Andrej Karpathyは、スロバキア系カナダ人のコンピュータ科学者であり、研究への貢献、TeslaのAutopilotプログラムのリーダーシップ、そして影響力のある公開AI教育活動で知られている。彼はStanford大学でFei-Fei Liの下で博士号を取得し、コンピュータビジョンと自然言語処理の間の関連に焦点を当てた。また、StanfordのCS231n畳み込みニューラルネットワークコースを教え、その講義ノートと教材は、深層学習実践者の世代にとって広く使用される自学習リソースとなった。
OpenAIとTesla
Karpathyは2015年にOpenAIの創設メンバーとなり、初期の強化学習と深層学習の研究に取り組んだ。2017年にはTeslaにAIシニアディレクターとして加わり、Autopilotのコンピュータビジョンとニューラルネットワークチームを率いた。彼はTeslaの自動運転ソフトウェアを、手作業で設計されたルールに大きく依存するのではなく、フリート収集データで訓練された大規模なニューラルネットワークを中心に再構築し、これは自動運転車を巡る広範な業界の流れの一部であった。彼は2022年にTeslaを離れ、2023年に一時的にOpenAIに戻ったが、2024年に再び離れて独立した教育プロジェクトに専念した。
教育と公開執筆
キャリアを通じて、Karpathyは教育者として異常に高い公開プロフィールを維持してきた。2015年の広く読まれたブログ記事「The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks」を公開し、「Neural Networks: Zero to Hero」ビデオコースシリーズを構築し、深層学習と大規模言語モデルのトレーニングコードの最小限で読みやすい参照実装を作成して、GPT-2のようなシステムが内部でどのように機能するかを解明することを目指した。2024年には、専門家が作成したコースコンテンツとAIチュータリングを組み合わせることを目指すAIネイティブ教育スタートアップ、Eureka Labsを設立した。
「vibe coding」の造語
2025年2月、Karpathyは広く共有されたソーシャルメディア投稿で「vibe coding」という用語を普及させた。これは、プログラマーが自然言語で望むものを説明し、AIコーディングアシスタントまたはエージェントによって生成されたコードを受け入れて反復し、生成されたコードを詳しく読んだり完全に理解したりせず、「コードが存在することさえ忘れる」ソフトウェア開発スタイルを説明するものである。この用語はすぐに業界全体で採用され、開発者がClaude Code、Cursor、GitHub Copilotなどのツールを使用する方法の広範な変化を説明するようになった。一方で、一部のエンジニアからは、不十分なコードレビューや技術的負債を正常化するものだという批判も受けた。そのコストと利点をめぐる議論は、2025年から2026年にかけてエージェント型コーディングツールがより高性能になるにつれて続いている。