Vignesh Subrahmaniam Intuitdan prompt muhandisligidan amaliy sunʼiy intellekt tizimlarini yaratishga oʻtish haqida gapirdi

Sunʼiy intellekt kodni bemisol tezlikda yaratishi mumkin boʻlsa-da, uni sinovdan oʻtkazish, tekshirish va ishga tushirish jarayoni alohida murakkab vazifa hisoblanadi. Muhandislik jamoalari tobora koʻproq kod yozish, xatoliklarni tuzatish va yangi funksiyalarni yaratish uchun AI agentlaridan foydalanmoqda, ammo kodlashni tezlashtirish dasturiy taʼminotni yetkazib berishni tezlashtirmaydi.

Kod generatsiyasi kuchayib borayotgan paytda, tekshiruvlar soni ortadi, sinovlar sekinlashadi va jamoalar oʻzgarishlarning ortib borayotgan hajmini muvofiqlashtirishda qiynaladilar.

TechSparks 2026 konferensiyasida Forge Code bosh ijrochi direktori Tushar Matur oʻz «Dasturiy taʼminot fabrikasining anatomiyasi» sessiyasida bu muammoni yoritdi. U AIga yoʻnaltirilgan muhandis tashkilotlari qanday qilib faqatgina kodlashning alohida vazifalarini avtomatlashtirishdan tashqariga chiqqan holda, dasturiy taʼminotni ishlab chiqishning butun hayot siklini (SDLC) boshqaradigan tizimlarni yaratishni boshlashi mumkinligini tushuntirdi.

Matur shuni taʼkidladi, kod generatsiyasi osonlashgani va tezlashgani sababli, umumiy SDLC tezlashmasligi kerak. U anʼanaviy ishlab chiqish yondashuvi samarali kod yozishga eʼtibor qaratganini, jamoalardan talablarni aniqlash, spetsifikatsiyalarni tayyorlash va amalga oshirish bosqichidagi yukni kamaytirish uchun arxitekturani loyihalashni talab qilganini eslatdi.

Biroq, AI kodlashning katta qismini oʻz zimmasiga olganligi sababli, toʻsiqlar boshqa sohalarga siljiydi. Matur tashkilotlar qoʻlga kiritilishi kutayotgan juda koʻp birlashma soʻrovlari (pull request), uzoqroq sinov sikllari va mavjud regressiya toʻplamlari aniqlay oladiganlardan koʻproq xato bilan duch keladigan vaziyatni tasvirladi.

U muammoni hal qilish majburan koʻproq muhandis yoki koʻproq AI agentlarini ishga tushirishni anglatmasligini taʼkidladi. Qoʻshimcha xodimlar muvofiqlashtirish xarajatlarini oshirishi mumkin, va samarali qayta aloqa mexanizmlari boʻlmagan agentlarni qoʻshish tekshirish va sinov uchun javobgar tizimlarni haddan tashqari yuklaydigan kod yaratishga olib kelishi mumkin.

Matur «Buning sababi signallarning yoʻqligi», — deb tushuntirib, oddiy avtomatlashtirilgan bosqichlarni bogʻlash samarali dasturiy taʼminot fabrikasini yaratmasligini izohledi.

Matur Forge Code ni ishlab chiqish sikli davomida AI agentlarini muvofiqlashtiradigan dasturiy taʼminot fabrikasi sifatida taqdim etdi. Jarayon soʻrovlarni saralash, spetsifikatsiyalar yaratish va funksiyalarni joriy etishdan boshlanadi. Keyin agentlar oʻzgartirishlarni joylashtirilishidan oldin tekshiradi, bunda inson muhandislar yechimlar yoki qayta aloqa talab qilinganda aralashadi.

Tizim ish muhitida ham monitoringni amalga oshiradi, olgan maʼlumotlardan kelajakdagi vazifalarni maʼlumot berish uchun foydalanadi. Bu qayta aloqa siklini hosil qiladi, fabrikaga muammolarni aniqlash, ish jarayonlarini takomillashtirish va olingan tajriba asosida yangi ish yaratish imkonini beradi. Taqdimot davrida Matur Forge Code ning funksiyalar, moslik va xatoliklarni aniqlash ustida ishlash uchun fon rejimida taxminan 100 ta agentdan foydalanganini maʼlum qildi.

U samarali dasturiy taʼminot fabrikasini yaratish uchun oltita tamoyilni bayon etdi: mustaqil ishlash, miqyoslanuvchanlik, iqtisodiy samaradorlik, oʻlchashlilik, oʻz-oʻzini takomillashtirish va biznes maqsadlariga moslik. Oxirgi tamoyil alohida ahamiyatga ega.

Fabrika har bir soʻrov uchun kod yozish vazifasi sifatida emas, balki mijozlarni ushlab turishni oshirish yoki tartibga solish talablariga rioya qilish kabi aniq natijalarga erishishga qaratilgan boʻlishi kerak. Jamoalar keyin funksiyalarga ularning keltiradigan qiymat asosida ustuvorlik berishlari mumkin. Ushbu modelda muhandislar har bir vazifani boshqarishga kamroq va natijalarni kuzatishga, signallarni tahlil qilishga va tizimni yaxshilashga koʻproq vaqt sarflashadi. Biznes rahbariyati ham bevosita soʻrovlar va ustuvorliklarni taqdim eta oladi, bu esa fabrikaga tashkiliy maqsadlarni ishlab chiqish backlogiga aylantirish imkonini beradi.

Kod yozish tezligi yaxshi, lekin eng yaxshi dasturiy taʼminotni yaratish — mana haqiqiy gʻalabadir. Muhandis jamoalari uchun kalit AI tomonidan taʼminlangan tezlikni ishonchli mahsulotlarga, oʻlchovli taraqqiyot va haqiqiy biznes natijalariga aylantirishdir.

Uttar Pradesh gubernatori Yogi Adityanath Lucknowda oʻtkazilgan 'Techsangam 2026' tadbirida sunʼiy intellekt (AI) dan foydalanish boʻyicha muhim sharh berdi. U AI yordamchi boʻlishi mumkin, ammo u yakuniy qaror qabul qiluvchi boʻlmasligi kerakligini aytdi. Gubernator texnologiya orqali jinoyatchilarga nazoratni qoʻlga kiritish va mamlakatdagi forensik infratuzilmaning kengaytirilishi haqida ham maʼlumot berdi. Bu paytda u davlat yerlarini oʻz nomiga roʻyxatdan oʻtkazgan bir bino mafiyasi haqidagi voqeani baham koʻrdi va oʻsha paytda politsiyaning holati juda ahvollanarli edi.

Lucknowdagi Uttar Pradesh State Institute of Forensic Science (UPSIFS) da oʻtkazilgan 'Techsangam 2026' tadbirida gubernator Yogi Adityanath sunʼiy intellekt, kiber xavfsizlik va forensik fanlarning ahamiyatini tushuntirdi. Uning fikricha, texnologiyadan inson hayotini yaxshilash uchun foydalanish kerak, ammo inson toʻliq texnologiyaga bogʻliq boʻlmasligi kerak.

Gubernator Yogi Adityanath taʼkidlab oʻtdiki, 'Sunʼiy intellekt biz uchun yordamchi boʻlishi mumkin, ammo AI biz uchun hal qiluvchi boʻlmasligi kerak. Biz oʻz vijdonimiz bilan harakat qilishimiz kerak, AI ning vijdoniga emas. Agar biz toʻliq unga bogʻlanib, har bir ishni bajarishni boshlasak, u biz uchun xavf tugʻdirishi mumkin.' U hozirda Lucknowda AI va zamonaviy texnologiyalar muhokama qilinayotganini, ammo oʻn yil oldin Uttar Pradeshda bunday tadbirlarni tasavvur qilish ham orzuomuz fikr ekanligini eslatdi.

Gubernator joriy vaqtda Uttar Pradesh State Institute of Forensic Science joylashgan yer haqida ham soʻz oldi. U dastlab bu yer tartibsizlikka uchraganini aytdi. Bir bino mafiyasi hujjatlarda manipulyatsiya qilib, bu yerni oʻz nomiga roʻyxatdan oʻtkazgan. Yogi Adityanath bu masalani unga oʻsha vaqtdagi Uttar Pradesh DGP tomonidan maʼlum qilinganini aytdi. U dunyodagi eng katta fuqarolik politsiyasi ham bino mafiyalari oldida hech narsa qila olmaganini taʼkidladi.

Gubernatorning aytishicha, u DGP dan tegishli faylni soʻrab, masalani tekshirib koʻrdi. Shundan soʻng, FIR (Birinchi rasmiy ariza) yozildi. Ayblovchi yuqori sudga yetganda, ikkinchi FIR ham yozildi. Nihoyat, u shaxs topshirildi va kechirim soʻradi.

Gubernator mashhur TV seriali CID misolida tushuntirdiki, avval oilaning beshta aʼzosi birgalikda ushbu serialni tomosha qilardi. Ushbu serialda biror shaxs vafot etganda, doktor Bal yoki tirnoqlarni tekshirish orqali jinoyatchiga yetib borilishi koʻrsatilgan. U oʻsha paytda bunday tekshiruv mumkin emasligini, ammo bugun zamonaviy forensik texnologiya yordamida bu ish amalga oshirilayotganini aytdi. Fan va texnologiya yordami bilan jinoyatchilarning qochishi qiyinlashdi.

Gubernator Yogi Adityanath bir mafiya namunasini keltirib, u 1980-yilda Uttar Pradeshda birinchi jinoyatini sodir etganini aytdi. Uning hukumat 2017-yilda unga choralar choraligini olganda, uni Punjabga yuborgan. U bu mafiyani Punjabdan Uttar Pradeshga qaytarishga uch yil ketganini, buning uchun hukumat oliy sudga murojaat qilishi kerak boʻlganini aytdi. Gubernatorning aytishicha, nihoyat, 42 yillik oraliqdan soʻng, u mafiyaga jazo berildi.

Gubernator shuningdek, avval Uttar Pradeshda forensik tekshiruvlar uchun yetarli imkoniyatlar mavjud emasligini aytdi. DNK namunalari tekshirilishi uchun oʻn yilgacha kutish roʻyxatida turardi. Ilmiy dalillarning oʻz vaqtida mavjud boʻlmasligi sababli, ayblovchilar huquqiy doiradan qochib ketishardi. U hozirda mamlakatda 12 ta forensik laboratoriya tayyor ekanligini va 150 dan ortiq forensik avtomobillar mavjudligini maʼlum qildi. Zamonaviy vositalar yordamida namunalarni tekshirib, hisobotni sud oldiga taqdim etish mumkin.

Gubernator davom etib, 2017-yilgacha Uttar Pradeshda faqat ikki kiber polisiyasi va toʻrtta forensik laboratoriya bor edi va oʻsha paytda ayblovchining aybdor deb topilishi darajasi 30 foizdan ham past edi. Hozirda, viloyatning barcha 75 ta tumanida kiber polisiyalar tashkil etilgan va har bir okrugda forensik laboratoriya tashkil etish yoʻnalishida ishlar olib borilmoqda. U xulosaladi: 'Techsangam 2026'da AI, kiber forensika, kvant texnologiyalari va maʼlumotlarni himoya qilish kabi mavzular muhokama qilinmoqda. Ushbu tadbirning maqsadi texnologik innovatsiyalarni fuqarolik xavfsizligi, mustahkam sud tizimi va yoshlar uchun taʼlim, tadqiqot hamda yangi ish oʻrinlari bilan bogʻlashdir.

Yaqinda sodir boʻlgan voqealar kuchli sunʼiy intellekt tizimlarining potentsial xavfi haqida xavotirlarni keltirib chiqardi. Sentabrda Anthropicdagi tadqiqotchi isteʼfoga chiqqan va kuchli AI ishlab chiquvchilarining «oʻn yillarning oxiriga bizning barchamizni yoʻq qilishi mumkin deb chin dildan ishonishini» ogohlantirgan.

Bir necha kun oʻtib, Qirollik Charles Shotlandiyadagi AI sammitini ochib, «mavjudlik xavflari» va «koʻproq qorongʻu qobiliyatlar — balki hatto oʻldirish qobiliyati hamga ega boʻlishi mumkin boʻlgan» texnologiyalar haqida gapirdi.

Bill Gates AI notoʻgʻri qoʻllanilganda «milliardlar soni oʻlimlarga olib keladigan hodisalarni» keltirib chiqarish uchun yetarli quvvatga ega ekanligini ogohlantirdi. Shu bilan birga, yangiliklarda «nazorat qilinmayotgan AI agentlarining» qochishi va ularning «izolyatsiyadan chiqishi» holatlari haqida xabarlar paydo boʻldi, ammo himoya choralari, xavfsizlik standartlari va buzilgan tizimlarga kamroq eʼtibor qaratildi.

AI dan foydalanish boʻyicha qaror qabul qiluvchi biznes liderlari pessimistiklar yoki entusiastlardan hech qanday foyda koʻrmaydilar. Ularga bu texnologiyaga qachon ishonish mumkinligini aniqlash uchun yanada qatʼiyroq mezon kerak.

Oʻn yillik davomida AI sohasida ishlaydiganlar uchun zamonaviy tizimlar maʼlum maʼnoda orzu amalga oshirilishidir. Mashinalar endi til bilan nima qilishga qodir ekanligi avval erishib boʻlmaydigan narsaga oʻxshardi.

Biroq, moʻjiza ishonch degani emas. AI ning aʼlo darajada narsalar qilish qobiliyati uning kelajakda ishonchli bajarishi mumkinligi, uning chegaralari qanday yoki biz unga maʼlum vazifalarni topshirish uchun bu chegaralarni yetarlicha tushunishimiz mumkinmi, haqida kam maʼlumot beradi.

Shuning uchun, xavotirli sarlavha paydo boʻlganda, quyidagi savollarni berish kerak: nimalar sinovdan oʻtkazildi, qanday sharoitlarda, qanday kirish bilan va qanday himoya choralariga ega? Keyin ushbu hodisa aynan nimani namoyish etayotganini aniqlash kerak. Dramatik tavsif tushuntirish emas.

Ortiqcha ekstrapolyatsiya

Bu sohaning tarixi mashinalar tez orada insonlar bilan tenglashishi yoki ulardan ustun kelishi haqidagi bashoratlar bilan toʻla. Zamonaviy tizimlar oʻzlarining avlodlaridan sezilarli darajada yuqori qobiliyatga ega va baʼzi jihatlarda, masalan, dasturiy taʼminot va matematika ishlab chiqishda ular allaqachon bizdan ustun turadi. Taraqqiyot juda tez surʼatda yuz berdi.

Tarixiy saboq shundaki, haqiqiy taraqqiyot bizni juda uzoq tashlab ketadigan taxminlar qilishga jalb qiladi. Bunday ishonchli prognozlarining bir sababi AI tilni juda ravon ishlatishi mumkin. Til inson tajribasining markaziy elementi boʻlgani uchun biz silliq tizimlarni inson terminlari bilan tasvirlaymiz: ular fikrlaydi, xohlaydi, xavotirlanadi. Bu soʻzlar aql-idrok va maqsad haqidagi farazlarni oʻz ichiga oladi, bu esa texnologiya samaradorligi tasdiqlamaydi.

Tizimning xatti-harakati jiddiy qabul qilinishi va diqqat bilan tahlil qilinishi kerak, insonga oʻxshash tavsiflar tahlil vazifasini bajarmasligi kerak. AI imkoniyatlari notekisdir. Ushbu tizimlar bilan kundalik ishlaydigan odamlar ularning murakkab til va mantiqni hayratlanarli darajada bajarishini koʻrishadi, keyin esa inson uchun oddiy deb hisoblangan biror narsada muvaffaqiyatsizlikka uchraydi. AI ni ish jarayonlariga yoki mijozlarga xizmat koʻrsatishga integratsiya qilgan tashkilotlarda bunday nosozliklar sezilarli yoʻqotishlarga olib kelishi mumkin. Ular zararli niyatlar haqida gapirmaydi; ular bitta vazifadagi muvaffaqiyat boshqa vazifadagi ishonchlilikni kafolatlamasligini koʻrsatadi.

Shuning uchun, direktorlar kengashlari va rahbariyat mahalliy muhitlari uchun yaratilgan, ammo kuchli, cheksiz umumiy tizimlardan koʻra, lokalizatsiya qilingan AI ga afzallik berishlari kerak. Shuningdek, bitta muhitda ishlaydigan ehtiyot chorasi boshqa muhitda ham ishlaydi deb faraz qilish mumkin emas.

Yanada nozik xavf mavjud: ot haydovchiga oʻrgatadi. AI hali ongli boʻlmagan yoki bizni oʻzgartirish istagini shakllantirmagan, ammo tashkilotlar foydalanadigan vositalarga moslashadi. Rahbariyatlar xodimlarining tezkor javoblarga ishonishni boshlaganmi, ularni tekshirmasdanmi, jarayonlar vazifa talab qilgan narsaga emas, balki tizim nima ishlab chiqarishi mumkinligiga qarab qayta tuzilayotganmi va ijodiy hukm asta-sekin topshirilayotganmi, chunki AI aslida mavjudidan koʻra koʻproq qobiliyatli tuyuladimi, degan savolni berishlari kerak.

Javob AI qayerda va qanday ishlatilayotganini aniq belgilashda. Ishni boshlashdan oldin, afrikalik korxonalar beshta savolga javob berishlari kerak:

• Vazifani nomlang: AI aynan nima qilishni soʻrayapti?
• Haqiqiy sharoitlarda tekshiring: Tizim haqiqiy mijozlar bilan ishlaydimi? U ularning tilidan tushunadimi?
• Taʼsirni cheklang: Unga haqiqatan qaysi maʼlumot kerak? Siz taxmin qilgan barcha maʼlumotlarga kirishiga kerakmi?
• Ishlashni tekshiring: Xatoliklar qanday aniqlanadi? Mijozlar maxfiyligi kabi yuqori xavfli sohalarda qanday nazorat choralari mavjud?
• Masʼuliyatni aniq saqlang: Tizim ishdan chiqqanda kim javobgar? Inson qayerda va qachon aralashishi kerak?

AI ni masʼuliyatli joriy etish oʻrtacha, ammo talabchan standartga asoslanadi: AI ni uning kontekstda qiymatini isbotlagan joylarda ishlatish, uni xavfga nisbatan proporsional cheklash va uni joriy etishga qaror qabul qilgan odamlar uchun masʼuliyatni saqlab qolish.