00:00:00इस साल दावोस में हुए वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम में, डारियो अमोदेई ने भविष्यवाणी की थी कि अगले
00:00:0712 महीनों के भीतर, AI पूरी तरह से और स्वचालित रूप से अपना सारा कोड खुद लिख पाएगा।
00:00:15और इस व्यक्ति की बातों पर ध्यान देना ज़रूरी है। मैं इस पर अपने विचार भी साझा करूँगा
00:00:20और बताऊँगा कि मुझे क्यों लगता है कि आपको इसे थोड़े अलग और सूक्ष्म नज़रिए से देखना चाहिए। सिर्फ इसलिए नहीं क्योंकि डारियो,
00:00:26बेशक एंथ्रोपिक (Anthropic) के CEO हैं, जो जेनरेटिव AI के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण खिलाड़ियों में से एक है,
00:00:32खासकर जब बात कोडिंग से जुड़े मॉडल्स की आती है। लेकिन इस पर ध्यान देना इसलिए भी ज़रूरी है,
00:00:36क्योंकि पिछले साल, 2025 की शुरुआत में, उन्होंने भविष्यवाणी की थी कि AI अगले तीन या छह महीनों में
00:00:4490% कोड लिखने में सक्षम हो जाएगा। और आप इसे किस तरह से देखते हैं, उस आधार पर
00:00:50वे पूरी तरह से गलत नहीं थे। अब, हाँ, यह समयसीमा शायद थोड़ी ज़्यादा ही जल्दबाज़ी वाली थी।
00:00:58शायद यह तीन या छह महीने नहीं, बल्कि छह से नौ महीने जैसा कुछ था, कह नहीं सकते। और ज़ाहिर है,
00:01:05यह पूरी तरह से आपके क्षेत्र पर निर्भर करता है। मतलब आप किस क्षेत्र में प्रोग्रामिंग कर रहे हैं, आप कौन सी
00:01:11प्रोग्रामिंग भाषा इस्तेमाल कर रहे हैं, यह आपकी कंपनी और वहाँ की नीतियों पर भी निर्भर करेगा।
00:01:15और निश्चित रूप से, यह आप पर, आपकी पसंद और AI के साथ आपके अनुभवों पर भी निर्भर करता है।
00:01:21मैं अपने बारे में कह सकता हूँ कि मैं शायद नवंबर या दिसंबर से एक ऐसे पड़ाव पर हूँ, जहाँ
00:01:29मेरे कुछ या कहें तो ज़्यादातर प्रोजेक्ट्स के लिए, AI ही मेरे लिए लगभग 80-90% कोड लिखता है। लेकिन यहीं
00:01:39बात दिलचस्प हो जाती है। मैं यहाँ “वाइप कोडिंग” (wipe coding) की बात नहीं कर रहा हूँ, और न ही यह कह रहा हूँ कि
00:01:47AI सब कुछ खुद कर रहा है। और मैं यह भी नहीं कह रहा कि AI सब कुछ सही कर रहा है। इसके बजाय, चीज़ें
00:01:54उससे कहीं ज़्यादा पेचीदा हैं। तो यह बिल्कुल भी अपने आप नहीं हो रहा है। और न ही यहाँ वाइप कोडिंग की बात हो रही है।
00:02:05मेरा मतलब है, आप शायद वाइप कोडिंग कर सकते हैं, लेकिन मैंने इस पर अपने विचार पहले भी साझा किए हैं। और मेरे लिए,
00:02:11वैसे, बस यह पक्का करने के लिए कि हम एक ही मतलब समझ रहे हैं, वाइप कोडिंग का वास्तव में अर्थ है कि आप
00:02:16कोड को बिल्कुल नहीं देखते, आपको कोड की परवाह नहीं है, और शायद आपको यह भी नहीं पता कि कोड कैसे करना है।
00:02:21तो हाँ, यहाँ वाइप कोडिंग के बारे में बात नहीं हो रही। बल्कि, मैं यह कहूँगा कि हम उस मोड़ पर हैं
00:02:30जहाँ आप एक अच्छी योजना के साथ AI को कई काम सौंप सकते हैं। यानी अगर आपके पास एक अच्छा प्लान है, तो AI उसे लागू कर सकता है।
00:02:42तो मुझे लगता है कि हम अभी उस स्थिति में हैं। आप निश्चित रूप से ऐसा कर सकते हैं, कम से कम कुछ कामों के लिए।
00:02:50लेकिन ज़ाहिर है, आप उस कोड की समीक्षा करना चाहेंगे। और मैं जानता हूँ कि कुछ लोग आपसे कहेंगे,
00:02:57कि अब आपको ऐसा करने की ज़रूरत नहीं है। शायद उनके लिए यह काम करता हो। पर मेरे लिए तो बिल्कुल नहीं।
00:03:02और अगर आप कुछ भी बना रहे हैं, अगर आप ग्राहकों को कुछ भी डिलीवर कर रहे हैं, तो आप उसके लिए ज़िम्मेदार हैं।
00:03:07एक डेवलपर के तौर पर आप यह नहीं कह सकते, “ओह, AI ने इसे गलत कर दिया।” नहीं, यह आपकी ज़िम्मेदारी है।
00:03:13और मैं उस कोड की ज़िम्मेदारी कभी नहीं लूँगा जिसकी मैंने समीक्षा नहीं की या जिसे मैं समझता नहीं। साथ ही, अभी भी,
00:03:21AI कई गलतियाँ करता है। इसलिए मुझे गलतियों को सुधारना पड़ता है या AI को सही दिशा में ले जाना पड़ता है।
00:03:32और यह बहुत महत्वपूर्ण है। यह निश्चित रूप से योजना बनाने वाले हिस्से से जुड़ा है
00:03:41कि आप AI को सही दिशा दिखाएँ। लेकिन यह इस बात से भी संबंधित है कि आप AI द्वारा
00:03:46दिए गए कोड के साथ क्या करते हैं। तो यह इस बात से बहुत दूर है कि AI 90% कोड जेनरेट कर रहा है। और इसका मतलब
00:03:54यह नहीं है कि मेरे पास करने के लिए कोई काम नहीं है। बात उससे कोसों दूर है। इसका सीधा सा मतलब है कि मुझे एक बहुत तेज़ टाइपर मिल गया है
00:04:03जो मेरी योजनाओं को लागू कर सकता है, लेकिन उन योजनाओं का अच्छा होना ज़रूरी है। और जो आउटपुट मिलता है उसकी क्वालिटी अलग-अलग हो सकती है।
00:04:11फिर भी, मेरे लिए यह उससे कहीं ज़्यादा तेज़ है जैसा कि मैं सब कुछ शुरू से खुद लिखता। अगर मैं इसके बजाय
00:04:17अच्छे प्लान बनाने की कोशिश करूँ, उसे छोटे टुकड़ों में बाँटूँ, AI से कोड लिखवाऊँ,
00:04:22और फिर उस कोड की समीक्षा और उसे और बेहतर (fine tune) करूँ। और वैसे, प्लानिंग से मेरा मतलब वास्तव में विस्तृत प्लान से है,
00:04:28जहाँ मैं इस्तेमाल की जाने वाली लाइब्रेरीज़, पैटर्न्स,
00:04:33और सॉफ्टवेयर के आर्किटेक्चर को स्टेप-बाय-स्टेप ब्रेक डाउन करता हूँ। तो यह कोई मोटा-मोटा या सामान्य प्लान नहीं है।
00:04:38यह एक बहुत ही विस्तृत योजना है। यह मेरे लिए काम करती है। और इसलिए, इन पाबंदियों को ध्यान में रखते हुए,
00:04:44मैं कहूँगा कि हाँ, यह शायद लगभग 90% कोड लिख सकता है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह अपने आप 90% काम कर लेता है।
00:04:52अब, यह एक महत्वपूर्ण संदर्भ है, क्योंकि यह डारियो के पिछले साल के बयान की ओर इशारा कर रहा है।
00:04:58तो हाँ, मैं कहूँगा कि हम एक तरह से वहाँ पहुँच गए हैं, लेकिन इस अर्थ में नहीं कि AI सब कुछ खुद कर रहा है।
00:05:05अब, इस साल के बयान के बारे में क्या? इस साल डारियो ने मूल रूप से कहा था कि
00:05:12अगले छह से 12 महीनों के भीतर AI वह सब कर पाएगा जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर्स करते हैं और पूरी तरह से शुरू से अंत तक
00:05:17सॉफ्टवेयर खुद लिख पाएगा। यह इस साल का बयान है। अब,
00:05:24मैं इस पूरी बातचीत को देखने की सलाह देता हूँ। यह बहुत दिलचस्प है। लेकिन इस बयान के बारे में मेरे कुछ विचार हैं।
00:05:30और ज़ाहिर है, इसे बिल्कुल स्पष्ट कर दूँ कि मैं किसी भी तरह से डारियो से ज़्यादा स्मार्ट नहीं हूँ और न ही
00:05:36AI मॉडल्स के प्रदर्शन को आंकने में उनसे ज़्यादा सक्षम हूँ। लेकिन मैं उस कंपनी का CEO भी नहीं हूँ
00:05:43जिसे ये AI मॉडल्स बेचने हैं। और मैं अपने अनुभवों से बात साझा कर सकता हूँ।
00:05:50जैसा कि मैंने कहा, मैं पिछले साल के बयान से कुछ हद तक सहमत होऊँगा, लेकिन कई शर्तों और पाबंदियों के साथ,
00:05:56AI निश्चित रूप से मेरा 90% कोड अपने आप नहीं लिख रहा है। तो स्वाभाविक रूप से, मेरे लिए यह कल्पना करना बहुत मुश्किल है
00:06:03कि यह बात सच साबित होगी। और मुझे यह मानना बहुत कठिन लग रहा है कि ऐसा होगा,
00:06:08न केवल अगले छह या 12 महीनों में, बल्कि निकट भविष्य में कहीं भी। अब,
00:06:15मैं पूरी तरह से देख सकता हूँ कि AI क्लाउड कोड से जुड़े लूप के साथ अपने आप सॉफ्टवेयर बनाने में सक्षम है।
00:06:24मैं उसे समझ सकता हूँ। लेकिन एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के पूरे काम में वे टास्क शामिल होते हैं जो मैंने यहाँ बताए हैं।
00:06:33और शायद उससे भी कहीं ज़्यादा। इसमें एक अच्छा प्लान बनाना, यह तय करना कि किस आर्किटेक्चर,
00:06:40किन पैटर्न्स और किन तकनीकों का उपयोग करना है, और कोड की समीक्षा करना शामिल है।
00:06:46और साथ ही, ज़ाहिर है, कोड का विश्लेषण करना, कोड की समस्याओं को ठीक करना और उस कोड की ज़िम्मेदारी लेना भी।
00:06:54यह कुछ ऐसा है जिसे मैं निकट भविष्य में होते हुए नहीं देख पा रहा हूँ,
00:06:59क्योंकि अभी मैं जो AI इस्तेमाल कर सकता हूँ, वह उस स्तर से बहुत दूर है। यह एक प्रतिभाशाली, तेज़ लिखने वाला सिस्टम है
00:07:08जो रास्ते में बहुत सारी गलतियाँ करता है, और जिसे बहुत स्पष्ट मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है।
00:07:14और ऐसे मॉडल्स की ओर बढ़ना जो सब कुछ खुद कर सकें, जो अपने दम पर पूरे आर्किटेक्चर को सफाई से प्लान कर सकें,
00:07:20जो नवीनतम तकनीकों का उपयोग करने में सक्षम हों, बिना किसी मानवीय समीक्षा के पूरी तरह से त्रुटिहीन और सुरक्षित कोड लिख सकें।
00:07:28यह कुछ ऐसा है जिसे देख पाना मेरे लिए बहुत कठिन है, जब मैं आज के मॉडल्स को देखता हूँ
00:07:36और पिछले कुछ वर्षों में मॉडल्स की प्रगति पर नज़र डालता हूँ।
00:07:42क्योंकि हाँ, वह प्रगति निस्संदेह उल्लेखनीय रही है। यह निरंतर और अच्छी रही है।
00:07:48और विशेष रूप से टूल्स बहुत बेहतर हो गए हैं, जैसा कि मैंने पहले भी साझा किया था।
00:07:55मॉडल्स के बारे में मुझे पक्का नहीं पता कि रॉ मॉडल इंटेलिजेंस के मामले में हम अभी भी एक लीनियर (linear) रास्ते पर हैं या एक्सपोनेंशियल (exponential) पर।
00:08:00टूल्स के लिए मैं कहूँगा कि हम निश्चित रूप से एक लीनियर प्रक्षेपवक्र (trajectory) पर हैं।
00:08:07लेकिन मुझे यह देख पाना मुश्किल लग रहा है कि यह हमें जल्द ही पूर्ण स्वचालन (full automation) तक पहुँचाने के लिए पर्याप्त होगा।
00:08:15अब, ज़ाहिर है कि इन CEOs के हित मेरे हितों से अलग हैं। और आप कह सकते हैं कि मेरा हित
00:08:24डेवलपर्स की रक्षा करने में है क्योंकि मैं प्रोग्रामिंग कोर्स भी बेचता हूँ। लेकिन चलिए पूरी तरह ईमानदार रहें,
00:08:31यह मेरी भूमिका नहीं है और न ही मैं ऐसा कुछ कर पाऊँगा। मैं बस यहाँ अपना AI के साथ का अनुभव साझा कर रहा हूँ।
00:08:38और मैं AI के लिए काफी खुले विचारों वाला हूँ। जैसा कि मैंने कहा, मैं इसका बहुत उपयोग कर रहा हूँ।
00:08:44यह मेरा 90% कोड लिखता है। बस यह उस पूर्ण स्वचालन से अभी बहुत दूर है। लेकिन हाँ, कृपया मुझे
00:08:51इस बारे में अपने विचार और अनुभव भी बताएँ, और यह भी कि आप किस क्षेत्र में काम कर रहे हैं।
00:08:56क्योंकि हो सकता है कि आप AI का बिल्कुल भी उपयोग न कर रहे हों या केवल छोटे अलग-थलग कामों के लिए कर रहे हों।
00:09:02और हो सकता है कि आप अभी भी अपना अधिकांश कोड खुद ही लिखते हों। या फिर आप इसे हर चीज़ के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं।
00:09:07आप कोड को देख भी नहीं रहे हैं और आपको बेहतरीन परिणाम मिल रहे हैं। मैं उस बारे में जानने के लिए उत्सुक हूँ। तो कृपया मुझे बताएँ।
00:09:12और हाँ, आपका समय अच्छा बीते।