Бывший инженер OpenAI раскрыл, каково это — работать в компании мечты

Почему код OpenAI называют «свалкой»: откровения разработчика Codex

Калвин Френч-Оуэн поработал в OpenAI год и ушёл. Не из-за скандала — просто захотел снова строить стартап. Но перед уходом он выложил в блог подробности, которые редко звучат публично. Штат вырос с 1000 до 3000 человек за 12 месяцев. Внутренние процессы — хаос. Кодовая база — «свалка». И при этом они выпускают продукты, которыми пользуются сотни миллионов. Как так вышло? Разбираемся.

Три тысячи человек, а культура — стартап

Когда компания растёт втрое за год, порядок — первое, что страдает. Френч-Оуэн описывает это так: разные команды писали по три-четыре библиотеки для одной и той же задачи. Например, для управления очередями. Люди просто реализовывали свои идеи, не оглядываясь на соседей. Это типично для стартапа, но не для компании с тысячами сотрудников.

С другой стороны, такая свобода позволяет быстро запускать проекты. Команда Codex — восемь инженеров, четыре исследователя, два дизайнера и один маркетолог — сделала продукт за семь недель. Почти без сна. И он мгновенно залетел в ChatGPT. Если бы они ждали согласований и ревью архитектуры, прошли бы месяцы.

«Недавно я заметил, что в больших корпорациях хаос стараются задавить регламентами. OpenAI показывает другой путь: хаос можно использовать как топливо — если у тебя правильные люди и чёткая цель на горизонте».

Код на Python — свалка, но работает

Уровень инженеров — от бывших гуглеров, умеющих проектировать системы на миллиарды пользователей, до вчерашних аспирантов. И все пишут на Python. Гибкость языка превращает общую кодовую базу в мешанину. Что-то лагает, что-то падает. Руководство знает об этом и пытается рефакторить. Но пока система на плаву — её не трогают.

Френч-Оуэн сравнивает OpenAI с Facebook времён зарождения — та же скорость и готовность рисковать. Только в Meta софт писали на PHP, а тут Python. PHP в своё время называли «мусорным» языком, но он позволил быстро итерировать. История повторяется.

Важный нюанс: кодовая свалка — это не всегда плохо. Если вы делаете исследовательский ИИ-продукт, где гипотезы меняются каждую неделю, вычищенный код может стать тормозом. Главное — не допустить, чтобы технический долг убил проект на взлёте. OpenAI пока балансирует на грани.

Безопасность: не про апокалипсис, а про реальность

Многие критикуют OpenAI за то, что они якобы игнорируют риски ИИ. Но, по словам инженера, внутри всё иначе. Команда безопасности занимается не гипотетическими сценариями в духе «роботы захватят мир», а конкретными проблемами: разжигание ненависти, оскорбления, вредоносные запросы. Сотни миллионов людей используют ChatGPT для медицинских советов — это уже не игрушки.

Долгосрочные угрозы тоже изучают, но фокус смещён на практику. Френч-Оуэн ушёл не из-за разногласий — он хочет снова быть сооснователем. До OpenAI он создал Segment, который продали за 3,2 миллиарда долларов. Строить стартапы у него получается лучше, чем работать в гиганте.

Что можно взять на заметку

• Скорость важнее порядка — если вы на ранней стадии, не бойтесь дублирования кода. Вычистите потом.
• Сочетание новичков и профи — даёт взрывную смесь. Молодые PhD не боятся ломать шаблоны, опытные инженеры не дают всё развалить.
• Продуктовый хаос управляем — если у вас чёткая цель (например, «запустить Codex за 7 недель»), беспорядок в процессах не страшен.

Личное наблюдение автора: я пересмотрел множество стартапов, которые пытались навести идеальный порядок с первого дня. В 90% случаев они умирали, так и не выпустив продукт. OpenAI доказывает обратное: иногда лучше сделать «свалку», которая работает, чем «шедевр», который никто не увидит.

«Вопреки слухам, OpenAI не игнорирует риски, но фокусируется на практических проблемах, а не на гипотетических сценариях».

Резюме от автора

История Калвина — не про то, как всё плохо внутри OpenAI. Она про то, что скорость и эксперименты — главные драйверы ИИ-индустрии. Пожертвовав порядком, компания смогла создать Codex и другие продукты за считанные недели. Да, кодовая база выглядит ужасно. Но пользователям всё равно — они просто хотят, чтобы работало. И это работает.