ADHD増幅器としてのバイブコーディング
(thoughts.hmmz.org)- AIコーディングは成果物を素早く増やしたが、SaaSを除くその大半は、有用性よりも保守負担の大きいプロジェクトとして残った
- Rustの音声認識、Jellyfinデスクトップクローン、Invidiousクローン、3D自動車ゲームなどは、小さなスクリプトの依頼から始まって肥大化した
- ClaudeやCodexのようなツールは、無関係な作業を複数の画面で同時進行させ、利用枠の制限も使いすぎを防げない
- 音声→ブログのパイプラインは、摩擦とともに献身や集中まで取り除き、良い文章には手書きのような品質重視のプロセスが必要だと示した
- デジタルツールは浅い作業とコンテキストスイッチを増やし、見せかけの生産性を強めており、現在のAI管理には利用を減らす以外の明確な方法がない
AIで作ったプロジェクトが残した負担
- AIで作った成果物は多いが、SaaSを除けばその大半は実際には役に立たず、保守したいとも思えないまま残っている
- 成果物には、Rust音声認識システム、メールアーカイブのレンダリングと引用文折りたたみツール、GStreamerとQt QuickベースのJellyfinデスクトップクローン、Pythonとyt-dlpベースのInvidiousクローン、Wineソースから移植したFLTKベースのWindows 95
notepad.exeクローンが含まれる - OpenCVで公道カメラの交通流を数えるマシンビジョンツール、PythonまたはRustで作ったClaude UIクローン、Python/Flaskベースの地域ニュースサイト、three.jsベースの3D自動車ゲーム、Pythonの投資バックテスターも作られた
- Lightroom UIのHTMLクローン、QtまたはGTKベースのMarkdownビューア、GTKとCで作ったノートPC向けデスクトップ環境用の世界時計ウィジェット、JavaScriptのネットワーク同期オーディオ再生ツール、Androidアプリをリバースして作った中国製IPカメラ向けRustクライアントもあり、約50件のプロジェクトは削除された
- Claudeのセッションの大半は簡単なスクリプトの依頼から始まったが、1時間後には元の小さな問題すら解決されず、保守負担だけが増えたプロジェクトが残ることが多かった
注意力への影響
- AIコーディングツールは注意力に有害に働き、成人の友人たちにも同じ効果が繰り返し見られた
- 複数の画面で互いに無関係なプロジェクトを同時に走らせるようになるが、成果物への献身や保守可能性は低く、時間の浪費につながる
- 毎月少なくとも一度は、誰かが作っているすごいツールのスクリーンショットが送られてくるが、エンジニアに「どこでマーケティングするのか」と尋ねたときの答えは、LLM以前と変わらない
- AI利用についての面接で「軽く使っている」という言葉が、「各自がエージェントを管理する部屋を最大5つ持っている」という意味だと続いたとき、強い不快感を覚えた
- Claudeを数か月使った後でこの影響を感じ、Proプランに下げて利用枠の制限が使いすぎを減らしてくれると期待したが、Claudeのサービス状態が悪化したあとCodexへ移ると使用量は再び増えた
- Codex CLIはClaude CLIよりはるかに良く、体感的にも速いが、その便利さが使用量の増加につながる
- AIは、うまく磨いて使えば難解な文法や言語で書かれたパーサーをテスト込みでゼロショット生成できるほど驚異的だが、現在のツールは慎重な適用に必要な集中を支えられていない
- ほとんどのベンダーとツールは、より多い利用、より多いトークン、より多い出力へと誘導しており、ChatGPTに単純なYes/Noの質問をしても、過剰な相互作用を促す追質問が付いてくる傾向がある
- 5分でテストなしのPython/JavaScript 10,000 LOCの塊を吐き出すことは誰の助けにもならず、こうしたことがあらゆる商用環境で同時に起きている状況は恐ろしく感じられる
摩擦、集中、成果物
- 初期のAI実験のひとつは、Marshall McLuhan的な発想でAIをレンズとして捉え、音声認識をブログ記事生成パイプラインにつなぐことから始まった
- Telegramチャンネルで音声メモのボタンを押すだけでOpus形式の投稿が出る構成で、考えをより簡単に記録できるようになると期待していた
- 結果は制御不能なゴミに近く、努力の除去が献身の除去につながり、献身の除去が集中の除去につながり、集中の除去が意味ある成果物の不在につながった
- 良い文章は、口語の英語を単にレンズに通した結果ではなく、口語の英語は低ビットレートのノイズに近い一方、良い文章は、よりよく形作られた概念に高ビットレートの情報を載せようとする試みである
- 同じパイプラインを個人ノートのキャプチャ用に変える案も検討したが、個人ノートは必要ではなく、自然に忘れられるべきノイズを保存してしまうツールの使いすぎに見えた
- 品質が重要である限り、手書きは決して時代遅れにはならないという結論に至った
デジタル生産性の逆説
- 現在の流れは危機に近く見え、答えがより良いモデルやより良いツールであるようには思えない
- Cal Newport はこれを見せかけの生産性と結び付け、AIやメールのようなデジタル生産性ツールは個々の作業をより速く簡単にする一方で、知識労働者をより忙しく、より散漫にし、より生産性を下げることがあると見る
- 引用された要約には、AI利用者はメール、メッセージング、チャット、ビジネス管理ツールにずっと多くの時間を使い、集中が途切れない仕事にはより少ない時間しか使わないという研究が含まれている
- 摩擦を減らすよう設計されたツールは、浅い作業とコンテキストスイッチの量を増やし、ディープワークと高価値のアウトプットを弱める可能性がある
- 知識労働では、目に見える忙しさが実際の価値の代理指標のように扱われる見せかけの生産性が機能しており、デジタルツールは、より多くのメッセージ、より多くの下書き、より多くの会議、より多くの作業成果物によって活動的に見せる
- 罠を避けるには、実際の結果を測定し、仕事の本当のボトルネックを見つけ、深い仕事と浅い仕事を分けて、デジタルツールが注意力を消費するのではなく意味ある前進を助けるようにしなければならない
AI利用を減らす以外の管理法が見当たらない
- ツール利用全般に対する認識が変わり、核心は、開発が速くなるほどアプリが増え、メールが速くなるほどコミュニケーションが増えるという問題ではない
- より一般的には、人生の単位時間をどう意味ある形で使うかという問題につながる
- 最小限の入力と摩擦のない方法で安っぽい報酬を与えるツールは、どうしても負担になりがちであり、現在AIを管理する方法としては利用を減らす以外に明確なものがない
- その気づき自体が、これまでAIが残した唯一の実質的な貢献なのかもしれない
1件のコメント
Lobste.rsの意見
最後の指摘は本当に腑に落ちる。自分のADHDもAIのおかげで3〜4個のプロジェクトを同時に刺激を受けながら回すことがあり、エージェントを導いて各結果をレビューするような形で循環している
でもかなり疲れるし、以前ほどフロー状態に入ることが減った。1日の終わりには、自分が送り出したプロジェクトやコードへの理解が、昔ほどしっかりしていないと感じる
おそらく、シニアエンジニアの役割から管理職に近い役割へ移り、細部を深く知ることを諦めて、他の人が十分うまくやってくれただろうと信じなければならない状況に似ている
AIツールを使うとき、筆者は2つのことを前提にしているが、個人的には同意しない。作ったプロジェクトはもう使われなくなり、唯一の価値はスタートアップのようにマーケティングすることにある、という前提だ
自分はまったく逆だ。バイブコーディングで作ったユーティリティを毎日使っているし、少なくとも今のところ外部に共有するつもりはまったくない
それでも、あまり申し訳なく思う必要はない。自分と同じくらい興味があって、Claude Maxの1か月分を払う気のあるエンジニアなら、ほぼ同じものを自分好みに十分再現できるはずだから
バイブコーディングで作ったツールの中には自分にとても役立つものもあるが、もっと広く共有すると居心地が悪い気がする。そのツールが自分を反映しているわけでもなく、自分がきちんと理解しているわけでもないからだ
結果として、ある程度価値のあるものまで非公開のままになる。自分が気持ちよく共有できるレベルまで磨き上げるのにかかる労力が大きすぎる
自分はLLMが自分のADHDに正反対の効果をもたらしていると感じる
これが誰にでも普遍的な経験だとは思わない。でもメインのプロジェクトに手をつけたくないとき、Claudeに何かをやらせておけば、戻ってきたときにはすでに着手された問題を噛みしめることができる。それをレビューして、直して、次の作業に活かすという感じだ
昨年12月ごろからゲームエンジンを作っているが、外部からのプレッシャーなしで1つのプロジェクトにこんなに長く取り組んでいるのは、おそらく初めてだ。Ritalinも以前ほど頻繁に飲む必要がなくなった
ただ、LLMとRitalinを一緒に使うと少し「やりすぎ」な感じがするが、何がどうやりすぎなのかは正確にはわからない
一方で、空白の文書から書き始めるのが精神的に不可能に感じられるとき、編集がフロー状態に入る助けになることがあるという点には完全に同意する
個人的にはこの記事はかなり説得力があったが、Hacker News threadでADHDの観点から正反対の体験を語るコメントが多かったのは興味深かった
たとえば、AIのおかげで退屈になる前にサイドプロジェクトを初めて完了できているとか、以前は激しいEDMを聴きながら仕事をしていたが、今では静かに座ってエージェントと会話しながら受信トレイゼロを維持し、関連プロジェクト全体を追えているとか、過集中の傾向がある人にとってAIが求めていた刺激を与え、仕事により没頭できて、生産的で、強くなったように感じる、といったものだった
「コード完成」を超えて、実質的な最終目標と作業を結びつけることが核心だったのに、記事ではその部分がかなりぼやけて伝わっていたように思う。みんながこのツールを使って大きな楽しさを得ているのは確かで、結局のところ実質性の問題は個人の判断に委ねられている