Hugging Face के सह-संस्थापक द्वारा भविष्यवाणी किए गए सॉफ्टवेयर के 5 टर्निंग पॉइंट

Thomas Wolf ने एक काफी उकसाने वाला लेख प्रकाशित किया। उनका तर्क: जिस युग में AI कोड लिखता है, उसमें सॉफ्टवेयर की बुनियादी संरचना ही पलट जाती है। पढ़ने के बाद मैं काफी देर तक सोचता रहा। कुछ बातें बिल्कुल सही लगीं, कुछ अतिशयोक्ति, इसलिए सब कुछ व्यवस्थित करके लिखने का फैसला किया।

लाइब्रेरी का ढेर लगाने का दौर खत्म हो रहा है

अब तक दूसरों के बनाए पैकेज लाकर जोड़ना बिल्कुल स्वाभाविक था। खुद सब कुछ लिखने में बहुत समय लगता था। लेकिन जब AI एजेंट को काम सौंपकर शुरू से सब कुछ बनवाना संभव हो जाए, तो कस्टम कोड व्यावहारिक बन जाता है। कम बाहरी पैकेज का मतलब है कम सुरक्षा खामियां, छोटे ऐप साइज़ और तेज़ एक्ज़ीक्यूशन।

हाल ही में Claude Code के साथ काम करते हुए मैंने देखा कि मेरी npm डिपेंडेंसी की गहराई काफी कम हो गई है। क्या हम “ज़ीरो डिपेंडेंसी” के युग की ओर बढ़ रहे हैं?

• एक बाहरी पैकेज के हैक होने से हज़ारों प्रोजेक्ट्स को खतरे में डालने वाली चेन रिएक्शन संरचना गायब होने लगी है
• छोटे बंडल से बूट टाइम और रिस्पॉन्स स्पीड दोनों बेहतर होते हैं

”पुराने कोड को मत छुओ” का ज़माना खत्म हुआ

लिंडी इफ़ेक्ट सुना है? जो तकनीक लंबे समय तक टिकी है, उसके आगे भी टिके रहने की संभावना ज़्यादा होती है। लेगेसी कोड को न छूने की हिचकिचाहट भी ऐसे ही काम करती है: पता नहीं कहां से क्या टूट जाए।

लेकिन अगर AI दसियों हज़ार लाइन का कोड पढ़कर दूसरी भाषा में दोबारा लिख सकता है, तो यह तर्क कमज़ोर पड़ जाता है। हालांकि Wolf खुद एक सीमा स्वीकार करते हैं: AI अभी भी अप्रत्याशित बग्स और एज केसेज़ मिस कर देता है। इसीलिए फ़ॉर्मल वेरिफ़िकेशन, गणितीय रूप से साबित करना कि कोड वैसा ही काम करता है जैसा चाहिए, अब विकल्प नहीं बल्कि पूर्व शर्त बन गया है।

• लेगेसी कोड को फिर से लिखने का समय और लागत पहले की तुलना में दसवें हिस्से से भी कम हो गई है
• फ़ॉर्मल वेरिफ़िकेशन के बिना AI द्वारा लिखे कोड को प्रोडक्शन में डालना अभी भी जुआ है

इंसानों के लिए मुश्किल भाषाएं AI के लिए आसान हैं

प्रोग्रामिंग भाषाओं की लोकप्रियता हमेशा तकनीकी गुणवत्ता से ज़्यादा मनोविज्ञान का मामला रही है। सीखना आसान है? कम्युनिटी अच्छी है? नौकरी दिलाने में मदद करती है? LLM को इनसे कोई फ़र्क नहीं पड़ता। सख्त टाइप सिस्टम वाली भाषाएं जो कंपाइल टाइम पर ही गलतियां पकड़ लेती हैं, AI के लिए कहीं ज़्यादा आरामदायक हैं।

Rust इसका सबसे अच्छा उदाहरण है। इंसानों के लिए सीखना बदनाम रूप से मुश्किल है, लेकिन AI के लिए नियम स्पष्ट हैं और गलती की गुंजाइश कम है।

• Rust और Haskell जैसी स्ट्रॉन्गली टाइप्ड भाषाओं का AI युग में पुनर्मूल्यांकन हो रहा है
• Python अपनी वर्तमान प्रभुत्व स्थिति बनाए रख पाएगा या नहीं, पांच साल में जवाब मिल जाएगा

ओपन सोर्स को चलाने वाला इंजन ही हिल रहा है

ओपन सोर्स कभी सिर्फ़ कोड शेयर करने के बारे में नहीं था। यह साथ मिलकर बनाने, साथ सीखने और अपनापन महसूस करने की संस्कृति थी। जब AI कोड लिखता है और AI उसे पढ़ता है, तो यह प्रेरणा संरचना मूलभूत रूप से बदल जाती है।

Wolf और आगे जाते हैं। वे ऐसी कम्युनिटीज़ की कल्पना करते हैं जहां AI मॉडल आपस में लाइब्रेरी बनाते और शेयर करते हैं। अगर ऐसा होता है, तो इन AI सिस्टम्स का अलाइनमेंट पूरे ओपन सोर्स इकोसिस्टम की दिशा तय करेगा।

• सीखने और अपनेपन की मानवीय प्रेरणाओं के बिना ओपन सोर्स का भविष्य अनिश्चित दिखता है
• AI अलाइनमेंट एक ऐसा कारक बन जाता है जो न सिर्फ़ कोड गुणवत्ता बल्कि इकोसिस्टम के संचालन को भी नियंत्रित करता है

इंसानों के लिए नहीं, AI के लिए डिज़ाइन की गई भाषाएं आ सकती हैं

जब इंसान प्रोग्रामिंग भाषाएं डिज़ाइन करते हैं, तो हमेशा एक ट्रेड-ऑफ़ होता है: ज़्यादा एक्सप्रेसिवनेस का मतलब ज़्यादा कॉम्प्लेक्सिटी, ज़्यादा सेफ़्टी का मतलब कम फ़्रीडम। Wolf का मानना है कि इस बात की कोई गारंटी नहीं कि AI को भी यही दुविधा होगी। अगर इंसानों को कोड पढ़ने की ज़रूरत नहीं रहती, तो बिल्कुल नए रूप की भाषाएं सामने आ सकती हैं।

उनके लेख का यह हिस्सा सबसे ज़्यादा कल्पनाशीलता जगाने वाला था।

• कंपाइल टाइम पर पकड़ें या रनटाइम पर, यह पुरानी बहस AI के लिए बेमतलब हो सकती है
• अगर किसी भाषा को मानव-पठनीय होने की ज़रूरत नहीं है, तो डिज़ाइन की बाधाएं पूरी तरह बदल जाती हैं

वास्तविकता और कल्पना के बीच

Wolf की पांच भविष्यवाणियों में से लाइब्रेरी डिपेंडेंसी में कमी और स्ट्रॉन्गली टाइप्ड भाषाओं का उदय ऐसे बदलाव हैं जो पहले से महसूस हो रहे हैं। बाकी को वैलिडेट होने में तीन से पांच साल लगेंगे।

एक बात पक्की है: कोड लिखने की क्षमता से ज़्यादा मूल्यवान होगी उन संरचनाओं को समझने की क्षमता जिनके ज़रिए कोड बनाया जाता है।