É incrível para mim que "programação", como a víamos anteriormente, foi em grande parte resolvida neste ponto. Eu ouvi pela primeira vez sobre o conceito de código gerado por IA em 2015, quando um amigo meu começou a trabalhar em uma startup chamada @trygigster. A premissa toda da Gigster era ser uma plataforma para contratar engenheiros de software freelancers. O plano deles era usar o código que esses freelancers escreviam para os clientes para treinar suas redes neurais. A esperança era que esses modelos pudessem eventualmente gerar código e substituir completamente os desenvolvedores freelancers. Na época, o aprendizado profundo estava começando a realmente ganhar força (isso foi antes de LLMs serem descobertos), e a equipe da Gigster acreditava que poderia usar a pesquisa mais recente - redes neurais recorrentes (RNNs) para treinar uma máquina a escrever código sozinha. O problema com as RNNs é que elas geram um monte de palavras sem sentido que parecem código válido, mas na verdade não funcionam. Elas carecem da capacidade de manter grandes contextos e são muito lentas para treinar, então a ideia de gerar código automaticamente simplesmente não era viável naquela época. Avançando 10 anos, e tudo o que a Gigster estava tentando fazer agora está disponível para todos. O progresso que a Anthropic, Google e OpenAI fizeram na geração de código é impressionante se você olhar de forma ampla. O que eu pensava ser um sonho distante agora é realidade.