AI कंप्यूट को बराबर बांटना बंद करें: वरिष्ठ इंजीनियरों के लिए टॉप मॉडल पैसे बचाते हैं, नए लोगों की मेहनत अब काम नहीं आती

2026 वर्ल्ड AI कॉन्फ्रेंस के दौरान InfoQ मीडिया के लाइवस्ट्रीम में विशेषज्ञों Teng Yu और Tang Feihu ने AI कोडिंग से आ रहे गहरे बदलावों पर चर्चा की। दोनों इस बात से सहमत हैं कि AI वरिष्ठ इंजीनियरों के विवेक और निर्णय-क्षमता को प्राथमिकता देता है, जबकि दोहराव वाले कोडिंग कार्यों पर निर्भर रहने वाले नए इंजीनियर पीछे छूट जाते हैं। दोनों स्वयं कई मॉडलों का उपयोग करते हैं, लेकिन उनका कहना है कि टोकन की खपत अब प्रमुख मापदंड नहीं रही; इसके बजाय कार्य की पूर्ति और उससे बनने वाला मूल्य महत्वपूर्ण है। Tang Feihu का मानना है कि मॉडलों में विवेक होता है — इसके उदाहरण के रूप में उन्होंने Kimi K3 की उस क्षमता का जिक्र किया जो एक ही प्रॉम्प्ट से त्रि-आयामी (3D) गेम बना देता है, साथ ही एक ऐसा मामला भी बताया जहाँ मॉडल ने सुरक्षा संबंधी चिंताओं के कारण कोड अपलोड करने से इनकार कर दिया। वहीं Teng Yu का तर्क है कि मॉडलों में सच्ची जिम्मेदारी का भाव नहीं होता और वे अंतिम निर्णय नहीं ले सकते। उद्यमों के लिए दोनों ने टोकन के उपयोग को प्रमुख प्रदर्शन सूचक (KPI) बनाने से चेताया, क्योंकि इससे लोग सिस्टम के साथ खेल करने (गेमिंग) लगते हैं। उन्होंने निवेश पर प्रतिफल (ROI) पर ध्यान देने, हर कार्य के अनुसार मॉडल चुनने और सबसे बेहतरीन मॉडल वरिष्ठ इंजीनियरों को देने का सुझाव दिया। नए इंजीनियरों को सलाह है कि वे जल्द से जल्द AI का उपयोग शुरू करें, LeetCode पर AI से प्रतिस्पर्धा करने से बचें और मानविकी (ह्यूमैनिटीज़) की शिक्षा पर भी विचार करें। दोनों सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में एक बड़ा बदलाव देखते हैं — कोड लिखने से हटकर सिस्टम को समझने और जिम्मेदारी लेने की ओर। Tang Feihu अब भी कंप्यूटर साइंस पढ़ने की सिफारिश करते हैं, लेकिन बदले हुए पाठ्यक्रम के साथ, जबकि Teng Yu का सुझाव है कि पारंपरिक कंप्यूटर साइंस की डिग्रियाँ भविष्य में अपना मूल्य खो सकती हैं।