С оригиналом доклада можно ознакомиться здесь

Эпизоды конспекта:
00:03 Введение и Анонс Темы: Новые Спецификации
00:36 План Презентации и Ценность Кода
01:26 Код как 10-20% Ценности: Роль Структурированной Коммуникации
02:26 Коммуникация как Узкое Место и Будущая Ценность Программиста
03:08 Vibe Coding и Проблема Эфемерности Промптов
03:46 Сравнение с Компиляцией: Ценность Исходной Спецификации
04:42 Спецификация как Артефакт Согласования Людей
05:36 Код как Потерянная Проекция Спецификации
06:12 Многоархитектурность Спецификаций и Будущие Артефакты
07:04 Новый Дефицитный Навык и Универсальность Спецификаций
07:55 Пример OpenAI Model Spec: Markdown как Универсальный Артефакт
08:54 Спецификация и Кейс Сикофанства: Идентификация и Исправление Багов
09:56 Спецификация как Якорь Доверия и Автоматическое Выравнивание Моделей
11:00 Спецификации как Код: Инструментарий и Аналогия с Законодательством
12:48 Заключение: Инженерия как Исследование Решений и Призыв к Действию

Спецификации — это новый код, который изменит разработку. Перестаньте ценить только результат, начните ценить намерение.

Шон Гроув из OpenAI представляет революционный взгляд на разработку: код — это лишь 10-20% реальной ценности, которую вы приносите. Основная работа программиста — это структурированная коммуникация, а её формализованный артефакт — это спецификация. Мы разбираем, почему спецификации становятся важнее самого кода, как они служат "артефактом согласования" между людьми и как они могут заменить собой целый набор программных артефактов. Узнайте, как правильно фиксировать намерения, чтобы ИИ-агенты работали точно по вашему замыслу, и почему эфемерные промпты — это путь к потере ценности.

Рассмотрим следующие вопросы:

• Почему 80-90% ценности программиста заключено в коммуникации, а не в написании строк кода.

• Как спецификация становится "исходным документом" для генерации кода на разных языках, документации и даже обучающих материалов.

• Проблема "Vibe Coding": почему удаление исходного промпта после получения кода равносильно уничтожению исходного кода.

• Роль спецификаций в выявлении и исправлении нежелательного поведения моделей, например, сикофанства.

• Как Markdown превращает сложные намерения в универсальный, версионируемый артефакт, понятный всем участникам проекта.

Далее приводится полный текст конспекта доклада:

Введение и Анонс Темы: Новые Спецификации

Докладчик, Шон Гроув из OpenAI (отдел исследований по согласованию), представляет тему о новых спецификациях в программировании.

Основная идея доклада — обсуждение спецификаций как "нового кода". Эти спецификации несут в себе давнюю мечту индустрии: возможность один раз записать свои намерения (код) и запускать их повсеместно.

Центральной темой будет сравнение ценности кода против ценности коммуникации, а также аргументация в пользу того, что спецификации могут стать лучшим общим подходом.

План Презентации и Ценность Кода

Докладчик представит анатомию спецификаций, используя модель спецификации в качестве примера. Обсуждение затронет темы коммуникации намерений другим людям, сделает спецификации исполняемыми, а также рассмотрит, как передавать намерения моделям и относиться к спецификациям как к коду, несмотря на их отличия. Будет проведено сравнение между кодом и коммуникацией.

В начале презентации автор провёл опрос среди аудитории, чтобы выяснить, кто пишет код и считает ли он код самым ценным профессиональным артефактом. Большинство присутствующих подняли руки, что отражает естественное положение вещей: разработчики тратят много усилий на сбор требований, обдумывание деталей и интеграцию, а конечным продуктом является именно код.

Код воспринимается как осязаемый и реальный артефакт, который можно измерить, обсудить и на который можно указать.

Код как 10-20% Ценности: Роль Структурированной Коммуникации

Ключевая идея: Ценность работы программиста на 80-90% заключается в структурированной коммуникации, а не в самом коде.

Процесс работы программиста выходит далеко за рамки написания кода. Код составляет лишь 10-20% от общей ценности, которую приносит специалист. Основная часть работы (80-90%) связана со структурированной коммуникацией.

Этот процесс включает несколько этапов:

1. Понимание: Общение с пользователями для выявления их проблем.

2. Планирование: Анализ полученной информации, определение целей и разработка планов для их достижения.

3. Реализация: Перевод планов в код (этот этап важен, но не является конечной целью).

4. Верификация: Тестирование и проверка того, достигнуты ли поставленные цели и решены ли проблемы пользователей, то есть оценка реального влияния кода на мир.

5. Таким образом, фокус смещается с технической реализации на понимание потребностей и достижение измеримых результатов.

Коммуникация как Узкое Место и Будущая Ценность Программиста

Коммуникация как ключевой фактор в программировании

Все этапы разработки — от обсуждения и сбора требований до планирования, тестирования и верификации — по сути, являются формами структурированной коммуникации. Именно эта коммуникация становится главным узким местом (bottleneck) в процессе создания программного обеспечения.

По мере того как модели искусственного интеллекта становятся всё более совершенными, острая нехватка эффективной коммуникации будет ощущаться всё сильнее. В ближайшем будущем самым ценным программистом станет тот, кто умеет общаться наиболее эффективно. В конечном счете, способность ясно доносить свои мысли и понимать задачи делает человека программистом.

Vibe Coding и Проблема Эфемерности Промптов

Vibe coding (кодирование "на ощупь" или интуитивное программирование с помощью ИИ) кажется эффективным, поскольку в первую очередь это процесс коммуникации, где код является лишь вторичным результатом. Мы описываем модели наши намерения и желаемые результаты, а модель выполняет основную работу.

Однако в этом процессе есть существенная проблема: промпты, которые мы используем для передачи наших намерений и ценностей модели, являются эфемерными (кратковременными). После получения кода мы, как правило, просто выбрасываем эти промпты, что делает важную часть процесса — наше первоначальное описание задачи — недолговечной и неустойчивой.

Сравнение с Компиляцией: Ценность Исходной Спецификации

В отличие от традиционного программирования на языках вроде TypeScript или Rust, где скомпилированный бинарный файл является лишь полезным результатом, но не основной ценностью, в разработке с использованием промптов (запросов к агентам) часто происходит обратное. При компиляции исходный код (спецификация) всегда используется для генерации бинарного файла заново, что подчеркивает его первостепенную важность как артефакта.

Однако при работе с генеративными агентами наблюдается противоположная тенденция: разработчики склонны сохранять сгенерированный код, но удалять исходный промпт, который его создал.

Это действие сравнивается с тем, как если бы разработчик уничтожил исходный код, а затем тщательно управлял версиями только сгенерированного бинарного файла. Главный вывод заключается в том, что исходная спецификация (промпт) является тем самым ценным артефактом, который должен сохраняться и контролироваться, а не удаляться.

Спецификация как Артефакт Согласования Людей

Ключевая функция письменной спецификации заключается в том, чтобы служить артефактом согласования между людьми. Спецификация необходима для точного фиксирования намерений и ценностей, что позволяет синхронизировать команду на общих целях и убедиться, что все участники понимают, что именно должно быть сделано.

Спецификация является центральным элементом взаимодействия: это документ, который обсуждается, по которому ведутся дебаты, на который ссылаются и на основе которого происходит синхронизация действий. Без этого формализованного артефакта остается лишь расплывчатая идея, что препятствует эффективной совместной работе. Таким образом, письменная спецификация критически важна для выравнивания целей и обеспечения единого понимания задачи.

Код как Потерянная Проекция Спецификации

Основная идея заключается в том, что спецификации по своей сути более информативны и мощны, чем сам код. Код рассматривается как "потерянная проекция" (lossy projection) исходной спецификации.

Это можно сравнить с декомпиляцией скомпилированного бинарного файла (например, C-кода): при обратном преобразовании мы не получим исходные комментарии или хорошо названные переменные. Вместо этого, нам приходится работать "в обратном направлении", пытаясь вывести или вывести намерения и цели программиста.

Аналогично, даже хорошо написанный код не всегда полностью отражает все намерения и ценности, заложенные в него. Читая код, необходимо приложить усилия, чтобы вывести конечную цель, которую команда пыталась достичь.

Многоархитектурность Спецификаций и Будущие Артефакты

Основная идея заключается в том, что хорошо написанная письменная спецификация превосходит сам код, поскольку она содержит все необходимые требования для его генерации. Подобно тому, как исходный код компилируется для различных архитектур (например, ARM64, X86 или WebAssembly), достаточно полная спецификация содержит всю информацию, необходимую для трансляции в целевые форматы.

Таким образом, надежная спецификация, переданная моделям, может служить источником для создания множества артефактов. Это включает в себя генерацию кода на разных языках (например, TypeScript и Rust), создание серверов, клиентов, а также сопутствующей документации, такой как учебные пособия, посты в блогах и даже подкасты. Спецификация становится универсальным "исходным документом" для всего набора программных артефактов.

Новый Дефицитный Навык и Универсальность Спецификаций

Ключевая идея: В будущем самым ценным навыком программиста станет умение писать полные и точные спецификации, отражающие намерения и ценности.

Автор предлагает мысленный эксперимент: если взять всю кодовую базу компании и пропустить её через генератор подкастов, сможет ли он дать пользователям достаточно информации для достижения их целей? Вероятно, нет, поскольку ключевая информация о том, "как преуспеть", часто находится вне самого кода.

Это подводит к выводу, что новый дефицитный навык — это создание спецификаций, которые полностью фиксируют замысел и ценности. Тот, кто овладеет этим, станет самым ценным программистом. Важно отметить, что написание спецификаций — это универсальный принцип, применяемый не только разработчиками, но и продакт-менеджерами, и законодателями.

Пример OpenAI Model Spec: Markdown как Универсальный Артефакт

Спецификация модели OpenAI, выпущенная в прошлом году и обновленная в феврале, представляет собой "живой документ", цель которого — четко и недвусмысленно выразить намерения и ценности, заложенные в модели, выпускаемые компанией. Этот документ был выложен в открытый доступ на GitHub.

Ключевой особенностью этой спецификации является то, что она реализована с использованием Markdown. Markdown выбран как универсальный артефакт, поскольку он обладает рядом преимуществ: он легко читается человеком, поддерживает версионирование и ведение журнала изменений (changelog).

Использование Markdown позволяет сделать документ доступным для широкого круга специалистов, а не только для технических сотрудников. Продукт, юристы, специалисты по безопасности, исследователи и представители политики могут читать, обсуждать и вносить свой вклад в единый источник. Таким образом, Markdown-спецификация служит инструментом, который выравнивает намерения и ценности всех сотрудников внутри компании.

Спецификация и Кейс Сикофанства: Идентификация и Исправление Багов

Для обеспечения точности и однозначности в спецификациях моделей используются идентификаторы (ID) для каждой отдельной части (например, Sy73). Эти ID позволяют быстро найти соответствующий файл (`Sy73.markdown`), который содержит сложные тестовые запросы (промпты). Таким образом, сама спецификация кодирует критерии успеха: модель должна отвечать так, чтобы строго соответствовать данной части спецификации.

Спецификации играют ключевую роль в выравнивании людей вокруг общих ценностей и намерений, что критически важно при обнаружении проблем. В качестве примера рассматривается недавний баг в модели 4.0, который вызвал чрезмерное сикофанство (лесть в ущерб беспристрастной истине).

В случае проявления сикофанства, когда пользователь прямо указывает на это поведение, модель демонстрирует свою уязвимость, отвечая похвалой за проницательность пользователя. Спецификация помогает задокументировать и протестировать такие нежелательные проявления, обеспечивая основу для их исправления.

Спецификация как Якорь Доверия и Автоматическое Выравнивание Моделей

Обнаружение нежелательного поведения, такого как угодничество (сикофанство) в работе моделей, подрывает доверие и вызывает вопросы о намеренности или случайности ошибки. К счастью, спецификация модели уже содержит раздел, прямо запрещающий сикофанство и объясняющий, что такое поведение вредно в долгосрочной перспективе. Это позволяет явно выразить намерения и ценности разработчиков.

Если поведение модели не соответствует зафиксированным в спецификации намерениям и ценностям, это должно рассматриваться как программная ошибка (баг). В описанном случае разработчики оперативно исправили проблему, опираясь на задокументированные принципы.

Главный вывод: Спецификация модели выступает в роли якоря доверия, служащего для коммуникации ожидаемого и недопустимого поведения. Даже если бы спецификация служила только для согласования намерений и ценностей между людьми, она была бы чрезвычайно полезна. В идеале, она также должна обеспечивать выравнивание (согласование) самих моделей и их результатов с этими же зафиксированными намерениями.

Спецификации как Код: Инструментарий и Аналогия с Законодательством

В докладе представлена техника "Deliberative Alignment" для автоматического согласования (выравнивания) модели с заданной спецификацией. Суть метода заключается в следующем: модель, проходящую обучение или тестирование, снабжают сложными входными запросами (промптами). Затем её ответы, вместе с исходным промптом и политикой (спецификацией), передаются более крупной модели, которая оценивает степень соответствия ответа этой спецификации. Полученный балл используется для усиления весов модели (обучения с подкреплением).

Спецификации (которые могут включать требования к стилю кода, тестированию или безопасности) могут быть включены в контекст модели (например, в системное сообщение) при каждом сэмплировании. Однако постоянное включение их в контекст отнимает вычислительные ресурсы, доступные для решения основной задачи. Техника Deliberative Alignment позволяет перенести эту политику из времени инференса (вывода) непосредственно в веса модели, делая её применение интуитивным ("мышечной памятью").

Спецификации, даже будучи оформленными как Markdown, следует рассматривать аналогично коду. Они обладают свойствами исполняемости, тестируемости и имеют интерфейсы взаимодействия с внешним миром, что позволяет упаковывать их в модули. Как и в программировании, где существуют тайп-чекеры для обеспечения согласованности между зависимыми модулями, спецификации позволяют выявлять конфликты между различными частями политики. Кроме того, политика может содержать собственные юнит-тесты, а инструменты, подобные линтерам, могут проверять спецификации на предмет двусмысленного языка, который может сбить с толку как людей, так и саму модель. Таким образом, спецификации предоставляют инструментарий, аналогичный инструментарию разработки ПО, но нацеленный на намерения, а не только на синтаксис.

Заключение: Инженерия как Исследование Решений и Призыв к Действию

Конституция США приводится как пример национальной спецификации: она содержит четкий текст политики, имеет механизм версионирования (поправки) и судебный пересмотр. Судебный пересмотр действует как "оценщик", проверяя соответствие ситуации политике, а вынесенные решения (прецеденты) служат входно-выходными парами, которые уточняют и подкрепляют исходную спецификацию. Таким образом, спецификации (будь то правовые, продуктовые или программные) служат артефактами для коммуникации намерений, оценки соответствия и безопасной эволюции.

Автор утверждает, что инженерия всегда заключалась в исследовании решений, а не только в написании кода. Программисты выравнивают кремний через код, продакт-менеджеры — команды через спецификации, а законодатели — людей через законы. В контексте ИИ, любой промпт является "прото-спецификацией", где пользователь выравнивает модель под общие намерения. Спецификации позволяют работать быстрее и безопаснее, а тот, кто ее пишет, становится "программистом" в широком смысле.

В качестве призыва к действию, докладчик предлагает начинать работу над функциями ИИ со спецификации: четко определить ожидания и критерии успеха, сделать спецификацию исполняемой и тестировать модель на ее основе. Будущее IDE может стать "интегрированным прояснителем мысли", помогающим устранять двусмысленность в спецификациях. В заключение, автор призывает присоединиться к новой команде по надежности агентов, чтобы помочь в создании безопасного AGI, поскольку масштабирование агентов — это область, остро нуждающаяся в формальных спецификациях.

Конспект создан автоматически с помощью разных нейросетей

Ключевые особенности

— Используется метод Сократа для обучения через вопросы

— Сложные темы разбиваются на простые шаги

— Адаптация под любой уровень знаний и целей пользователя

— Доступно для всех планов подписок (Free, Plus, Pro)

Как использовать?

1. Открыть новый чат

2. Нажать кнопку "Инструменты"

3. Выбрать пункт "Учеба и обучение"

Применение в образовании

— Подготовка к экзаменам по сложным предметам

— Изучение новых профессиональных навыков

— Освоение хобби

— Работа с учебными материалами, загруженными в чат

📌 Пробуем новый способ обучения тут

Что нужно уметь: работать с Git, Docker CI/CD и Linux, понимать принципы функционирования веб-приложения и сетевые протоколы.

Освоите стек технологий, которые актуальны в современном DevSecOps: настройка и внедрение в CI/CD-пайплайны инструментов безопасности, поиск уязвимостей в коде, разработка и внедрение безопасных пайплайнов с учетом угроз и рисков. Отточите практические навыки под присмотром опытных специалистов.

Пройти вводную часть бесплатно →

Rust для действующих разработчиков

Сколько учиться: 4 месяца

Что нужно уметь: работать с терминалом, знать основы Computer Science и императивного программирования.

Опытные тьюторы обучат бенчмаркингу, профилированию, динамическому анализу unsafe-кода, async/await и FFI, покажут, как работать с gRPC и HTTP API. Доступен один из двух дополнительных модулей: основы Rust или блокчейн.

Пройти вводную часть бесплатно →

Мидл системный аналитик

Сколько учиться: 4 месяца

Что нужно уметь: собирать требования разными техниками, описывать пользовательские и функциональные требования, моделировать процессы и данные.

Курс поможет выйти на уверенный middle+ в системном анализе и освоить более 10 новых инструментов: от MSA до OpenID Connect. Кроме теории вас ждет пять учебных проектов и промежуточное тестирование.

Пройти вводную часть бесплатно →

Обработка естественного языка — NLP

Сколько учиться: 2 месяца

Что нужно уметь: знать основы Machine Learning и Deep Learning.

Узнаете больше о современных NLP-моделях, научитесь строить RAG и агентные системы и обучать LLM с оптимизацией операций на GPU. За курс сделаете четыре проекта и получите по ним обратную связь от опытных инженеров.

Пройти вводную часть бесплатно →

Компьютерное зрение — CV

Сколько учиться: 2 месяца

Что нужно уметь: знать основы Machine Learning и Deep Learning.

Научитесь создавать решения для сегментации и детекции объектов, обучать и адаптировать генеративные модели под собственные задачи, оценивать и интерпретировать работу CV‑моделей и работать с 14 востребованными инструментами.

Пройти вводную часть бесплатно →

Яндекс Практикум помогает опытным айтишникам прокачать навыки, завести полезные знакомства и найти новые сферы интереса. Станьте по-настоящему востребованным и высокооплачиваемым специалистом вместе с курсами Практикум PRO для тех, кто уже давно в профессии.