OpenAI-Ingenieure verstehen ihren Code nicht – aber die KI tut es

Jordan Nanos von SemiAnalysis hat eine bemerkenswerte Entwicklung im Software-Engineering bei OpenAI aufgedeckt: Ingenieure, die den Kerncode des Unternehmens gemeinsam mit ihm überprüften, konnten nicht erklären, was jede einzelne Zeile technisch genau bewirkt. Für die Funktionsweise war dies jedoch irrelevant, da die künstliche Intelligenz den Code vollständig verstand.

"Es ist kein Müll-Code, weil er funktioniert. Aber im Wesentlichen ist es buchstäblich KI-generierter Assembler-Code, der einfach in Gluon geworfen wurde – einer Low-Level-Programmiersprache für Cores, die sie auf Basis von Triton entwickelt haben und die ein sehr interessantes Programmiermodell nutzt."

"Das Entscheidende ist, dass die Kollegen, die diesen Code mit uns überprüften, die Hardware sehr gut verstanden und die Konzepte des gesamten Systems beherrschten, aber gleichzeitig keine Ahnung hatten, was genau dieser MLA-Core für DeepSeek, den sie uns zeigten, eigentlich tut."

"Man kann den Code Zeile für Zeile durchgehen, und dort heißt es buchstäblich: Nein, ich weiß es nicht, ich weiß es nicht."

"Aber das spielt keine Rolle. Die KI versteht ihn, die KI testet ihn, und die Ergebnisse sind sichtbar. Sie generiert korrekte Cores, die wirklich gut funktionieren."

"Und ich denke, dies ist nur ein weiteres Zeichen dessen, was uns als Nächstes erwartet."

"Der Code selbst muss nicht unbedingt etwas sein, das ein Mensch tiefgehend verstehen und sezieren muss, wenn die KI weiß, wie sie den Datenfluss und die Rechenelemente auf der bereitgestellten Hardware steuert."