचार के रूप में पेश किया गया है
• वे कहते हैं कि Degrowth को अक्सर left-wing “retvrn” जैसी चीज के रूप में गलत तरीके से पेश किया जाता है, लेकिन असल में इसका मतलब material conditions में बहुत बड़ी पीछे हटना नहीं है
• Degrowth, capitalist mindset और lifestyle पर फिर से सोचने की मांग के ज्यादा करीब है
• DeVault मानते हैं कि हमें social, ecological और political जीवन के तरीकों की फिर से कल्पना करनी चाहिए, और AI इसमें मददगार नहीं है

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Lobste.rs की टिप्पणियाँ

• इससे मुझे वह बात याद आई जो मैंने पहले सुनी थी: “pull-to-refresh” को social media apps में जानबूझकर slot machine lever खींचने जैसा अनुभव दोहराने के design goal के रूप में लाया गया था, ताकि gambling addiction पैदा करने वाली मानव cognition की खामियों का फायदा उठाया जा सके
  लेकिन Loren Brichter ने pull-to-refresh बनाया था, और वे third-party Twitter client Tweetie के अकेले developer थे। ऊपर वाला दावा LLM की तरह तथ्य जैसा बोल दिया गया था, लेकिन वह असल motivation नहीं था; यह सोच-समझकर किया गया UI design था
  “यूज़र scroll करना रोककर, उंगली हटाकर, फिर button क्यों दबाए? जो gesture वे पहले से कर रहे हैं, उसे जारी क्यों न रखें? अगर आप कुछ नया देखना चाहते हैं तो ऊपर scroll करते हैं। इसलिए हमने scroll को ही gesture बना दिया”
  https://web.archive.org/web/20110518203737/…

  • “लेकिन यह addictive है। pull-to-refresh addictive है। Twitter भी addictive है। ये अच्छी चीज़ें नहीं हैं। जब मैंने इसे बनाया, तब मैं ऐसी बातों के बारे में सोचने लायक mature नहीं था” — Loren Brichter
    https://theguardian.com/technology/2017/…

• यहाँ असल में vim-classic और उसके फायदों के बारे में कोई बात ही नहीं कर रहा
  मैंने पहले खुद इसे इस्तेमाल किया, और जानना चाहता था कि Vim 9 की तुलना में क्या खोता है; ज्यादा कुछ नहीं निकला। कुछ plugins में छोटे fixes और workarounds किए, और यह तुरंत usable हो गया
  हैरानी की बात यह थी कि plugins, external calls और fzf जैसे कामों में यह साफ तौर पर तेज़ हो गया। benchmark की जरूरत न पड़े, इतना महसूस होने लायक तेज़ था; actions के बीच घुसने वाली “random” delays कम हो गईं, और TUI movement लगभग block ही नहीं हुआ
  उसके बाद मैंने बाकी सभी versions हटा दिए और सिर्फ vim-classic रखा; जोरदार recommendation है

• Drew का ऐसा कहना मज़ेदार है, क्योंकि जरूरत पड़ने पर वही लोगों को hash map खुद implement करने की सलाह देते हैं
  मुझे नहीं लगता कि excellence हासिल करने का यह तरीका है। unvalidated और rigorously न लिखी गई hash tables का हर जगह फैलना, उलटे “तेज़ी से आगे बढ़ते हुए complexity introduce करना” जैसा ज्यादा लगता है
  निजी तौर पर मैं चाहूँगा कि experts जितना कर सकते हैं उतनी सावधानी से analysis लगाकर बेहतरीन hash table algorithm लिखें, और हर कोई उनकी जारी expertise से फायदा उठाए। ऐसी दुनिया जहाँ systems programmer को हर बार hash table खुद बनानी पड़े, उस दुनिया से कहीं कम अच्छी होगी जिसमें system software का बढ़ता हिस्सा आज Rust में लिखा जा रहा है
  और लेख के core point के ज्यादा करीब आते हुए, हमारे बीच एक छोटी लेकिन meaningful minority जैसे practice कर रही है, वैसे LLM का इस्तेमाल करके पहले से ज्यादा ऊँचे स्तर की excellence हासिल करने के तरीकों पर चर्चा लगभग नहीं है

  • Hare का generics पर रुख LLM के नुकसान पर लिखे लेख से कैसे जुड़ता है, समझ नहीं आता। आप Hare के design choices से असहमत हो सकते हैं, लेकिन इससे coding agents का सबसे common selling point—कि वे लोगों को code तेज़ी से, और इसलिए ज्यादा गड़बड़ तरीके से, लिखने देते हैं—वाला उनका point invalid नहीं हो जाता
    ऐसे लेखों पर reactions लगभग हमेशा उठाए गए ethical points से बचते हुए लगते हैं। LLMs को unethical तरीके से train किया गया है, वे climate change की रफ्तार को तेज़ी से accelerate कर रहे हैं, और fascism के उभार से explicitly जुड़े हैं। ये बातें अकेले ही LLM से मिल सकने वाले किसी भी लाभ को literally cancel कर देती हैं
    Anthropic जैसी कंपनियों को पैसा देना, उनके काम को सीधे support करना है। इस पर बहस हो सकती है कि क्या individuals इन companies के actions के लिए जिम्मेदार हैं, या capitalism के तहत ethical consumption असंभव है; आखिर में यह personal ethics का मामला भी बनता है, और मुझे लगता है कि इस पर discussion की गुंजाइश है। लेकिन ये issues बहुत बार किनारे कर दिए जाते हैं, और बदले में सिर्फ LLM से “higher excellence” हासिल करने की बात होती है, इसलिए interview में उठाए गए points सच में rebut हुए ऐसा नहीं लगता
  • मुझे उम्मीद नहीं थी कि Drew LLM के पक्ष में कुछ कहेंगे। लेकिन लगा था कि programming से जुड़ा कुछ substantial content तो होगा, जबकि interview में लगभग नहीं था। इतना कि मैं 100% sure भी नहीं था कि यह Lobsters के लिए fit topic है
    Vim को fork करने के practical reason पर एक paragraph जरूर था, लेकिन evidence ज्यादा नहीं था; बाकी ज्यादातर हिस्सा AI के irreversibly ethically contaminated होने पर political और social discussion था
    मैं इस विश्वास को मानता हूँ कि electron अपने आप में न अच्छा है न बुरा, इसलिए Drew से कहीं न कहीं मेरा मतभेद होना तय है। बस मैं चाहता था कि वे ऐसा evidence दें जिसे वे खुद देख सकें, जैसे पिछले 3 महीनों में Vim और Vim Classic की bug report rates
  • dependencies बहुत ज्यादा हो जाने का एक point जरूर होता है। लेकिन dependencies बहुत कम होने जैसी चीज़ भी होती है, और मुझे लगता है Drew उसी पक्ष में हैं
    असली excellence यह समझने से आती है कि ज्यादातर कठिन काम competing interests के बीच tension रखते हैं, उनके बीच productive रास्ता निकालने से, और नया data आने पर optimal balance के बारे में अपना नजरिया बदलने को तैयार रहने से
    यह “micro-dependency culture”, “इस field का सबसे bizarre rejection” जैसे straw men खड़े करके उन्हें आसानी से गिराने से बिल्कुल नहीं आती
  • “Drew जरूरत पड़ने पर लोगों को hash map खुद implement करने को कहते हैं” वाले वाक्य में निष्पक्ष रहने के लिए आखिर में Hare code लिखते समय वाली शर्त जुड़नी चाहिए
    LLM का इस्तेमाल करके higher level की excellence हासिल की जा सकती है—यह बात, जब तक उस तरफ लोग संख्या में बहुत कम हैं, दूसरे प्रकार के LLM users चाहे कितने भी अच्छे हों, भारी नुकसान कर सकती है। इसलिए बहुत दुख की बात है, लेकिन practically, जिस topic पर चर्चा हो रही है उसमें वह minority महत्वपूर्ण नहीं रह जाती

• Vim को fork करके अपनी पसंद का काम करना मुझे बढ़िया लगता है। मैं रोज़ Vim इस्तेमाल करता हूँ, पसंद करता हूँ, और बदलने का कोई इरादा नहीं है
  लेकिन अभी Vim 9.2 इस्तेमाल करते हुए, “LLM में बहुत बड़ा ideological problem है” के अलावा मुझे समझ नहीं आता कि वापस क्यों जाना चाहिए
  Vim9 script भी काफी अच्छा improvement था, और बाकी दर्जनों new features में से कुछ मैं अक्सर इस्तेमाल करता हूँ: https://vimhelp.org/version9.txt.html#new-9
  Vim script profiling रोकने के लिए :profile stop, और report को file में dump करने के लिए :profile dump support काफी बढ़िया है। spell checking changes में भी कुछ बहुत अच्छे थे
  LLM के खिलाफ ideological stance के अलावा, यह clear नहीं है कि अपनी रोज़ी-रोटी के लिए जिस tool पर निर्भर हूँ, उसे अब बहुत छोटी team द्वारा maintain किए जाने वाले विकल्प पर क्यों shift करूँ

• “वे लोग जो industry द्वारा पिछले 10 साल में संभव और common बनाए गए सस्ते phones के miracle को afford कर सकते थे, लेकिन cheap components की demand AI datacenters में पूरी तरह absorb हो जाने से वह era खत्म हो रहा है” वाला हिस्सा देखकर मैं सोचता हूँ कि क्या ENIAC से सस्ते phones तक वाली unit-cost decline की राह AI supply chain में भी repeat हो सकती है
  शायद नहीं। Drew की thought leadership के हिसाब से तो basic economics भी “खत्म हो रही” होगी