Codex en de toekomst van programmeren met AI — the OpenAI Podcast afl. 6 Codex and the future of coding with AI — the OpenAI Podcast Ep. 6

Wat gebeurt er als AI een echte programmeerpartner wordt? OpenAI-medeoprichter Greg Brockman en Codex-engineeringlead Thibault Sottiaux praten over de ontwikkeling van Codex: van de eerste glimpen van AI die code schrijft tot de huidige GPT-5 Codex-agents die urenlang aan complexe refactorings kunnen werken. Ze hebben het over het bouwen van 'harnesses', de opkomst van agentic coding, doorbraken in code review en hoe AI softwareontwikkeling de komende jaren kan veranderen. Hoofdstukken 1:15 – De eerste vonken van AI-programmeren met GPT-3 4:00 – Waarom programmeren het belangrijkste aandachtsgebied van OpenAI werd 7:20 – Wat een 'harness' is en waarom het ertoe doet voor agents 11:45 – Lessen van GitHub Copilot en afwegingen rond latency 16:10 – Experimenteren met terminals, IDE's en asynchrone agents 22:00 – Interne tools zoals 10x en Codex code review 27:45 – Waarom GPT-5 Codex urenlang aan complexe taken kan werken 33:15 – De opkomst van refactoring en zakelijke toepassingen 38:50 – De toekomst van agentic software-engineers 45:00 – Veiligheid, toezicht en agents afstemmen op menselijke bedoelingen 51:30 – Hoe programmeren (en rekenkracht) er in 2030 uit kan zien 57:40 – Advies: waarom het nog steeds een prima moment is om te leren programmeren

What happens when AI becomes a true coding collaborator? OpenAI co-founder Greg Brockman and Codex engineering lead Thibault Sottiaux talk about the evolution of Codex—from the first glimpses of AI writing code, to today’s GPT-5 Codex agents that can work for hours on complex refactorings. They discuss building “harnesses,” the rise of agentic coding, code review breakthroughs, and how AI may transform software development in the years ahead. Chapters 1:15 – The first sparks of AI coding with GPT-3 4:00 – Why coding became OpenAI’s deepest focus area 7:20 – What a “harness” is and why it matters for agents 11:45 – Lessons from GitHub Copilot and latency tradeoffs 16:10 – Experimenting with terminals, IDEs, and async agents 22:00 – Internal tools like 10x and Codex code review 27:45 – Why GPT-5 Codex can run for hours on complex tasks 33:15 – The rise of refactoring and enterprise use cases 38:50 – The future of agentic software engineers 45:00 – Safety, oversight, and aligning agents with human intent 51:30 – What coding (and compute) may look like in 2030 57:40 – Advice: why it’s still a great time to learn to code