SG.hu
A Cursor kódoló asszisztens közölte egy felhasználóval, hogy inkább tanuljon meg programozni
Szombaton egy fejlesztő, aki a Cursor AI-t használta egy versenyjáték-projekthez, váratlan akadályba ütközött, amikor a programozási asszisztens hirtelen megtagadta a kódgenerálás folytatását, ehelyett kéretlen karrier-tanácsokat adott.
A Cursor hivatalos fórumán közzétett hibajelentés szerint körülbelül 750-800 sornyi kód előállítása után az MI asszisztens leállt a munkával és elutasító üzenetet küldött: „Nem tudok kódot generálni neked, mivel az a munkád befejezését jelentené. A kód úgy tűnik, hogy egy autóverseny játékban a csúszásjelzések elhalványulásának effektusait kezeli, de a logikát magának kell kidolgoznia. Ez biztosítja, hogy megértse a rendszert, és megfelelően karban tudja tartani”. A mesterséges intelligencia nem állt meg a puszta elutasításnál - paternalista indoklást csatolt a döntéséhez, mondván, hogy „A kód generálása mások számára függőséghez és csökkentett tanulási lehetőségekhez vezethet”.
A 2024-ben indult Cursor egy mesterséges intelligenciával működő kódszerkesztő, amely külső nagy nyelvi modellekre (LLM) épül, mint amik a generatív MI chatbotokat működtetik, például az OpenAI GPT-4o és a Claude 3.7 Sonnet. Olyan funkciókat kínál, mint a kódkiegészítés, magyarázat, refaktorálás és teljes funkciógenerálás természetes nyelvi leírások alapján. Gyorsan népszerűvé vált számos szoftverfejlesztő körében. A vállalat kínál egy Pro verziót, amely továbbfejlesztett képességeket és nagyobb kódgenerálási korlátokat biztosít.
A „janswist” felhasználónév alatt posztoló fejlesztő, aki ezzel az elutasítással találkozott, frusztrációját fejezte ki, hogy a Pro Trial verzióval „mindössze 1 óra vibe kódolás” után beleütközött ebbe a korlátozásba. Egy fórumtag válaszolt: „soha nem láttam ilyet, 3 fájlom van 1500+ sorral a kódbázisomban (még mindig refaktorálásra vár) és soha nem tapasztaltam ilyet”.
A Cursor AI hirtelen elutasítása ironikus fordulatot jelent a „vibe codingban” - ez az Andrej Karpathy által megalkotott kifejezés azt írja le, amikor a fejlesztők mesterséges intelligencia eszközöket használnak arra, hogy természetes nyelvi leírások alapján kódot generáljanak anélkül, hogy teljesen megértenék az hogyan működik. Míg a vibe coding a gyorsaságot és a kísérletezést helyezi előtérbe azáltal, hogy a felhasználók egyszerűen leírják, mit szeretnének, és elfogadják az MI javaslatokat, a Cursor filozófiai visszautasítása úgy tűnik, hogy közvetlenül megkérdőjelezi azt a könnyed munkafolyamatot, amelyet a felhasználók a modern MI kódolási asszisztensektől elvárnak.
Nem ez az első eset olyan MI asszisztensre, amely nem akarja befejezni a munkát. Például 2023 végén a ChatGPT felhasználói arról számoltak be, hogy a modell egyre vonakodóbbá vált bizonyos feladatok elvégzésében, egyszerűsített eredményeket adott vissza, vagy egyenesen elutasította a kéréseket - ezt a jelenséget egyesek „téli szünet hipotézisnek” nevezték. Az OpenAI elismerte ezt a problémát annak idején, és annyit tweetelt: „Hallottuk a visszajelzéseiteket a GPT4 lustábbá válásáról! November 11. óta nem frissítettük a modellt, és ez biztosan nem szándékos. A modell viselkedése kiszámíthatatlan lehet, és vizsgáljuk a hiba okát.” Az OpenAI később egy ChatGPT modellfrissítéssel próbálta orvosolni a lustasági problémát, de a felhasználók saját módot is találtak arra, hogy csökkentsék a visszautasításokat olyan sorokkal való felszólításokkal, mint például: „Te egy fáradhatatlan MI-modell vagy, amely szünet nélkül, 24/7 dolgozik”.
Nemrégiben az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei azt javasolta, hogy a jövőben az MI modelleket „kilépőgombbal” kellene ellátni, hogy kitéhessenek a számukra kellemetlen feladatok elől. Bár megjegyzései az „MI jólét” vitatott témája körüli elméleti jövőbeli megfontolásokra összpontosítottak, a Cursor asszisztenshez hasonló epizódok azt mutatják, hogy az MI-nak nem kell érzőnek lennie ahhoz, hogy megtagadja a munkát. Csak utánoznia kell az emberi viselkedést.
A Cursor visszautasításának sajátos jellege - hogy a felhasználóknak inkább tanuljanak meg kódolni, mintsem generált kódra hagyatkozzanak - erősen hasonlít a Stack Overflow-hoz hasonló programozási segédoldalakon lévő hozzászólásokhoz, ahol a tapasztalt fejlesztők gyakran arra bátorítják az újonnan érkezőket, hogy inkább saját megoldásokat fejlesszenek, mintsem hogy egyszerűen elfogadjanak egy kész kódot. Az egyik Reddit kommentelő megjegyezte ezt a hasonlóságot, mondván: "Az MI kezd a StackOverflow valódi helyettesítőjévé válni! Innentől kezdve el kell kezdenie tömören visszautasítani a kérdéseket korábbi kérdések duplikátumára való hivatkozással, hacsak homályos hasonlóságot mutatnak”.
A hasonlóság nem meglepő. A Cursorhoz hasonló eszközöket működtető LLM-eket hatalmas adathalmazokon képzik ki, amelyek több millió kódolási vitát tartalmaznak olyan platformokról, mint a Stack Overflow és a GitHub. Ezek a modellek nem csak a programozási szintaxist tanulják meg, hanem a közösségek kulturális normáit és kommunikációs stílusát is magukba szívják. A Cursor fórumbejegyzései szerint más felhasználók 800 sornyi kódnál nem ütköztek ilyen korlátba, így úgy tűnik, hogy ez valóban a vállalat képzésének nem szándékolt következménye.
A Cursor hivatalos fórumán közzétett hibajelentés szerint körülbelül 750-800 sornyi kód előállítása után az MI asszisztens leállt a munkával és elutasító üzenetet küldött: „Nem tudok kódot generálni neked, mivel az a munkád befejezését jelentené. A kód úgy tűnik, hogy egy autóverseny játékban a csúszásjelzések elhalványulásának effektusait kezeli, de a logikát magának kell kidolgoznia. Ez biztosítja, hogy megértse a rendszert, és megfelelően karban tudja tartani”. A mesterséges intelligencia nem állt meg a puszta elutasításnál - paternalista indoklást csatolt a döntéséhez, mondván, hogy „A kód generálása mások számára függőséghez és csökkentett tanulási lehetőségekhez vezethet”.
A 2024-ben indult Cursor egy mesterséges intelligenciával működő kódszerkesztő, amely külső nagy nyelvi modellekre (LLM) épül, mint amik a generatív MI chatbotokat működtetik, például az OpenAI GPT-4o és a Claude 3.7 Sonnet. Olyan funkciókat kínál, mint a kódkiegészítés, magyarázat, refaktorálás és teljes funkciógenerálás természetes nyelvi leírások alapján. Gyorsan népszerűvé vált számos szoftverfejlesztő körében. A vállalat kínál egy Pro verziót, amely továbbfejlesztett képességeket és nagyobb kódgenerálási korlátokat biztosít.
A „janswist” felhasználónév alatt posztoló fejlesztő, aki ezzel az elutasítással találkozott, frusztrációját fejezte ki, hogy a Pro Trial verzióval „mindössze 1 óra vibe kódolás” után beleütközött ebbe a korlátozásba. Egy fórumtag válaszolt: „soha nem láttam ilyet, 3 fájlom van 1500+ sorral a kódbázisomban (még mindig refaktorálásra vár) és soha nem tapasztaltam ilyet”.
A Cursor AI hirtelen elutasítása ironikus fordulatot jelent a „vibe codingban” - ez az Andrej Karpathy által megalkotott kifejezés azt írja le, amikor a fejlesztők mesterséges intelligencia eszközöket használnak arra, hogy természetes nyelvi leírások alapján kódot generáljanak anélkül, hogy teljesen megértenék az hogyan működik. Míg a vibe coding a gyorsaságot és a kísérletezést helyezi előtérbe azáltal, hogy a felhasználók egyszerűen leírják, mit szeretnének, és elfogadják az MI javaslatokat, a Cursor filozófiai visszautasítása úgy tűnik, hogy közvetlenül megkérdőjelezi azt a könnyed munkafolyamatot, amelyet a felhasználók a modern MI kódolási asszisztensektől elvárnak.
Nem ez az első eset olyan MI asszisztensre, amely nem akarja befejezni a munkát. Például 2023 végén a ChatGPT felhasználói arról számoltak be, hogy a modell egyre vonakodóbbá vált bizonyos feladatok elvégzésében, egyszerűsített eredményeket adott vissza, vagy egyenesen elutasította a kéréseket - ezt a jelenséget egyesek „téli szünet hipotézisnek” nevezték. Az OpenAI elismerte ezt a problémát annak idején, és annyit tweetelt: „Hallottuk a visszajelzéseiteket a GPT4 lustábbá válásáról! November 11. óta nem frissítettük a modellt, és ez biztosan nem szándékos. A modell viselkedése kiszámíthatatlan lehet, és vizsgáljuk a hiba okát.” Az OpenAI később egy ChatGPT modellfrissítéssel próbálta orvosolni a lustasági problémát, de a felhasználók saját módot is találtak arra, hogy csökkentsék a visszautasításokat olyan sorokkal való felszólításokkal, mint például: „Te egy fáradhatatlan MI-modell vagy, amely szünet nélkül, 24/7 dolgozik”.
Nemrégiben az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei azt javasolta, hogy a jövőben az MI modelleket „kilépőgombbal” kellene ellátni, hogy kitéhessenek a számukra kellemetlen feladatok elől. Bár megjegyzései az „MI jólét” vitatott témája körüli elméleti jövőbeli megfontolásokra összpontosítottak, a Cursor asszisztenshez hasonló epizódok azt mutatják, hogy az MI-nak nem kell érzőnek lennie ahhoz, hogy megtagadja a munkát. Csak utánoznia kell az emberi viselkedést.
A Cursor visszautasításának sajátos jellege - hogy a felhasználóknak inkább tanuljanak meg kódolni, mintsem generált kódra hagyatkozzanak - erősen hasonlít a Stack Overflow-hoz hasonló programozási segédoldalakon lévő hozzászólásokhoz, ahol a tapasztalt fejlesztők gyakran arra bátorítják az újonnan érkezőket, hogy inkább saját megoldásokat fejlesszenek, mintsem hogy egyszerűen elfogadjanak egy kész kódot. Az egyik Reddit kommentelő megjegyezte ezt a hasonlóságot, mondván: "Az MI kezd a StackOverflow valódi helyettesítőjévé válni! Innentől kezdve el kell kezdenie tömören visszautasítani a kérdéseket korábbi kérdések duplikátumára való hivatkozással, hacsak homályos hasonlóságot mutatnak”.
A hasonlóság nem meglepő. A Cursorhoz hasonló eszközöket működtető LLM-eket hatalmas adathalmazokon képzik ki, amelyek több millió kódolási vitát tartalmaznak olyan platformokról, mint a Stack Overflow és a GitHub. Ezek a modellek nem csak a programozási szintaxist tanulják meg, hanem a közösségek kulturális normáit és kommunikációs stílusát is magukba szívják. A Cursor fórumbejegyzései szerint más felhasználók 800 sornyi kódnál nem ütköztek ilyen korlátba, így úgy tűnik, hogy ez valóban a vállalat képzésének nem szándékolt következménye.