学生たちへ
(ozark.hendrix.edu)- 初級レベルのコンピューティング職を見つけることが難しくなり、ソフトウェア産業も大きく揺らぐなかで、コードの量と短期的利益が品質や持続可能性より優先される環境が広がっている
- 技術は人を助ける道具でもある一方で、注意の分散、監視、搾取、殺傷に使われることもあり、偏ったデータや過剰な計算資源消費の問題もあわせて表れている
- コンピューティングの出発点には、アイデアの美しさ、作ることの楽しさ、人を助け人間関係を育む道具を作れるという可能性があった
- 支配的な技術の語りをそのまま追うのではなく、意図的な選択によって倫理的な境界をあらかじめ定め、深く考えるための時間と空間を守り、明確でエレガントなコードとドキュメントを作るべきである
- 利益や生産性よりも人と関係、正義をいっそう優先し、恐れではなく愛によって動く姿勢が、これからのコンピューティングではより重要になる
コンピューティングを取り巻く現在の環境
- コンピュータサイエンスの教育を終えたあとに向き合う世界では、初級レベルのコンピューティング職を見つけるのが難しく、ソフトウェア産業全体も大きく揺れている
- 知的財産権は尊重されず、コードの品質より量のほうが高く評価され、長期的な持続可能性より短期的利益が優先される
- 技術は人を助けるよりも、注意の分散、搾取、監視、殺傷に使われることがあり、人間の深い認知バイアスや盲点を悪用するよう設計されることもある
- 偏ったデータで学習したシステムには、何世紀にもわたる偏見と差別が刻み込まれ、不確かな利益のために希少な資源が過剰なコンピューティングへ費やされることもある
- 知能を持つ機械を作ろうとする競争も続いているが、それは奴隷のように従わせようとする方向とともに現れている
コンピューティングを始めた理由と、今も残る基準
- コンピューティングの出発点には、アイデアの美しさ、作ることの楽しさ、人を助け人間関係を育む道具を作れるという可能性があった
- そうした価値への信頼は今も残っているが、産業の多くはその方向から遠ざかっている
- 授業で扱う内容よりも重要な基準として、これから社会に出るとき、あるいは学業を続けるときに反芻してみるべき姿勢がある
従ってはならない語りと、先に定めるべき境界
- ある技術が不可避だとか、これからも続くのだという自己正当化の語りを、そのまま信じる必要はない
- 支配的な語りに無条件で従う必要はなく、自ら意図的な選択を行い、他の人にもそうできるよう手助けできる
- 自分の道徳的・倫理的な境界はあらかじめ定めておくべきであり、あとでよりよいものを見つけるまで原則をいったん棚上げしようというような妥協に安住してはならない
深く考える力と仕事の進め方
- 深く考える力を養うべきであり、そのためには空間と時間の両方において邪魔されない区画を自分で作らなければならない
- その過程では、他の人が重要だ、あるいは不可避だと考える技術や働き方のパターンに対しても、ノーと言う必要がある
- コードは明確でエレガントになるまでリファクタリングすべきであり、他の人が読める良いドキュメントを書くべきである
- 誰もが素早く動き、近道を選べと圧力をかけるときでも、ゆっくり進む勇気を持たなければならない
何をより優先するか
- 利益、コード、生産性よりも人と関係、正義をより深く大切にすべきである
- 何よりも、恐れではなく愛によって動くべきである
1件のコメント
Hacker Newsの反応
ずっと学界にしかいなかった人が、会社でエンジニアとして働いたこともないのに業界向けの助言をするのは、かなり鼻につく
craftを大事にしてコードを磨き続け、文書も丁寧に書けという助言は、近道を避けろという点を除けば、数年以内に失職へ向かう道のようにも聞こえるここで言う
craftがコードを書いて磨き上げることなら、それはますます高水準のシステム設計に押されて時代遅れになりつつある技能に見えるそんなふうに手間をかけた文書をいったい誰が読むのかと思うし、結局それを読むのは自分を置き換えるエージェントたちではないかという気もする
craftが消えたのではなく、一段上に移っただけだ新人が何週間もリファクタリングに張りついていたら、まず出して反復改善する新人にすぐ追い抜かれる
今はフィードバックループがずっと速い
結局みんな自分なりのバイアスを持っている
どう感じるかにかかわらず、生き残るために必要なことをやらなければならない現代社会は残念で、多くの苦しみの根がそこにあると思う
ただ、だからといってこういう助言がそのまま失職に直結するとは思わない
会社でもかなり速く仕事はするが、こうした原則はすべての状況でなくても十分両立可能だ
業界向けの助言としては、AWS Distinguished Engineerを30年近く務めてきたMarc Brookerのほうが実践的ではある
https://brooker.co.za/blog/2026/03/25/ic-junior.html
高水準のシステム設計をうまくやるには、結局のところ自分でコードを書き、リファクタリングしてきた十分な経験が必要だ
料理長になりたいと言いながら、食材の下ごしらえもしたことがないまま指示だけ出すようなものだ
エレガントなコードを書こうとする試みは、他人に読ませるためではなく、そこでエンジニアリング上のトレードオフや抽象化がどう機能するかを身体で学べるからだ
工学倫理をあらかじめ自分の基準で定めておけという話には共感する
イギリスで機械工学を専攻していたとき、倫理の授業が必修で、ボパール災害のような事例を扱った記憶が今でも残っている
一方で、少なくともイギリスのコンピュータサイエンス学科ではそうした倫理科目をほとんど見かけず、この分野にはそういう教育が切実に必要だと感じる
Therac-25をいくら議論しても、それで誰かがPalantirやRaytheonで働いてよいのかを本気で自問するようにはならない
Ethics in Computer Scienceの単位が求められている自分もTherac-25を含むさまざまな事例を学び、一般的な倫理学や哲学の基礎まで扱ったのでかなり良かった
今はあるようなので、自分の記憶違いか後から追加されたのだろう
授業自体は楽しかったし、契約交渉のようなことも学んだが、その当時はこういう問題が本当に自分ごとになるという実感がなかった
実際に働き始めてから、それは変わった
We should teach our Students what Industry doesn’t want, Kevin Ryan, https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3377814.3381719Are you sure your software will not kill anyone?, Nancy Leveson, https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/136281.2LLMをいかなる形でも使わないという態度は、理解はできる
いつかこういう立場でも受け入れられるベジタリアン型LLMが出てきてほしい
著作権が切れたデータだけで学習したモデルは追い続けているが、まだWebスクレイピングを混ぜていなかったり、非ベジタリアンなモデルの出力でファインチューニングしていなかったりする実用的なモデルは見ていない
Andrej Karpathyによれば、今ではGPT-2級のモデルを80ドル未満で学習できるそうなので、少なくとも環境コストはいつか受け入れられる水準まで下がるかもしれない
https://twitter.com/karpathy/status/2017703360393318587
コンピュータサイエンスの教授が、原則を破らずにこういう興味深いモデルを自分で触れるようになるといい
ちょうどHNのトップページでhttps://talkie-lm.com/introducing-talkieを見かけ、関連スレッドはhttps://news.ycombinator.com/item?id=47927903だった
以前、著作権切れデータベースのモデルであるMr Chatterboxも見たが、HaikuとGPT-4o-miniが作ったsynthetic conversation pairsが少し混ざっていて、純度が微妙だった
https://simonwillison.net/2026/Mar/30/mr-chatterbox/
Talkieも完全に純粋ではなく、Claude Opus 4.6とTalkieの間で生成したrejection-sampled synthetic chatsを使ったsupervised fine-tuningをもう1段階行ったと明かしている
インターネットに接続するために使うコンピューティング機器の製造のほうが、MLモデルの学習より資源も多く使い、人間労働も多く搾取している可能性が高いと思う
real programmers write assemblyに始まり、real programmers don't need copilot、real programmers don't use llmsへと続く系譜に見える今は単にLLM禁止がその場所に入っただけだ
深く考える力を養うには、運動や読書のように注意力を回復させるルーティンが本当に効果的だ
いつも時間がないと感じていても、実際にまた継続し始めると、むしろそうした活動は時間を奪うのではなく、他のことをする時間を増やしてくれるのだと気づく
マラソン練習を始めたら日常のエネルギーが大きく増えるなんて、まったく予想していなかったが実際そうなった
生涯ずっと学界バブルの中で生き、利害が衝突する相手と時間制約の中で意思決定したことのない人が書いた文章のように読める
芸術家なら自分の基準で作品をもっと完成させたくなるだろうが、顧客が何を望んでいるかも理解しないままそれを優先すれば、結局は破産する
関心事は趣味として育てて、それが稼ぐ力と噛み合えば運が良いほうだ
大半の人にとって、その2つはうまく一致しない
それはもう、まったく訓練がなくても誰でもできる
LLMは平均的な仕事を素早くこなす能力を平準化してしまい、その程度しかできないなら未来はない
むしろ奇矯さや独自性のほうが重要になっており、その点では学界バブルのほうが有利かもしれない
Yorgey教授は昔から良い研究をたくさんしてきたし、自分が本当に好きな論文も書いている
こういう形で公に語ってくれたのはうれしい
以前、母校でAnthropicのエンジニアによる講演を聞いたことがあるが、その場で受けた印象は
Anthropicがまだマシな側だとしたら、今後は本当に厳しいというものだった論文は*Monoids: Theme and variations (functional pearl)*で、ここにある
http://ozark.hendrix.edu/~yorgey/pub/monoid-pearl.pdf
自分は学界にいて、家族の何人かはFAANGのような会社にいるのだが、この投稿のコメント欄が家族内でよくする議論に驚くほど似ていて笑ってしまう
自分は深い思考や研究、分析を重視し、コードはその知的作業の副産物だと考えるが、業界歴10年以上の家族はコードを1行も書かないことを誇り、Opusを生産性ツール程度に見ている
だが、そのやり方で働くなら、なぜ大企業がわざわざ自分たちを必要とするのかについてはうまく答えられない
家族の生活がかかっている話なのでなおさらつらく、見通しもあまり明るく見えない
テクノロジーが人を注意散漫にし、搾取し、監視し、殺すために使われるという一文を見ても、今さら驚きはしない
最初の汎用プログラマブルコンピュータは1945年、米陸軍の砲撃射表を計算するために設計され、その直後には核兵器の設計に使われた
コンピュータを含むあらゆる技術は、もともと武器として使われてきたし、これからもそうだろう
テクノロジーは不可避だとか、すでに定着したのだから従うしかないという自己正当化を信じるな、という話だ
支配的な物語にただ流される必要はなく、自分で選び、他人にもそうできるよう助けられる
邪魔の入らない時間と空間を作って深く考えろという助言は、今まさに本当に苦労しながら実践しようとしている
最近は何もかもが注意を奪おうとしてくることを皆わかっているが、実際に抗ってみないと、その強さがどれほどかは実感できない
LLMをいかなる形でも、いかなる目的にも使わないという一文を見ると、学問的な自己満足が強すぎるように感じる
http://ozark.hendrix.edu/~yorgey/forest/009L/index.xml
LLMを使うからといって愚か者や妄想家になるわけではないし、問題点があるからといって無条件に排斥すべきでもない
過度に依存する人や組織があるのは事実だが、だからといって有用性を認めて道具のひとつとして使う人が、思考能力を代替物として見ていることを意味するわけでもまったくない
もはや長所と短所を落ち着いて語ることすら難しく、全面的に良いか全面的に悪いかでなければならない雰囲気でうんざりする
著者の立場はあまりに極端で、かえって無知で愚かに見える
教える立場の人なら、あの程度よりはもっと開かれた態度とニュアンスのある視点を期待したくなる