AIがコーディングの未来やと信じひんかったわ。せやけど、ワイの予想は当たってもうたわ。

2,736 文字

I Didn’t Believe that AI is the Future of Coding. I Was Right.
Check out courses in science, computer science, or mathematics on Brilliant! First 30 days are free and 20% off the annu...

あんさん、ワイはな、人工知能にがっかりしてもうたんや。文章生成? ふーん。ファクトチェック? ふーん。画像? ふーん。
企業はどないしとんねん? モデルをでっかくしとるだけやんけ!素粒子物理学みたいやな。うまいこといかんかったら、同じことをでっかくするだけ。ふーん。
人工知能が本当に役立つ言うてたもんが一つあってな。コンピューターコードを書くことや言うとったんや。でも、最近いくつか研究結果が出てきて、ええニュースやないんや。ちょっと見てみよか。
この数年、ソフトウェアエンジニアの何人かがこう言うとったんや。ソフトウェア開発の未来は英語でコーディングすることやって。若い人らはコーディングの勉強せんでええようになって、みんながソフトウェア開発者になれるんやってな。
ワイがこれを初めて聞いたときの反応は「ふーん」やったわ。なんでかって言うたら、ワイはコンピューターコードを話し言葉やなくて数学やと思うとるからや。コードには厳密なルールと正確な定義があるんや。
たくさんのコードをごちゃ混ぜにして大規模言語モデルに食わせるのは、グルメレシピをファストフード店に渡すようなもんや。結果が揚げ物になるのは目に見えとるやろ。
これは、こういったモデルが個々の言葉の使い方をぼやかしてしまうのと同じことや。それぞれちょっとずつ意味が違うのに、一つの平凡な寄せ集めにしてしまうんや。
人間の言葉みたいにあいまいで不正確なもんをコードに変換できるって考えが、ワイには納得できんかったんや。
でもな、ワイはソフトウェアエンジニアやないんや!正直言うて、すごいなと思うデモも見たことあるし。ChatGPTがPythonコードを吐き出してくれて、コピペするだけで時間がめっちゃ節約できるって言うてる知り合いもおるんや。そんな人らの言うことを疑う理由はないんやけどな。
これはワイにとってかなりの目覚まし時計やったわ。ほんの数週間前、コンピューター科学者のグループが「生成AIがソフトウェア開発者の生産性に与える影響を評価する」研究結果を発表したんや。
マイクロソフトなんかで行われた3つのランダム化比較試験をやったんや。要約では、ソフトウェア開発で生成AIを使うと生産性が26パーセント上がったって書いとるんやけど、論文をよく見てみると、生産性っていうのは「プルリクエスト」の数のことやったんや。
これは歯医者さんとの不愉快な会話みたいに聞こえるかもしれんけど、要するにコードの変更や追加が主要プロジェクトに「取り込まれる」準備ができたってことや。
論文で説明されとるように、「従来の有意水準で統計的に有意なのはプルリクエストの数への影響だけ」やから、要約でこのタスクについて言及しとるんや。
ジュニアとシニアレベルに分けると、シニアレベルではほとんど利益がないんや。そしてこれは、ええ方の結果の一つやで。
今年の1月から4月にかけて800人の開発者を追跡したUplevelの別の最近の研究では、効率に大きな変化は見られへんかったけど、バグが41パーセント増えたんや。
GitClearの別の研究では、最も顕著な変化はコピーアンドペースト操作の急増と、後で修正が必要になるコードのミスの増加やったって言うとるんや。さらに前の研究では、AIを使うコーダーはAIを信頼しすぎるがために、あんまり安全でないコードを書いてしまうことがわかったんや。
あんまりええ話に聞こえへんな。
せやから、これはどういうことなんや?大規模言語モデルが得意なコーディングタスクはあるんやろうけど、ワイらが願ってたり期待してたほど多くはなさそうや。現在のモデルは初心者の上達には役立つし、それはええことやな。でもそれ以上となると、ほとんどが高度なテンプレートを提供するだけで、それを調整せなあかんのや。
しかも、その調整が多すぎて、熟練したコーダーなら自分でやった方が早いってことも多いんや。ゲームチェンジャーって言われてたほどのもんやないんや。
一番ありそうな応用は、おそらく標準的な要素を持つウェブサイトのデザインやな。このタイプのアプリケーションはもう存在するんや。ちょっと面白おかしく言うとな、ワイがWixっていうプラットフォームを使って、ワイの素晴らしい近日オープンのペットグルーミングサロンのウェブサイトを作ったんや。
そしてこれが生成されたウェブサイトや。うさぎのハーネスの画像や、存在しない本、偽の顧客レビューまで全部含まれとるんや。
コーディングにおける生成AIのこの「ふーん」な結果は、今年初めの一部のレポートの懐疑的な見方を裏付けとるんや。そのレポートでは、近い将来のAIの経済的影響が大きく過大評価されとって、結果的に現在のほとんどのAI企業の価値が過大評価されとるって言うとったんや。この新しい研究は投資家を安心させるもんやないな。
ワイはまだ、近い将来AIの能力が大きく飛躍して、人間レベルの知能に突然到達する可能性は十分あると思うとるで。でも現時点では、AIを使うのはチェーンソーでバターを切るようなもんや。仕事はできるけど、誰かが後始末せなあかんのや。
ワイにとって科学は職業以上のもんや。世界を理解し、問題を解決する方法なんや。だからワイは、科学を最も簡単で魅力的な方法で学べるようにすることをミッションとするBrilliantと協力できてうれしいんや。
Brilliantの全てのコースにはインタラクティブな可視化があって、フォローアップの質問もついとるんや。ワイは新しいことを学ぶのにめっちゃ効果的やと思うたわ。何が起こっとるかを本当に感じられるし、一般的な問題解決スキルを身につけるのにも役立つんや。
科学、コンピューターサイエンス、数学の幅広いトピックをカバーしとるで。一般的な科学的思考から、微分方程式や大規模言語モデルに特化したコースまであるんや。そして毎月新しいコースが追加されとるで。
学ぶのが速くて簡単やし、時間があるときにどこでもできるんや。ワイ自身もBrilliantで量子力学入門のコースを持っとるんや。波動関数とは何か、重ね合わせと量子もつれの違いは何かを理解するのに役立つで。干渉、不確定性原理、ベルの定理もカバーしとるんや。
そのあと、量子コンピューティングや微分方程式のコースに進んでもええかもな。もちろん、このチャンネルのユーザーには特別オファーがあるで。ワイのリンク brilliant.org/sabine を使うたら、Brilliantが提供する全てのものを30日間無料で試せて、年間プレミアムサブスクリプションが20%オフになるんや。
ぜひチェックしてみてな。見てくれてありがとう、また明日な。

コメント

タイトルとURLをコピーしました