Kevin Weil este Chief Product Officer la OpenAI și foarte recent a apărut în podcastul Overpowered pentru a vorbi despre cum crede el că se conturează viitorul dezvoltării software, despre rolul pe care îl va avea AI-ul în acest proces și dacă ar trebui să ne așteptăm ca toată programarea să fie, în esență, automatizată de AI. Ce spune el este că din 2025 AI-ul va deveni indiscutabil și ireversibil mai bun decât oamenii la programare[1] [1, 2] – mai simplu spus, așa cum s-a întâmplat în lumea șahului sau jocului de Go după ce computerele au învins marii campioni [3] , oamenii nu vor mai putea recâștiga dominația în programare (desigur cu implicații mult mai profunde decât în șah sau Go). De ce?  Totul are legătură cu capacitatea mașinilor de a raționa; mai exact, cu reinforcement learning și large language models (LLMs) și cum acestea, îmbinate, duc la large reasoning models (LRMs) [4].

Weil spune că pentru întreaga comunitate a dezvoltatorilor, lansarea modelului GPT-4o a fost un moment definitoriu pentru că a devenit repede back-end-ul pentru GitHub Copilot și pentru numeroase alte aplicații utilizate acum pe scară largă. Totuși, chiar și GPT-4o a fost depășit în performanță de variante ulterioare, cum ar fi o1 (un model specializat pe programare), care deja demonstrează o capacitate avansată de a raționa [5]. În momentul lansării, modelul o1  se situa aproape de locul 1.000 într-un clasament global al programatorilor [6]. Poate părea modest, dar în contextul în care în lume există zeci de milioane de programatori, devine clar că o1 a fost situat în top 2-3%. Versiunea următoare, o3 (despre care Sam Altman, CEO-ul OpenAI  spunea într-o postare foarte recentă pe X (fost Twitter) că va fi lansată în curând [7]), according to the same benchmarks, is the 175th best competitive coder in the world[2] [2]… și acesta este abia începutul.

Investițiile în dezvoltarea AI-ului pentru programare sunt masive. Anthropic, Google, evident OpenAI, dar și alte companii de calibru, orientează resurse considerabile în această direcție. Ritmul progresului este amețitor, iar efectele sunt deja vizibile; adevărata transformare va veni însă odată cu democratizarea totală a dezvoltării software [8, 9].

Kevin Weil @ Overpowered și Andrew Ng @ BUILD 2024

Invitația lui Kevin Weil, susținută și în plan științific de Profesorul Andrew Ng de la Stanford University în cadrul conferinței BUILD 2024 [10], este de a ne imagina o lume în care nu mai este nevoie de ingineri software pentru a dezvolta aplicații, o lume în care oricine poate crea software doar exprimând o intenție sau un obiectiv. Adevărul este că software-ul este un instrument universal; cu ajutorul lui putem crea aproape orice. Când barierele vor dispărea, accesul la inovație va deveni cu adevărat global.

Eu de pildă, pentru că am ieșit din mediul de programare de aproximativ un deceniu, găseam dificilă  dezvoltarea de software (limbajele de programare au evoluat prea mult în acest deceniu pentru a mai putea ține pasul, lăsând la o pare orientarea activităților mele științifice spre alte domenii). Astăzi însă un model performant de AI mă poate ajuta să creez instrumentele de care am nevoie; iar așteptarea mea este ca mâine, acest lucru să fie posibil pentru orice persoană, indiferent de pregătirea ori abilitățile tehnice deținute. În plus, în curând, prognoza mea este că programarea nu va mai fi o activitate care se desfășoară într-un ritm lent de-a lungul multor ore de efort intelectual uman (ca până acum), iar produsul acesteia va fi mai curând unul efemer ce va putea fi înlocuit (prin ștergere) cu o versiune mai bună printr-o simplă cerere.

Conform unui raport publicat de The Information și preluat de publicații precum TechCrunch și Yahoo Finance [11, 12, 13], OpenAI planifică lansarea unor agenți AI specializați, cu prețuri variind între 2.000 și 20.000 USD pe lună, în funcție de complexitatea sarcinilor pe care le pot îndeplini. Cel mai scump agent – cel estimat la 20.000 USD, ar fi destinat cercetării la nivel doctoral, dar există și unul de 10.000 dedicat dezvoltatorilor software. La un eveniment relativ recent organizat de University of Tokyo, Sam Altman a afirmat că deja dețin intern un model care se situează în clasamentul menționat de Kevin Wheel, pe locul 50 în lume și că până la sfârșitul anului în curs îl vor dezvolta la nivel „superuman” (adică mai bun decât locul 1) [14].

Este important însă să înțelegem că multe dintre aceste afirmații și ipoteze sunt destul de controversate: există în continuare mulți cercetători care susțin că este foarte puțin probabil ca AI să automatizeze complet dezvoltarea software [15, 16, 17, 18, 19]. Convingerile acestora merg mai departe afirmând că ceea ce se va întâmpla este că o mulțime de presupuși experți (este valabil de altfel în întreaga lume științifică, nu doar în cea a ingineriei software) vor face pași în față fără să știe de fapt nimic[3] – pentru că se bazează pe AI pentru a produce ceea ce se numește AI slop (adică rezultate slabe generate de AI). Deși personal nu converg total la o astfel de poziție, am în minte câteva cazuri concrete de astfel de situații.

Poziția mea este că va deveni cu atât mai important ca cineva să înțeleagă cu adevărat cum funcționează software-ul – ce  face codul, să cunoască în detaliu mecanismele din spate. Aceștia sunt cei care se vor bucura de venituri substanțiale doar reparând greșelile făcute de AI.

Matthew David Welsh (profesor la Harvard University) – într-un webminar ACM din 2023 spunea: This is the beginning of the end of computer science as a discipline as we understand it today […] The current field of computer science[4] is going to change dramatically, over just maybe the next three to five years[5] [20]. Se pare că avea dreptate!! Pentru a-și susține poziția, a continuat spunând că toți programatorii din echipa sa trebuie să folosească Microsoft Copilot din rațiuni de productivitate – statisticile demonstrând că cei care nu o fac sunt cu 30-40% mai puțin eficienți (și asta în urmă cu doi ani).

În aprilie 2025, CEO-ul Microsoft, Satya Nadella, deși nu a menționat un an anume de când programarea se va face doar de AI (probabil este prudent și evită să spună ceva prea explicit, din moment ce compania pe care o reprezintă este listată la bursă), a transmis că procesul de creare de software va fi în mare parte realizat de modele agentice de AI care îmbină coordonarea cu raționamentul [21, 22].

Dezvoltarea agenților AI pentru programare

În momentul de față există Claude Code de la Anthropic [23] și Manus dezvoltat de compania chinezească Monica [24], care și el este, într-un fel, un agent AI (ce rulează într-o mașină virtuală funcționând pe un sistem de operare open-source, în acest caz Ubuntu – deci o distribuție de Linux[6]). Lui Manus utilizatorul îi poate spune despre un proiect pe GitHub, iar acesta merge acolo, creează mediul, clonează proiectul, descarcă și instalează toate fișierele necesare etc. Dacă întâlnește vreo problemă, începe analiza diagnostic și rulează orice comandă este necesară pentru a pregăti un mediu de lucru pentru dezvoltare – exact așa cum ar face un agent (AI sau nu) pentru un utilizator.

Dacă vorbim de abilitate de a viziona urmată de analiza elementelor observate, Claude Code nu se bucură cu adevărat de așa ceva. Nu mă refer aici la încărcarea unei imagini pentru a fi analizată (lucru pe care îl poate face și GPT local – de altfel am testat asta într-un experiment publicat în urmă cu câteva luni [25]); vorbesc însă despre ideea de a scrie cod pentru un joc și apoi, uitându-se la cum rulează acesta, a lua decizii în baza a ceea ce vede. Ei bine, Claude Code, așa cum am zis, nu prea poate face asta (încă).

Pe de altă parte, Manus folosește un sistem de vizualizare numit Browser Use [26], care poate interacționa cu browserul permițându-le agenților AI să extragă elemente interactive.

Recent, OpenAI a lansat Operator sub formă de API[7] – deci mult mai versatil. El folosește un tip de „vedere” reală – nu doar selectează elemente HTML, ci se comportă mai degrabă ca un om care se uită la o pagină web, vede unde sunt butoanele și mișcă mouse-ul pentru a da click pe diferite elemente (este ceva mai apropiat de comportamentul uman) [27]. Sam Altman, într-un interviu luat de Chris Anderson în cadrul TED Talks (aprile 2025, Vancouver, Canada) și-a făcut publică viziunea afirmând: it’s quite amazing how different the process of creating software is now than it was two years ago. But I expect another move that big in the coming months, as agentic software engineering really starts to happen[8] ceea ce a declanșat, deloc surprinzător, următorul răspuns din partea lui Chris: I’ve heard engineers say that they’ve had almost religious-like moments with some of the new models – where suddenly, they can do in an afternoon what would have taken them two years[9] [28].

Pare în acest moment că există aproape toate componentele necesare creării soluții AI capabile să facă orice poate face un om cu ajutorul unui computer (deocamdată am în vedere activități legate de programare software). Evident, nu vorbesc și despre nivelul de competență în programare, ci mă refer doar la tipurile de acțiuni pe care le poate executa un agent AI.

Ne putem gândi de exemplu, la o persoană care tocmai a terminat primul an de facultate. Ce va putea face, generic vorbind, în fața calculatorului? Va deschide un browser pentru a se lansa într-o cercetare, va citi documentația unei aplicații ce consideră că îl/o poate ajuta, poate va încerca să deschidă un terminal spre a tasta câteva comenzi în python. Nimic extravagant la acest scenariu.

Un alt mod de a privi lucrurile ar fi acela de a exista în calitate de operator la distanță care îi oferă asistență studentului(ei) de mai sus în acțiunile pe care ace(a)sta vrea să le întreprindă. Un sistem AI care combină capabilitățile Manus și Operator sau Claude Code și Operator (deși în această ultimă formulă acestea ar fi mai reduse) va putea executa orice sarcină primită de presupusul operator. Așadar, atât timp cât studentul(a) se exprimă elocvent în limbaj natural, agenții AI pot executa sarcini complexe în numele acestuia.

Desigur, încă există erori, probleme și bug-uri, și AI nu reușește întotdeauna să finalizeze totul corect; dar este cu siguranță o arhitectură potențial foarte puternică. Și nu numai Manus va beneficia de ea; ba, cred cu tărie că vom vedea din ce în ce mai multe astfel de soluții. Probabil chiar și un sistem open-source, ceva de genul Operator + Manus integrat. Cineva, mai devreme sau mai târziu, va pune cap la cap toate aceste componente (dacă nu sunt deja asamblate și nu le-am identificat eu) și le va oferi spre utilizare în toate domeniile și nu doar în cel al programării software.

Putem extinde exemplul de mai sus înlocuind studentul cu un manager de produs (PM) al unei companii care gestionează resursele unei echipe de… oameni + AIs.

(Probabil) echipa (de programatori) a viitorului [20]

Pare așadar că suntem foarte aproape de a avea toate piesele puse cap la cap pentru a obține o structură scaffolding de tip agentic perfectă pentru dezvoltarea software. Rămâne să fie adăugat apoi cel mai bun model de programare, să fie integrat și apoi … să fie testat dacă un astfel de sistem poate deveni un dezvoltator software automatizat.

În prezent, dezbaterea continuă: vor rămâne aceste AI-uri doar niște unelte inteligente care îi ajută pe dezvoltatori să fie mai eficienți sau intrăm într-o eră a automatizării reale a dezvoltării software? Așa cum spunea și Kevin Weil: I know how this is going to work, I just have a lot of typing ahead of me[10]… cu siguranță aici AI poate ajuta.

Marea întrebare este: ce se întâmplă dacă apare o sarcină complet nouă, inovatoare, în care este nevoie cu adevărat de creativitate și gândire avansată în vederea identificării unor soluții noi în timp ce există siguranța că totul funcționează perfect? Va fi AI capabilă să facă asta?

Evident, o inteligență artificială care poate scrie cod foarte bine ar putea teoretic crea aproape orice. Asta ar putea avea un impact masiv nu doar asupra locurilor de muncă, ci și asupra capacității oricui de a produce software pentru orice proiect și-ar imagina [29]. Va fi absolut incredibil de urmărit ce se întâmplă în acest domeniu!! Pentru că, așa cum spunea și Weil, OpenAI investește masiv în această direcție, la fel face și Anthropic, la fel Google… iar acum au început să apară zvonuri despre noua versiune DeepSeek-R2,  care urmează să fie lansată cât de curând și despre care producătorii susțin că are capacități de programare mult mai avansate [30].

Ce s-ar putea întâmplă atunci când va fi posibilă conectarea unui sistem open-source ca acesta la o arhitectură precum cele expuse mai sus? Ei bine, în acel moment nu va fi vorba doar despre crearea de software. Dacă modele precum Claude, Manus sau GPT comunică direct cu Blender de exemplu (acesta este un sistem care permite realizarea de obiecte și scene 3D spectaculoase, așa cum pot fi întâlnite în jocurile video), printr-un API sau MCP[11], se poate standardiza modul de lucru, iar rezultatele pot fi extraordinare (a se vedea captura de ecran de mai sus cu Profesorul Andrew Ng în prim plan) – practic întregul web se poate transforma (!!) ajungându-se astfel la Metaverse-ul propus de Neal Stephenson încă din 1992 [31, 32], idee îmbrățișată ulterior de Mark Zuckerberg [33].

Modul în care putem înțelege această schimbare este prin exemplul WordPress[12] – în 1991, construirea unui site web dura luni de zile și costa mii de dolari fiind o activitate rezervată dezvoltatorilor de elită și bugetelor mari (nu întâmplător prima pagină web a fost dezvoltată la CERN [34, 35]). Astăzi, un adolescent cu WordPress și Elementor poate construi un site web atrăgător în câteva ore și chiar să producă profituri substanțiale de pe urma administrării lui. Exact asta este revoluția pe care inteligența artificială o aduce în dezvoltarea de aplicații web și mobile… în curând, oricine va putea crea aplicații fără să scrie nici măcar un singur rând de cod.

Există însă foarte mulți ingineri software extrem de inteligenți care au adus argumente solide pentru care automatizarea părților mai dificile ale ingineriei software va fi extrem de complicată. Ce spun ei este că programarea făcută de AI va fi un haos, generând mai multe probleme decât va rezolva și că va duce la programatori mai slabi, pentru că nu vor înțelege cu adevărat ce fac. S-ar putea să aibă dreptate…

În același timp, îi vedem pe reprezentanții tuturor marilor companii: Satya Nadella de la Microsoft, Sundar Pichai de la Google care a lansat de curând Firebase Studio [36] (un agent AI dedicat dezvoltării de software), oficiali de la OpenAI, Anthropic, și chiar Elon Musk și echipa lui de la xAI (care tocmai a declarat următoarele: We’re launching an AI gaming studio at xAI. If you’re interested in joining us in building AI games, please join xAI[13] [37]), care avansează sume coniderabile de bani, mult talent și inteligență în a preveni eventualele scenarii critice ale scepticilor[14].

Sundar Pichai  și articolul prin care Google introduce Firebase Studio

Odată ce acestea vor fi rezolvate, dacă poate fi creat un agent capabil să facă dezvoltare software, este foarte probabil că se vor putea automatiza multe alte sarcini. Nu va fi un sistem cu scop unic.

Pentru articol în format academic și podcast, aici: https://scrd.eu/index.php/aiot/article/view/623

Referințe bibliografice (39)

Lista completă a referințelor în formatul academic ().

[1] Programarea este o activitate ce implică raționamente complexe, presupunând abilitatea de a descompune probleme, de a testa ipoteze și de a găsi soluții optime.

[2] Este la nivelul unui programator aflat pe locul 175 în același clasament.

[3] Îi invit pe cei mai curioși dintre cititori să caute ceea ce se numește Dunning-Kruger effect.

[4] Informatica (computer science în text) este definită ca studiul mapării unei probleme în instrucțiuni ce pot fi executate de o mașină Van Neumann [20].

[5] Acesta este începutul sfârșitului informaticii ca disciplină, așa cum o înțelegem astăzi […] Domeniul actual al informaticii se va schimba radical, poate chiar în următorii trei până la cinci ani.

[6] Știm cu toții că acesta este gratuit și totodată extraordinar de stabil, fiind de altfel foarte folosit de dezvoltatori – toți cei de la Google, de exemplu, se bazează aproape în exclusivitate pe Linux.

[7] Application Programming Interface – un set de reguli care permit aplicațiilor software să comunice și să schimbe date [38].

[8] Este cu adevărat uimitor cât de diferit este acum procesul de creare a software-ului față de cum era acum doi ani. Dar mă aștept la o altă schimbare la fel de mare în lunile următoare, pe măsură ce ingineria software agentică începe cu adevărat să prindă contur.

[9] Am auzit ingineri spunând că au avut aproape momente de revelație religioasă cu unele dintre noile modele – momente în care, dintr-odată, pot face într-o după-amiază ceea ce le-ar fi luat doi ani.

[10] Uneori știi exact ce ai de făcut, doar că trebuie să tastezi foarte mult pentru a ajunge acolo.

[11] Model Context Protocol – acest protocol nou introdus de Anthropic în noiembrie 2024, permite LLM-urilor să se conecteze la tot felul de alte aplicații [39].

[12] Platformă CMS (Content Management System) care le permite utilizatorilor să creeze, să administreze și să publice conținut digital pe un site web sau pe o altă platformă online fără a fi necesar să scrie cod.

[13] Lansăm un studio de jocuri bazat pe inteligență artificială la xAI. Dacă ești interesat să ni te alături în crearea de jocuri cu AI, te invităm să te alături echipei xAI.

[14] Este vorba de Grok 3 – o platformă-studio dedicată dezvoltării de jocuri video sub umbrela xAI și care, evident, va folosi AI pentru a crea jocuri.