Les ingénieurs d'OpenAI ne comprennent plus leur propre code, mais l'IA si

Jordan Nanos, analyste chez SemiAnalysis, a révélé une réalité troublante lors de la revue du code source principal d'OpenAI : les ingénieurs qui ont développé ces systèmes ne comprenaient pas, ligne par ligne, ce que faisait réellement le code. Et cela n'avait aucune importance, car l'intelligence artificielle, elle, le comprenait.

« Ce n'est pas du code poubelle puisqu'il fonctionne. Mais essentiellement, il s'agit littéralement d'un assembleur généré par IA, déversé dans Gluon — un langage de programmation bas niveau pour les cœurs qu'ils ont construit au-dessus de Triton et qui utilise un modèle de programmation très intéressant. »

« L'essentiel est que les personnes qui examinaient ce code avec nous comprenaient très bien le matériel et les concepts globaux du système, mais elles n'avaient aucune idée de ce que faisait exactement ce cœur MLA pour DeepSeek, qu'elles nous ont montré. »

« Vous pouvez parcourir le code ligne par ligne, et là, littéralement : non, je ne sais pas, je ne sais pas. »

« Mais cela n'a pas d'importance. L'IA le comprend, l'IA le teste, et les résultats sont visibles. Elle génère des cœurs corrects qui fonctionnent vraiment bien. »

« Et je pense que c'est simplement un autre signe de ce qui nous attend ensuite. »

« Le code lui-même ne doit pas nécessairement être quelque chose qu'une personne doit comprendre en profondeur et disséquer si l'IA sait gérer les flux de données et les éléments de calcul sur le matériel que vous lui avez fourni. »