コーダー、技術の衰退期を考える

 (newyorker.com)
6 ポイント 投稿者 GN⁺ 2023-11-15 | 3件のコメント | WhatsAppで共有

要約: コーディングの未来についての考察

  • コーディングは果てしなく深く豊かな領域だと考えられてきたが、今ではその重要性が薄れる可能性があるかもしれないという話。
  • 著者は子どもを育てながらコーディングを教えようとしていたが、人工知能の発展によってコーディングが重要な技術ではなくなるかもしれないと認識した。
  • 友人と一緒にコンピューターでクロスワードパズルを作るプロジェクトを進める中で、人工知能コーディング支援ツールである GPT-4 の能力に驚かされる。

人工知能とコーディングの変化

  • GPT-4 はコーディング作業において人間を上回る能力を示し、コーディングに対する著者の見方を変えた。
  • 人工知能がコーディング作業を代替するにつれて、従来は長い時間をかけて習得してきた知識や技術が急速に置き換えられている。
  • 著者はこの変化を、囲碁棋士イ・セドルが人工知能に敗れた出来事になぞらえ、コーディングへの哀悼文を書きたくなった。

コーディングと個人の歴史

  • 著者は幼い頃からコンピューターとコーディングに魅了されており、それが自らの職業選択に大きな影響を与えた。
  • コーディングは単なる知識や技術ではなく、忍耐力と執着を必要とする営みであり、プログラマーとはそうした障害に耐えられる人々である。
  • 著者は大学時代からコーディングを真剣に受け止め始め、コンピューターを通じて創造的な作業をする喜びを味わった。

コーディングの変化と人工知能の影響

  • 人工知能チャットボットがコーディング支援ツールとして使われ始めると、プログラマーたちの生産性は大きく向上した。
  • 著者は、人工知能がコーディングの過程にある楽しさや問題解決の満足感を奪ってしまうのではないかと懸念している。
  • ほとんどのプログラマーの成果物はそれほど興味深いものではないが、プロセスそのものに楽しみを見いだす人々にとって、人工知能の導入は大きな変化を意味する。

GN⁺ の意見

  • この記事で最も重要なのは、コーディングという技術の未来と、人工知能の発展がそれをどのように変えていくのかについての考察である。
  • コーディングのような技術が人工知能によってどのように変化しているのかを理解することは、技術の未来を予測し備えるうえで非常に重要である。
  • この文章は、コーディングに情熱を持つ人々、特にソフトウェアエンジニアリングに従事する人々にとって興味深い主題を提供し、彼らの職業的な未来に関する重要な洞察を与えている。

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3件のコメント

 
xguru 2023-11-15

記事の後半が少し切れて要約されていますが、最後の一文が重要です。

"I shouldn’t worry that the era of coding is winding down. Hacking is forever."
「コーディングの時代が終わりに向かっていると心配する必要はありません。ハッキングは永遠です。」
 
kuroneko 2023-11-15

Bardも統合機能が提供されるや否や、すぐにプロンプトインジェクションで情報漏えいさせたりそういうことができるのを見ると、
ハッキングは永遠になくならないもののようです。
 
GN⁺ 2023-11-15
Hacker Newsの意見

  • GPT-4についての印象

    • GPT-4は印象的だが、しばしば不明瞭な形で失敗する。
    • 訓練データが不足しているテーマでは、より大きな失敗を見せる。
    • たとえGPT-4が大幅に改善されたとしても、良いソフトウェアが安価かつ容易に作られるようになることは、世界にとって有益だろう。
    • AIは趣味でコーディングを楽しむ人たちを妨げず、ソフトウェアエンジニアリングの本質はコーディングそのものではない。

  • LLMに対する印象の低下

    • 時間が経つほど、LLMに対する印象は薄れていく。
    • Copilotが最初に登場したときの懸念は、いまやLLMが汎用知能への道筋にあるわけではないことが明らかになっている。
    • GPT-4はGPT-3.5より良くなったが根本的な変化はなく、GPT-5も同様だろうと予想される。
    • LLMには欠陥が多く、将来になれば現在の熱狂を振り返って笑うことになるだろう。

  • ChatGPTのフロントエンドテスト失敗

    • ChatGPTは、ジュニア開発者に課す簡単なフロントエンドテストに合格できない。
    • 自信満々に答えるが、微妙な不正確さがある。
    • 生成されたコードは、ブートキャンプ出身の開発者が書いたコードに似ている。
    • AIが改善されたとは感じられない。
    • AIを使って、人間には結び付けられない点同士をつなぎ、専門家が検証する使い方のほうを好む。

  • コーディングの終焉への疑問

    • AI支援によるコーディング作業の向上と学習への興奮。
    • AIコーディング支援がコーダーを置き換える証拠はなく、コーディングは依然として重要な役割を持つ。
    • AIはコーディングの基礎を提供するが、建物全体を築くのは依然として開発者の役目だ。

  • AIが開発者を置き換える可能性への懐疑的な見方

    • AIは良いコードを書き、時間とともに改善できるかもしれないが、大半の開発者を置き換えるワークフローになり得るかには疑問がある。
    • AIはコード生成に長けていても、根本的な問題解決者ではない。
    • LLMは開発者のツールとして、また優れたチューターとしての役割を果たすだろう。

  • プログラマーの一部作業を代替する可能性

    • AIがコーディングを費用対効果高く代替できると仮定しても、ほかの業務には依然として人間の開発者が必要だ。
    • AIはプログラマーの効率化に役立つだろうが、優れたプログラマーを置き換える可能性は低い。

  • AI支援プログラミングへの楽観的な見方

    • プログラミングを始める際の学習曲線は急だが、AIはその過程を大幅に簡素化できる。
    • より多くの人が基本的なプログラミングを学べるようになり、コンピューターを使って反復作業を自動化できるようになる。

  • コーディングの未来についての議論

    • AIとニューラルネットワーク分野で働く友人と、コーディングの未来について議論した。
    • 「シニアエンジニア」としての仕事は、主にコミュニケーション、組織のリーダーシップ、プロダクト要件の理解に関するものであり、コード生成で支援されても仕事の大半は変わらない。

  • ChatGPTをプログラミング支援として活用

    • 日常的にはコーディングしない経験豊富な開発者として、ChatGPTをプログラミング支援として使うことに感銘を受けている。
    • 問題を複数の段階に分け、ChatGPTに各段階の関数作成を依頼し、それらを組み合わせる。

  • ChatGPTでソフトウェアを書くことへの懐疑的な経験

    • GPT-4で基本的なRubyスクリプトすら適切に生成できなかった経験を共有する。
    • 完璧なプロンプトを考えるのに時間を無駄にするより、自分でコードを書くほうが効率的だ。
    • AIモデルが本当に有用になるまでにはまだ時間が必要で、現在は主に投資家による宣伝で過大評価されている状態だ。