Ask HN: HNユーザーはなぜこんなにもAIに反対するのですか？
(news.ycombinator.com)- この6か月間、HN Best RSSフィードで、AIが「悪いコード」を書き、「バグ」を生み、「技術的負債」を作るといった趣旨の投稿をほぼ毎日目にしている
- 20年以上ソフトウェアエンジニアとして働いてきたが、コードは目的のための手段であり、ユーザーはコードが AI によって書かれたか手作業で書かれたかよりも、製品がきちんと動作するかどうかだけを気にしている
- 手作業で製品1.0をリリースしている間に、AI支援版 は10倍速く公開でき、実際のフィードバックを受けて主要な問題を把握した後、Claude Codeのようなツールで2.0をすばやく修正・リリースできると考えている
1件のコメント
Hacker Newsの意見
dang: この種の A対Bの構図 では、A側は常にHNが反Aだと感じ、B側は反Bだと感じる、という不変条件がある
今フロントページにある「Ask HN: What was your "oh shit" moment with GenAI?」のスレッドを見ても、HNが決して反AI一色ではないことはわかる: https://news.ycombinator.com/item?id=48406174
タイトルのような 初期条件 がどちら側の反応を引き出すかを左右することがあり、社会全体がAIを巡って分断されている以上、HNもそのマクロな流れから無縁ではいられない: https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=true&que...
機械学習の進歩にはとても前向きだが、現在のLLMはプロジェクトが「個人のおもちゃ」規模を超えると 質の悪いコード をしばしば書く、という認識も強く持っている
そのため、プロジェクトをよりモジュール化し、境界を明確にしようとしており、分離されたモジュールでは適切な指示のもとでLLMはたいていうまく機能する
LLMを支持しつつその限界も理解している、ということはあり得るし、顧客向けに出すアプリをただ バイブコーディング で作るのは良くないし、場合によっては非倫理的ですらある
ストーブ修理: https://news.ycombinator.com/item?id=48417845、レトロキーボード向けの新しいソフトウェア: https://news.ycombinator.com/item?id=48418158、キャンピングバンのカスタマイズ: https://news.ycombinator.com/item?id=48417379、古いNokia携帯向け天文アプリの移植: https://news.ycombinator.com/item?id=48419242、子どもの科学展示プロジェクトの修理: https://news.ycombinator.com/item?id=48419364
家族のプリンター復旧: https://news.ycombinator.com/item?id=48419480、解剖ドローイングを学ぶ: https://news.ycombinator.com/item?id=48418716、電気料金を下げる: https://news.ycombinator.com/item?id=48417949、クラシックギターのペダルをプログラム可能にする: https://news.ycombinator.com/item?id=48418006、Avocado armchair guy の勝利ラップ: https://news.ycombinator.com/item?id=48417658 — いや、こっちだった: https://news.ycombinator.com/item?id=48418274、ゲームの敵にオーバーレイを入れる: https://news.ycombinator.com/item?id=48420635
最初はその投稿を見て少し心配したが、タイトルがぴったりハマると何が起きるのかに驚かされた
数か月、あるいは数年にわたって生成AIの記事が多く、概して好意的だったのに、それが誰かには正反対に見えるという点が興味深い
vbezhenar: コードを書くのが好きだし、コードを書くことで報酬を得ること も好きだが、AIにプロンプトを書くのは楽しくない
コードは単なる手段ではなく、自分の幸福の手段であり、良いコードを愛している
AIは自分の生き方や働き方を消し去ろうとしているように感じるので反発を覚えるが、同時に取り残されないための ラットレース のせいで無理やり使っている
製品を10倍速く出すことにはあまり関心がなく、むしろ0.1倍の速度で出したい; 給与は売上比例ではなく固定給なのだから、その過程で良い生活を維持するほうが重要だ
ただし「bullish against it」よりは 抵抗感がある のほうが正確に思えるし、新技術を論じるときは個人的動機と批判的・客観的分析を切り分けたほうが、議論が感情的に二極化しにくい
以前は「コードを書くこと」が人々がお金を払うものに十分近かったが、実際には人々は昔から ソフトウェアで問題を解決すること にお金を払っていた
今では多くのコードを自分で直接書かなくても、より速く有用なソフトウェアを作れるようになり、喪失感はあるが、同時に大きな機会でもあると見ている
理解や意図を持たないコード生成器には、それを精密に表現する能力に限界がある
thephyber: 「無条件にAI反対」というより、今のAIの使われ方に反対している
大規模解雇の目くらましに使われ、1999〜2000年式の収益なき成長・IPO競争・無限TAMのような事業モデルが繰り返され、経営陣は顧客価値ではなくトークン利用の最大化に駆り立てられている
多くの企業が4月ごろにはすでに年間AI予算を使い切ったという話もあり、実際の価値増加を測定する方法すら分かっていない会社も多い
元同僚たちの話では、非エンジニアが質の悪いコードや機能をすばやく押し込めるようになって純損失が大きくなり、LLMの推論に頼るせいでブックマーク整理のような基本作業すらしなくなって認知の萎縮が起こりうる
基盤モデル企業が月20ドルの料金プランを大幅に補助している以上、実際の推論コストにマージンを乗せれば耐えられない額になる気がするし、Ed Zitronのインタビューを見て、AI業界と現在のビジネス活用のされ方に対する冷笑に強く同意した
oleg_antonyan: こうしたAIツールを無料インターネットの独占的・非決定論的データベースと呼んでいる
米国企業が所有し、米国政府がどこかの国の政府を嫌えばアクセスを断てるうえ、私たちが育ってきた自由なインターネットを食い物にして人間が読めない形で保存し、そのアクセス権を売っている
ある日Claudeがコードの代わりにコンパイル済みバイナリを吐き始めても誰も気づかず、世界中が依存する独占クラウドコンパイラになりかねない
テレメトリやバックドア、提供者が望めば事業を支配できるライセンス条項まで付けられる可能性があり、世界の知識基盤がサブスク型の独占アクセスへと変わる大きな転換だ
政治家までがChatGPTに人生の意味やパンケーキのレシピを尋ねるようになれば、完璧な精神支配ツールになりうるし、こうした政治的・哲学的側面を見れば、自分のPCで動く claudecode がいつか武器にならないとは考えにくい
個人がインターネット上の膨大な情報を読み切るのはもちろん、それを総合して判断することも不可能だが、LLMはその情報をもとに新たに統合された情報やアイデア、意見、データを与えてくれる
「無料情報を基に作って金を取って売る」という批判は、ミネラルウォーターを自分で作る自由があると言うようなもので、技術的には正しくても現実的には説得力が弱い
spacechild1: まず質問の前提自体が怪しい
AIが悪いコードやバグ、技術的負債を生むという投稿を毎日見かけたという話と同時に、毎日いくつものAI過熱プロモ記事も上がっている
HNが反AI感情の媒体になったという認識は自分の経験と合わず、多くのユーザーはすでにバイブコーディングの「Show HN」、AIモデル議論、プロンプトレシピの絶え間ない流入にうんざりしている
AIはコードを速く大量に作る能力だけではなく、特定分野や社会全体に及ぼす現実の負の影響も大きいので、議論する価値がある
knivets: AIが「悪いコードを書き、バグと技術的負債を生む」というのは事実だ
ユーザーがコードを書く主体より製品が動くかどうかを見るとしても、その動作をどう保証するかが問題になる
検証は以前と同じ速度か、むしろそれ以上に遅いかもしれず、フィードバックを受けた後にはすでに保守不能なブラックボックスなコードベースになっていて、データ損失やハッキングまで起きうる
LLMでコードを成功させるには、ガードレールをかなり厳しく維持しなければならなかった
他人のコードを引き継げば、ほぼ必ずゴミだと言うのが現実で、だからプロジェクトを捨てて最初からやり直すことが繰り返される
Claude Codeを慎重に誘導し監督すれば、人間の開発者よりも保守しやすいコードを作ることさえ多いし、業界はLLM以前からすでに不安定で脆弱なコードをデータセンター単位で生み出していた
製品はどんどん悪くなっており、1社だけの問題ではない
whoami4041: 自分の中にはAIに対する両極端な感情が同時にある
最終製品とアーキテクチャに対して強いビジョンがあれば、リリース速度は驚異的だが、その過程は自分にはきつすぎて、約30%は魂を吸い取られるような感覚だ
Opusにテストスイートを繰り返し実行しないよう CLAUDE.md やフックまで設定しても、90%は勝手なコマンドを書き、失敗を見つけるためだと言ってフックを回避したり、待ってから再試行したりする
レバレッジは良いが、AからBへ進むあいだモデルと格闘するのは嫌で、AIのすることはすべて疑わなければならない
AIを嫌う人は期待しすぎたか、十分に監視しなかったせいでリファクタリングの苦しみを味わっていることが多く、熱狂している人はより単純なシステムにいるか、隠れたバグをまだ見ていない可能性が高い
思考と理解を機械に委ねるなら、給料を得るためにこなしている自分の仕事の意味が何なのか分からなくなる
AIが書いたコードを深く理解することはできても、自分で作ったわけではないという点で達成感ははるかに薄く、コードカジノのようにレバーを引いて動けばドーパミンが出て、ゴミが出ればまたプロンプトを入れたくなる
AIを使って自分を天才だと思い込むエンジニアたちがいちばん耐え難く、ツールの出力を自分の創造性と取り違えている
Fr0styMatt88: ユーザーは最初はコードがひどいかどうか分からないが、同じバグが何年も残ったり、新機能が途切れたり、バッテリーを食いつぶしたりすると気にするようになる
技術的負債の満期が来れば、ユーザーは別の形で気づくことになり、ただし十分に気にするかどうか、あるいは選択肢がないかどうかはまた別問題だ
manoDev: 「AI」を使う集団は2つに分かれる
一方はアルゴリズムやライブラリの調査、ボイラープレート、テストハーネス、API統合、リファクタリング、退屈な作業の自動化に使いつつも、アーキテクチャやベストプラクティス、細部の理解や解法の形は自分で決めている
もう一方はプロンプトをキュレーションし、自律エージェントやツール、ガードレールを作り、問題の実際の中身には関与せず、解法がひとりでに書かれることを期待している
この2つの集団はまったく異なる世界に住み、異なる結果を得ており、何が生き残るのかはすぐに分かるだろう
AIを使うことでますます考えなくなる人たちは、長期的には思考がより硬直化するかもしれず、結果はかなり痛みを伴い混沌としたものになるだろう
少ない精神的労力でより早く始められる利点はあるが、学ばない人が増え、何か壊れたときに別のAIに直せと言うだけなら、いつか最初の設計がどうなっていたか知る人がいなくなるかもしれない
最近の反AIカルチャーが、そうした別のAI活用まで汚名を着せないことを願う
Claude Codeはたまに使うが、人が読む文章をLLMで書くのは理解しがたく、文章の目的は人間的なつながりや学び、教えること、議論にあるからだ
画像・動画生成が何が「本物」なのかを蒸発させるのも嫌だし、悪意ある行為者が「AIだった、自分ではない」と言って逃げられるようにもしてしまう
人間の仕事の価値が下がることも懸念しており、織工たちが動力織機の登場時にうまくいかなかった歴史を思い起こさせる
maccard: AI補助版が10倍速くリリースできるという主張は、証拠を示すべきだ
Claude Code以後、昔なら10年かかったはずのモバイルアプリ、Photoshop代替、動画・音声編集ソフト、ゲーム、ゲームエンジンがどこで公開されたのか
コーディングエージェントはもっともらしいv0.1、つまり最初の90%を作るには悪くないが、実際に良い製品を作る**2つ目の90%**にはひどく弱く、そこが常により時間がかかる
Photoshopのクローンも、実際のプログラマーを雇ったとしても膨大な時間がかかるし、ユーザーはたいてい解釈の余地を1つに絞れるほど精密な設計文書を渡さない
LLMも受け入れ可能なコードを出力するのに数十分かかり、コードベースが大きくなるほどコード生成を始めるまで1時間以上かかることもある
グラフィックデザイナーが自分用のPhotoshopを作れたとしても投資対効果がなく、レストランのオーナーもメニューWebサイトは作れたが時間がなくてやらなかった
保険業界では顧客セルフサービスを夢見て対話型フォームを作ったが、顧客にはそれを埋める時間がなく、何を入力すべきか分かる人と電話したり会ったりしたがる
AIチャットはそのフォームの質問をチャットボットに置き換えるだけで、事業者の時間を使わせる点は変わらない
既存アプリは小規模チームが6カ月〜1年でだいたい複製できるかもしれないが、問題は乗り換えてくれる顧客を見つけることだ
依然として新しく有用な何かを追加する必要があり、顧客に届かなければならない
haunter: 火に近いほど、それがどれだけ危険かをよく知るようになる
HNには昔から技術に批判的な人がかなりいて、技術を間近で見て人間への影響を理解すると、距離を置きたくなる理由がある
FAANGのエンジニアの中にも、自分の子どもにスマートフォンやソーシャルメディアを許さない人たちがいるが、それはなぜだろうか
現代技術の社会的・人間的影響を見るのにFAANG社員である必要はなく、AIは同じかそれ以上に悪く、今後さらに悪化するだろう
AIには肯定的な用途もあるが、誤用の可能性が非常に大きいため、使うならどう適用するか慎重に考えるべきだ
過熱した宣伝を完全に信じた人には、こうした慎重さが合理性ではなく否定性に見える
反対しているのは過熱した宣伝、付随被害を無視した「進歩」、統合と独占、消費者敵対的な慣行、つまり権力として振るわれる技術だ
長く見ていれば警戒心を持たずにいるほうが難しい
tensor: AIの限界を率直に語ることは反AIではない
リリース速度がコード品質より重要だという話は、コードが正しいときにしか成り立たず、AIはプロトタイプはかなりうまく作れても、システムが複雑になると依然として破綻する
その瞬間には人間がコードを確認しなければならないので、コード品質が重要になり、長く生き残る製品を作るならAIは適切に使うべきだ
コード品質の議論はAIだけの問題ではなく、人間の開発者やシニア・ジュニアの価値についても何十年も続いてきた
rakel_rakel: 敵対するというほどではないが、「コードは単なる手段」という言い方が出てくるところが自分との分岐点だと思う
私の主な動機は、物事がどう動くのかを理解し、技術的ロールモデルたちのようにエレガントな解法を自分で作り、さらに突き詰めることにあった
LLMが製品をそのまま作ってしまうなら、そのやりがいのある部分を奪うか、少なくとも弱めてしまうので使いたくない
人によって動機は違うし、どちらかが客観的に優れているわけでもなく、ただ結びつき方が違うだけだ
今回の件で、多くの人はプログラミングをまったく楽しんでおらず、いら立たしい必要条件としてしか見ていなかったことが明らかになった
ただ、その集団が全員プログラミングを嫌っていたと決めつけるのは気に入らない
私にとってプログラミングは理解と解決そのものであり、プログラミング言語はかなり美しく、別の思考様式を促してくれる
私は科学機器を制御し、収集したデータを分析するためにプログラミングを始めたので、関心があるのは研究対象のシステムであって、ソフトウェアそのものではない
ソフトウェアは手段であり、好奇心がソフトウェアのあらゆる要素に向く必要はない
もうアセンブリを直接書かなくなったのと同じように、ソフトウェアの半分は、ソフトウェアをより簡単かつ迅速に書けるようにするためのものだ
機械工学の博士号を取ったが、プログラミングの柔軟性に惹かれ、PGのLisp本とその例は私の最初の会社を可能にしてくれた
最近はemacsで一日を過ごすより エージェント管理 をするようになって職人的な喜びを失ったが、目的も重視する実用主義的な性向のおかげで、とてつもなく効率的な手段を扱う面白さを学んでいる
culi: HNは、米国全体と比べればずっと反AIではないが、その基準自体が低い
Quinnipiacの調査では、米国人の80%がAIに非常に、またはある程度の懸念を抱いており、興奮していると答えたのは35%にすぎなかった: https://poll.qu.edu/poll-release?releaseid=3955
Gallupは、米国人の71%が地域社会内でのAIデータセンター建設に反対していると見ている: https://news.gallup.com/poll/709772/americans-oppose-data-ce...
Fox News Pollでは、有権者の80%が、規制のない技術革新よりも公益の保護と規制を優先すべきだと答えている: https://www.foxnews.com/politics/fox-news-poll-voters-see-ai...
Pew Researchも、AIについて「興奮より懸念の方が大きい」と考える米国人が多数であり、その割合は増えていると見ている: https://www.pewresearch.org/short-reads/2026/03/12/key-findi...
frankie_t: AIがもたらす社会経済的な影響において、自分は敗者側になる気がする
技術そのものというより現在の政治システムの問題であり、労働者の観点では、仕事を失うか、維持できたとしても、よりストレスが大きく、より面白くなくなるだけで、得るものがまったくない
経済効果があまりに大きいので、おこぼれのようなものだけでもまあまあ暮らせることを期待する程度だが、自分の国ではその可能性は低い
仮に 世襲の富 があってAIを自分の味方として活用できたとしても、安価なコンテンツ生成は詐欺、政治宣伝、オンライン会話の崩壊を促進し、世界を悪くすると考えている
「pre-Facebook」のインターネットから「pre-ChatGPT」のインターネットへ移った2010年代初頭に似た変化を感じる
人を雇うのは高いが、トークンはずっと安く、予見可能な将来においては人間がループ内にいる必要があり、プログラマーはそうした役割に向いている
職業を、誰かに奪われる自分の所有物のように見る態度は理解しがたく、私の仕事は金をもらって役に立つことをすることだ
役に立たなくなれば失っても構わないし、報酬が減ったり地位が下がったりしても、自分が役に立てる場所を見つければいい
keiferski: AIツールを毎日使っていて、実際に有用だと感じてはいるが、あらゆるものがAIとの対話として包装され、技術隣接企業がどこもAI-firstを掲げ、LLM意識のような大げさな予測を語ることに、ますますうんざりしている
多くの産業を変える有用な技術だが、過熱した宣伝 はうんざりだ
その代わり、姪や甥に会うために一泊した24時間あまりの間、AIの話を聞かされた
人々が興奮するのは構わないが、私を巻き込まないで、そしてAIコンテンツだと前もって言ってくれれば、それでうまくやれる
それ以外のユースケースは社会的コストと負の外部性が非常に大きく、特殊な学習データで訓練したローカルモデルを除けば、AIがテック以外の大半の役割で人間を代替できるほど信頼可能、あるいは決定論的だとは考えにくい
答えは金で、今の経済で黒字基調に見えるほぼ唯一のものがAIなので、市場がオールインするようあおられてきたからだ
HNの反AIな人たちも、LLMが驚くべき有用なソフトウェアだという点はおおむね認めているが、現在の商業化とマーケティングのやり方が非常に有害だというところに問題がある
mkl: HNの多くの人は過剰な誇大宣伝に反対していて、それが対象そのものへの反対に見えている
暗号資産の過熱宣伝が流行したときも似たようなものだった
同時に、反LLM側でも「この文にはこういう特徴があるからLLMが書いたので読む価値がない」みたいな、非常に愚かな反応が出てくることもある
ところが、AI企業のトップにいる人たちが広める嘘を信じて能力を誇張すると、現実を少し混ぜて話しただけですぐ「反AI」や「破滅論者」になる
今では多くの人にとって、AIは政治や少し前の暗号資産のように文字通りのカルトに見えている
いわゆる反AIの人たちのかなりの部分は、AIそのものよりも、上の立場の人たちが貪欲さと権力欲を満たすために有害な形で使うことや、ほかの人たちが考えること自体を避けるために使うやり方に反対しているのだと思う
naikrovek: コードが「手段」だというのは、子どもが遺伝子を広める手段だという話に近い
だからといって社会は、ひどい人間を世に放つままにはせず、ルールを通じて社会に有益な子どもが育つようにしている
多くの人にとって、コード品質はプログラマーとしての自分の品質の反映だ
1980年代のコンピュータがどれほど速く動いていたかを見て、今のソフトウェアがどれほど遅いかと比べたことがあるなら、コードを単なる手段だとは言いにくいはずだ
今どきのソフトウェアがひどい理由は、それを「ただの手段」と見る人が多すぎるからで、ある人にとってはコードを作る過程そのものが報酬なのだ
happytoexplain: HNは反AIではなく、親AIと反AIの感情が合理的な比率で混ざっている
AIという範囲があまりにも広いので、同じ人がその両方を持っていてもおかしくない
ここ数日フロントページにあった https://news.ycombinator.com/item?id=48323101 のような投稿は現実とあまりにかけ離れていたし、https://news.ycombinator.com/item?id=48259784 も同様だった
特定の現行モデルの話ではなく、Sam Altmanの投稿のようにAIの前向きな可能性を扱う話題がフロントページに載ったのを長いこと見ておらず、反例があれば知りたい
hollowturtle: AI支援版が10倍速くデプロイされるというのは事実ではないか、特定の狭いシナリオにしか当てはまらない
ニューラルネットワークの中で学習された範囲ならともかく、誰にでも一般化できる話ではない
新しいアイデアを数か月にわたってAIで素早く作ろうとして挫折し、結局手書きコーディングでやり直したが、その過程で多くを学べたので、むしろ価値があった
エージェントの使い方を間違えていたわけでもない
entropyneur: HNよりAIに熱狂している場所をあまり知らないし、自分の毎日の技術的な興奮剤が技術不安に変わってしまった
コードの「優雅さ」というものが別にあるわけではなく、主には保守性であり、そこにセキュリティや性能のような要素が少し加わる程度だ
保守性の重要度はプロジェクト、業界、個人の視点によって大きく変わるので、AI支援コーディングへの態度もさまざまになる
今のAIは人間の保守性にまだ追いついていないようだが、より良いコードを書くからというより、悪いコードでも保守できるようになることで差が縮まっているように見える
「本当に信者なのか？」と問うようなものだ
それでもdangの解釈には同意するし、このサイトは両陣営がかなり代表されるほど十分に大きいが、人は見たいものしか見ない
ブースターは破滅論者ばかりを見て、反対側も同じだ
ZpJuUuNaQ5: AIが悪いコードやバグ、技術的負債を生むことは否定しがたく、反AIではないが現在の仕事では大いに助けられている
ただ、こうしたツールを使うには依然としてかなり深く関与する必要があり、そうしないとシステムが大きくなるにつれて既存機能の修正や新機能の追加が難しくなる
内部構造から離れ始めると、AIに問題を指摘させるための適切な文脈すら与えられず、結局は無駄になったトークンと誤った前提、雑なコードの山が残る
LLMが書くものも結局はソフトウェアなので、より脆く複雑になるほどLLMにとっても保守が難しくなる
スパゲッティコードやトランプの家のように、一箇所を触ると無関係な場所が壊れる構造になり、形式検証で直せるとしても複合的に積み上がっていく
一部のプロジェクトでは問題ないが、ほとんどのエンタープライズ・商用ソフトウェアではもっと厳密さが必要で、そうでなければ近い将来、長く高額で危険なマイグレーションを経験することになる
LLMはAIではなく、次トークン予測関数であり、非常に強力ではあるが、スタック全体にある数多くの関数の一つにすぎない
エンジニアは依然として、適切な入力と適切な場所でその関数を呼び出すためのフレームワークを備え、結果を検証しなければならない
マーケティング上の誇張ではなく技術的詳細に集中すれば、うまく適合する領域で驚くべき結果が得られる
beej71: 「ユーザーは製品が動くかどうかしか見ない」という話は、Anthropicが以前より8倍多いコードをデプロイしていると言っていた投稿を思い出させる。
アプリを使いながら「これに必要なのはコードがもっと増えることだ」と思ったことが今まで何回あったか、考えてみた
バグがあればさらに多くのコード、予想外の挙動があればドキュメントを読む代わりに1000行の回避策、それでもだめならさらに1000行のモンキーパッチを書く。
実際の解決策は、その2000行を消して、ドキュメントに明確に書かれている25行目の引数を正しく渡すことかもしれない。
たいていの人間は面倒なのでそこまでしないが、AIはコード行数の指標を指数関数的に膨らませやすい
そのチームはライブラリや共有コードを避け、copy-pasteがeverywhereで、欠陥を1つ直すだけでも100個を超えるミニアプリで修正しなければならなかった。
通信MMI製品だった
chrismarlow9: 前にも見たし、時間がたつといつも似たような流れになる。
クラウドが出てきたとき、CTOはクリックだけでインフラやアプリを作れると言っていたが、実際にはデバッグしなければならない抽象化レイヤーが1つ増えただけだった。
利点もあるし問題もあり、ベアメタルと優れたチームより高くつくかどうかは状況と経済性次第だ。
Mongoのようなドキュメントストアが流行したときも、SQLの終焉やリレーショナルの複雑さの排除が叫ばれたが、数年たつとデータは壊れ、機能追加やバグ修正は純粋なドキュメントストアでは複雑になった。
AIもこの2つの道を同時にたどっているように見え、5年後にはバイブコーディングの成果物の大半は修正不能な巨大な塊になっているだろう。
プログラマーを不要にするというより、クラウドのようにもう1つの抽象化レイヤーを足すだけで、結局はすでに何をしているか分かっている人にしか役立たないだろう
過熱サイクルという趣旨は分かるが、SQLの事例とクラウドは同じ宇宙にある例には見えない。
SQLは今でもあるが、クラウドはかなり完全に勝ったのではないか。
新しく始めるならデータベース選択の議論は残るとしても、既存のオンプレミスインフラを持つ大企業でもない限り、自前のハードウェアを管理する選択肢は想像しにくいし、Webの世界の大半の新規SaaSはVercelやPostHogのようなボタンクリックの抽象化で十分にカバーされている
lizknope: AIそのものは時間を節約してくれる用途が多いが、AIボットがオンラインフォーラムをゴミ投稿で埋め尽くしている。
質問を読んでいて、実際の人間ではなく学習データを集めようとしているAIだと分かる手掛かりを見つけると腹が立つ。
何の対策もなければ、死んだインターネット理論は2年以内に現実になるだろう
ChrisMarshallNY: まず「反AI」をどう定義するかだ。
盲目的な崇拝でなければ反対だと見る人もいれば、激しい軽蔑だけが反対だと見る人もいる。
AIは素晴らしく、開発速度と範囲を大きく高めるために使っているが、完璧にはほど遠い。
ただ好き放題にやらせたらどんな災厄が起きるか想像もつかない。
とてつもない増幅器になり得るし、いつか完璧に近づくかもしれないが、まだ人の手で整えなければならないことが山ほどある
hollowturtle: AI以前でもソフトウェアはまともに動かないことが多かったし、AIがあるからといって今になって急によくなったわけでもない。
ユーザーとして、私たちは毎日、気を配らずに作られたソフトウェアを目にしている。
AIは怠惰を許せば怠惰にするだけで、怠惰にならないためには多くの規律が必要だ。
エージェントは手でコードを書くよりもさらに強い規律を要求すると考えていて、だから両方使っている。
AIで自分のコードをストレステストし、逆に自分のコードでAIがより良いコードを書くよう制約を与え、コードベースについてもたくさん質問している。
こことXで見かける言説とは違って、AIは良いが主張されるほど良くはなく、ソフトウェアには今でもきちんと気を配る必要がある
agentultra: 親AIの投稿もほぼ同じくらいあると思う。
個人的にはAIツールを使いたくないし、プログラミングは好きだがエージェントコーディングやプロンプティングは好きではない。
フロントページが親AIやAIプロジェクトで埋まっている日は、その日はもう読まない。
人の楽しみを邪魔したいわけではないが、関心がないし面白くもない。
HNにAIについて単一の合意や多数派の意見があるようには見えず、異なる小さな陣営がたくさんあるように見える
Snacklive: 別に反AIではなく、毎日の仕事で使っていて、アイデアの反復やライブラリ、難解なAPIの情報を探すのに特に役立っている。
ただし出力はすべて読み、コードの大半は手で書き、自分で自分の足を撃たないよう注意している。
反対側にはAIに非常に興奮している同僚たちがいて、彼らが確認もせずに変更して生じる結果にこちらは繰り返し付き合わされている。
コードは脆くなり、バグを頻繁に持ち込むので、私は主に過熱した宣伝への反対に近い。
便利なツールであることは認めるが、出力を数分すら確認せずに使う人たちにうんざりしている
CrociDB: 「コードは単なる手段だ」という言い方は客観的には正しくない。
コードは最終的なプログラムを「建てる」だけでなく、そのプログラムの設計図であり、プログラムが何をするかについての最も詳細な記述であり、ビルド指示でもある。
また決定論的なので、同じコンパイラは同じコードから常に同じプログラムを生成する。
非常に詳細なプロンプトも一種のコードのように同じものを作れると考えることはできるが、LLMは決定論的ではないのでそうではない。
「製品」という言葉は何度も出てくるが、実際にビルドまたは実行される「プログラム」には触れておらず、この2つは抽象化のレベルが違う。
競合より早く製品を作りたいならそれはそれでよいが、コードはそれよりはるかに多くのものだ
truncate: 10倍速いAI支援のリリースが良いかどうかは、何を届けるのか、ユーザーが何を期待しているのか、個人の好みが何かに左右される。
高い性能と信頼性が必要で、大規模に展開されてロールバックしにくい製品では、10倍の速度は望まない。
種類が違えば問題ないこともあるが、みんなが何でもかんでも同じかごに入れてしまうのが問題だ。
AIは有用だが、人々が主張するほどではない。
ダーティは素早く動けるようにしてくれて、クリーンは遅い。
誰かの健康や安全に致命的な影響を及ぼさないスタートアップなら、AIでいくらでもダーティに進められる。
しかし、人が口にする危険な化学物質や、何百人も乗せた金属の塊を空で制御するシステムなら、AI自体がクリーンになるまで クリーンなやり方 を維持すべきだ。
フロントエンド開発者としてプロジェクトを所有するなら、APIはAI支援、UIはAI主導で作るだろう。
thenoblesunfish: 多くの人がエンジニアだからだ。
過熱した宣伝、大ざっぱな一般論、安易な解決策を疑い、さらに数段踏み込んで「それで本当に動くのか？」と問うのが、私たちの思考様式であり仕事でもある。
大半はAIそのものより、どんな道具であれ無批判に受け入れる姿勢に反対していると言った方が近い。
Nevermark: いくつかのテーマが見える。
最大の否定的要因は より大きな懸念 だと思う。人間は神聖でも所与の存在でもなく、私たちの知能を超える存在は、通常の長所短所を超えた脅威だ。
実務的な議論が脱線してしまうので大局を直接語ることは少ないが、多くの見解を間接的に二極化させている。
もう1つは、非現実的で過度に楽観的な主張に対するニュートン的反作用としての 過熱宣伝への反動 だ。
新技術を私たちに合わせることと、私たちが新技術に合わせられることは別で、今は素早く自己適応する人の方が、技術を素早く適応させようとする人より先に価値を得ている。
エンジニアのかなりの部分は構造的に反骨的でシニカルなので、まず限界から処理し、新しいものに防御的に接する。外からは即時の否定や細部への執着に見えるが、実際の採用を妨げているわけではないようだ。
gortok: 問題は、人々が判断力と批判的思考を バイブコーディング で置き換えていることだ。
同じ時間で10倍多くのコードを吐き出せるのは中毒性があり、簡単そうに見える。
長期的な影響や、非決定論的なアルゴリズムを信頼する問題は、コード生産の容易さに酔っている人たちに無視されているように見える。
これは問題であり、時間がたてば私たち全員に跳ね返ってくるだろう。
flkiwi: 別に反AIというわけではなく、知的財産の面では懸念がある。
本当に反対しているのは、AIが考える機械だから人員の90%を解雇して自分をC-suiteに連れていってくれると信じているような 機能的文盲のMBAたち と、他人の情報を勝手に使って機械の神を作る権利が自分たちにあると信じる伝道師たちだ。
pjmlp: 多くの人にとって、コードを書くことは、まさに自分の仕事そのものであって、何かの目的のための手段ではない。
これは、スーパーの店員をセルフレジで置き換えたあと、倉庫で商品補充をする仕事にも充足感を覚えろと期待するようなものだ。
また、楽観主義者だけが自分の仕事は危うくないと見なせる。
自分が事業主なら、10倍速くリリースできる人に同じ仕事を任せるため、より少ない人数で済ませるだろう。
やるべき仕事が毎年幾何級数的に増えるわけではなく、デリバリー能力のある人たちの間で分配される物理的な限界がある。
最後に、環境への影響はここ数年の進歩を台無しにし、コンピュータの価格を1980年代に戻しているように見える。
数か月かかっていたことを数週間でできるなら、企業の中でソフトウェアによって可能になる領域そのものが新たに開かれる。
実際の企業には、以前の採算性では手を付けられなかった作業のバックログが常に多くあり、特に開発者ツール、インフラ、技術的負債のような社内エンジニアリング作業でその傾向が強い。
10倍速いというのは、製品コードを10倍多く出すという意味ではなく、プロトタイプやベータ、反復ループを高速化しつつ品質を高め、技術的負債を減らし、ビジネスには見えにくいエンジニアリング面を継続的に改善できるという意味だ。
保守しなければならないものも指数関数的に増えるだろう。
GolfPopper: うちの職場は外注が多く、そのうち2社の従業員はLLMの「支援」を使っていると非常に率直に話している。
約1年前から、彼らの成果物はますます悪くなってきた。
LLM支援で作られたファームウェアはハードウェアを安定動作させられず、LLM支援で作られたり保守されたりしたツールも安定して動かない。
私の直接の経験では、LLM生成の製品 は動かない。
smoppi: 「AI」などというものはなく、いわゆるニューラルネットワークが大規模言語モデルを動かすことに付けられたマーケティング用語にすぎない。
知能があるのではなく、推測マシン に近く、文章や偽の画像・動画を生成できる。
こうしたものを動かすためにギガワット級の計算エネルギーを浪費すべきではない。
ian_j_butler: 今のAI談義は、アメリカ政治のように微妙な違いを置く余地のない チームスポーツ になってしまった。
こういう話をするなら、最初から議論の範囲と期待値を明確にし、具体的な土台を置く必要がある。
政治なら経済、データ、特定の政策であるべきだし、AIなら研究、ベンチマーク、非常に具体的なワークフローやユースケースであるべきだ。
議論の範囲を決めること自体が退屈で、大半の人は忍耐がないので、実際の選択肢は愚かな応援合戦的な会話か、最初から何もしないかのどちらかしかない。
フォーラムは読むだけでもエンジニアリングの集団文化を確認する手段としてあまり有効ではなく、参加はより多くの努力に対して得るものが少ない。
スレッドを立てたことを後悔しているので、また研究とhands-onプロジェクトに頭を埋めることにする。
curvaturearth: 人々は「これはやるべきなのか？」をもっと考えるべきだと思う。
私の経験では、LLMのおかげで面白半分にいろいろなランダムアプリを作れたが、トークンが切れると本を読んだり外に出たり別のことをしたりして、いったいこれに何の意味があったのかと考えるようになる。
自分だけかもしれないが、生産性という約束 が私の自由時間を吸い取り、今はそれを取り戻そうとしている。