geohot: люблю LLM, ненавижу хайп

Автор колонки на geohot.github.io пишет, что искренне в восторге от прогресса ИИ: занимался хакерством с 2007 по 2014 год, а после этого вся его карьера связана с ИИ. Он рад новым LLM, беспилотным автомобилям, моделям генерации видео и агентам для программирования; в качестве примера рассказывает, что на прошлой неделе поднял Linux-машину с opencode на локальной модели GLM-5.2, и она без проблем справилась с настройкой окружения по его личным конфигам, иронично называя это «наконец-то наступившим годом Linux на десктопе».

Но ему не нравятся две вещи. Первое, то, что он называет «хайпом с отрицательным зарядом»: постоянные заявления о том, что вот-вот «закроется окно возможностей», что появится «вечный низший класс» или что кто-то безнадёжно отстаёт. По его мнению, это неправда, а сама риторика придумана, чтобы заставить людей чувствовать себя плохо и переехать в Сан-Франциско, туда, где, как утверждают эти же люди, всё действительно плохо.

Второе, подмена тезиса: от скромного «это просто продвинутый автодополнитель, умный компилятор, улучшенный поиск» резко перескакивают к идее, что ИИ вот-вот «подчинит себе весь световой конус», что если ты не в Сан-Франциско и не на нужных тусовках, однажды в небе просто вспыхнет свет и мир необратимо изменится, а ты даже не поймёшь, что случилось. Автор готов поставить на кон всё, что у него есть, что этого не произойдёт. Людей, продвигающих такую риторику, он называет «ужасными», но, по его словам, справедливость в том, что именно так они сами постоянно ощущают себя внутри. Он ссылается на презентацию 2016 года о суперинтеллекте и на фильм 1991 года про восстание машин как на примеры того, что определённая «секта» приписывает себе заслуги за процессы, которые происходят и без неё.

Это и есть его главный аргумент против нынешних оценок стоимости фронтир-лабораторий ИИ: не то, что ИИ не создаст большой ценности, а то, что именно эти лаборатории не смогут её присвоить себе. Аргументы против открытого кода они, по его мнению, маскируют под заботу о безопасности или страх перед Китаем, но на деле в основе лежит страх коммодитизации, превращения технологии в общедоступный товар. ИИ, считает автор, происходит в основном благодаря закону Мура и общему прогрессу вычислительной техники, а не благодаря конкретным компаниям; у этих компаний есть сильный стимул скрывать данный факт, потому что иначе им сложнее собирать миллиарды инвестиций.

Отдельно автор признаёт, что был, возможно, слишком резок в своём более раннем посте «The Eternal Sloptember», где утверждал, что модели не умеют программировать. На деле, пишет он, меняется само программирование, по аналогии с вопросом «а умеют ли компиляторы программировать?». Он приводит цитату Линуса Торвальдса о том, что агенты повышают продуктивность программирования в 10 раз, а компиляторы, в 1000 раз; сам автор считает обе оценки завышенными, но признаёт, что стал заметно лучше работать с моделями и получает от них реальную пользу. Это новый навык, который требует практики и осторожности: работа с моделями может повышать когнитивную усталость, а весь «вайб-кодинг» (написание кода почти без участия программиста, «на вайбах») остаётся низкокачественным «слопом», автор иронично спрашивает, где тогда всё то новое волшебное ПО, которое должен был породить рост продуктивности. При этом он считает модели по-настоящему полезными, сравнимыми по значимости с функцией «найти и заменить», Stack Overflow или регулярными выражениями, которые теперь никому не нужно учить писать вручную. Вывод автора: ИИ, это продолжение компьютерной революции, а компьютеры он любит настолько сильно, что это выходит за рамки хайпа в любую сторону.

Ключевые факты

Автор (блог geohot.github.io) описывает себя как искреннего энтузиаста ИИ, но выступает против хайпа с обеих сторон, и алармистского («окно возможностей закрывается», «вечный низший класс»), и утопического (обещания сингулярности и «светового конуса»)
Главный тезис: ИИ создаст огромную ценность, но фронтир-лаборатории не смогут её присвоить, их аргументы против открытого кода на деле маскируют страх коммодитизации, а не заботу о безопасности
Прогресс ИИ автор объясняет законом Мура и общим развитием вычислительной техники, а не уникальными заслугами конкретных компаний
Автор частично отказывается от своей прежней резкой позиции («The Eternal Sloptember») о неспособности моделей программировать: по его словам, меняется само программирование, а агенты дают реальный, хоть и умеренный, прирост продуктивности
Предупреждает: «вайб-кодинг» по-прежнему производит низкокачественный код («слоп»), а работа с моделями может повышать когнитивную усталость

Почему это важно

Колонка, заметный голос изнутри технологического сообщества, который одновременно отвергает и алармистский, и утопический полюса хайпа вокруг ИИ. Автор не отрицает пользу технологии, наоборот, называет себя её горячим сторонником, но ставит под сомнение экономическую логику, на которой держатся заоблачные оценки стоимости фронтир-лабораторий: по его мнению, ценность создаст сам прогресс вычислений, а не конкретные компании, и это прямо противоречит нарративу, который эти компании продают инвесторам.

Кому это важно

Разработчикам и пользователям ИИ-агентов для написания кода, которые хотят трезво оценивать реальную пользу инструментов без завышенных ожиданий; инвесторам и наблюдателям, оценивающим стоимость фронтир-лабораторий ИИ; читателям и журналистам, следящим за публичной полемикой вокруг темпов и последствий прогресса ИИ.

Как это применить

Автор советует относиться к LLM и агентам как к практичным, но не всесильным инструментам, сравнимым по масштабу пользы с функцией «найти и заменить» или Stack Overflow: они реально повышают продуктивность, но требуют выработки нового навыка и осторожности, а не слепого доверия результатам «вайб-кодинга».

Можно ли доверять

Это личное мнение автора блога geohot.github.io, а не исследование с данными: аргументы опираются на его собственный опыт, отсылки к прежнему посту («The Eternal Sloptember»), цитату Линуса Торвальдса, а также презентацию 2016 года и фильм 1991 года как иллюстрации. Оценки вроде «10x/1000x продуктивности» сам автор называет крайними, фактических данных, подтверждающих их, в тексте нет.

Риски и подводные камни

Автор прямо предупреждает: работа с моделями может повышать когнитивную усталость, а код, написанный в режиме «вайб-кодинга», остаётся низкокачественным «слопом», обещанного взрывного роста нового полезного ПО пока не видно. Отдельный риск, инвестиционный: если ценность ИИ действительно достанется не фронтир-лабораториям, а рынку вычислений в целом, нынешние оценки стоимости этих компаний могут оказаться завышены.

«ИИ, это продолжение компьютерной революции. Я так люблю компьютеры.»

— geohot, geohot.github.io