どうもyapattaです。
今日はこの記事を読んだ後のお気持ち。
人間がコーディングに関わる部分が相対的にどんどん減っていっているなあと最近強く思う。何ならメンテナンスが重要なコードならともかく、即時的なスクリプトだったりはAIに概要を書かせて、自分が軽く直すか、何なら直さなくて良い場合もある。ゼロから自分で書くよりよっぽど早く書けたりする。
大学で博士をやっている友人曰く、プロンプトと試行錯誤して取り敢えず動くコードを持っていく学生も増えたみたい。成長するには自分が説明できるコードだけを動かせと彼は言っているので大分立派だとは思うが。
そう考えると、過去自分が取り組んでいたものが無駄になっているような気もしてくる。自分が2020年あたりまで取り組んでいた競技プログラミングに関して見ても、生成AIに問題を解かせるユーザが増えて競技性が損なわれるみたいな話もある。レートの信頼性が落ちているとか。競技ってピンポイントである一部分*1を目的化するからパラダイムシフトと相性が悪いんだろうなあ。
一方で安心している部分として、コンピュータを使って何か実現する上で、プログラミングという入力が生成AIのプロンプトに変わったことで、入力するための鍛錬量が減ったという話なだけだろう。今までは入力に必要だった技能がショートカットされた感じだろうか。プロンプト入力がコーディングを抽象化した感じ。抽象化レイヤーで上手くいかなかったら、結局は一つ下のレイヤーを見ないといけないのなら、数は減ったとしても関わる機会は絶対に消えないだろう。
プログラミング言語自体芸術と捉えられる部分もあって*2、そこがより表出しづらくなることは残念だが、生成AIでどうしようもできない部分は結局芸術レベルまで技能を持っている人に任せるしかないところもあるので、特に心配は無さそうな気がしている。
同時にインプットがもっと重要になっていく気がして、コンピュータが実現可能なこと*3や背景の数学的知識はもっと大事になっていくだろう。生成AIの出力をわかりやすくすればするほど、専門的技能を持っていれば感じ取れるだろう細かい部分が切り落とされてしまう。また専門技能を身につける理由として、抽象的な問題に対して実現可能な折衷案を提案して作るみたいなのができることがあると思う。じゃあその実現可能な解を与えるには、結局コンピュータと試行錯誤した経験が役に立っているので、過去取り組んでいたことは役に立つと楽観視している。
何なら、抽象的な問題に対してコンピュータを使って実現可能な折衷案を提案して作るみたいなのをできるようにするのに、コンピュータ以外に必要なウェイトが大きくなっている気がする。言語化はまだ十分にできないんだけど、人間のことをもっと知るというか、カオスな体験から生還する経験というか、一周回って人間同士が気持ちよく仕事できれば良いような気がしてくる。課題がコンピュータの世界の中だけで解決することが殆ど無いからこそ、人間のことを知ることが役に立つような気がしている。コンピュータへの入力がより抽象化されてそれにかける時間が減るのなら、よりコンピュータだけの世界に逃げられなくなっているのかも。
ここからは余談。ここ数年のLLMの話のせいかそれだけでも無い気がするが、自分がより人間と関わる部分を仕事にしたいと最近一層思えてきた。昔はもっとコンピュータの世界に閉じることに関わりたかった。何なら潔癖すぎたぐらい。リアルの世界のアプリやサービスを見るとこれ世の中に必要なくね、とどこかしら思えてしまって、モチベーションが上がらないみたいなことが良く起きていた。自分から知ろうとしなかった部分もあるし、コンピュータの世界に閉じたことが聖域と思ってた。そういうこともあって自分が意味があると思えない労働に壁を作って労働に対してぶーぶー言っていた気がする。最近そういう拘りが小さくなってきて*4、とても生きやすくなった気もする。前ほどコンピュータに熱中することは無さそうだけど、何かそれも良いような気がしてくる。
またまた余談。生成AIが最近脳の負荷を落とすための外部思考機関となっている気がしてくる。ラフな情報を理解できるように、他と比較できるように精製するのってめちゃくちゃ疲れるから、それを代わりにやってもらって自分は確認するだけになると大分脳が長持ちする。脳の負荷減るなあと実感する。阿頼耶識システム type-eみたいな感じだわ。
