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エンジニア幼年期の終わり

 エンジニア幼年期の終わり

生成AIがコードの70%を肩代わりするいま、エンジニアは《深い魔法》=“問題を発見し解く力”を担って集合知〈Overmind〉へ進化する——それが「エンジニア幼年期の終わり」です。

株式会社Rebase
髙畠裕二 (Yuji Takabatake)

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Transcript

  1. 株式会社Rebase エンジニアリング 髙畠 裕二 (たかばたけ ゆうじ) プロフィール • x.com/_ug_ •

    SF 小説 ◦ 三体、プロジェクト・ヘイル・メアリー、Philip K. Dick、Ken Liu、Ted Chiang • 3人の子供 (2人目と3人目は双子) ◦ みての通りフィボナッチ数 ◦ 三体問題を含んでいます 主な仕事 • 2014年の創業時から instabase を開発しています 自己紹介
  2. でも実態は、 20年ほど前の僕 1. 今夜やればいいやと先延ばし 2. RedBull を注入 3. ニコ動でおもむろにニコニコ組曲を再生 4.

    爆音で wired in 5. メカニカルキーボード (HHKB) で高速でカ チャカチャ 6. vim で一晩中開発 7. 脇道に逸れてハマる (yak shaving) 8. とにかく大量のラブレターコードが深夜のノ リで生成できて気持ちいい ニコニコ大百科より
  3. サティア・ナデラ氏曰く AIは魔法ではなく、人間の可能性を 10倍にする“ツール”にすぎない。だか らこそ、人の主体性と学ぶ力がすべて の中心になる。 PC が私たち全員を typist にしたよう に、AI

    は全人類を thinker にする。 そう。僕達は、人類の歴史上、キーボード をタイプをめっちゃする最後の世代。 Satya Nadella: Leading through the AI Revolution
  4. O'Reilly 氏曰く The End of Programming as We Know It

    世界で最初のプログラマーは、それぞれ の計算に物理的な回路を組み立てて実 行していたし、それがバイナリーコードに なって、アセンブリになって人間の言語に 近くなり、Fortran や COBOL、それから C や C++、Java などの言語を使って、も はやアセンブリコードを気にしなくなった。 プログラマーはいままでと同じように、その抽 象レイヤーをまたひとつ上げるだけ。 The End of Programming as We Know It
  5. Hidden Figures 邦題はなぜか “Dream” 原題は「Hidden Figures(隠された人物た ち)」NASA が隠している情報 (まさかエイリ アン?)

    という意味を含んでいてかっこいいの に。 彼女たちは、FORTRAN を使って NASA のロケッ トの飛行軌道を「計算」した 手段: 当時 (1960年代)、黒人の女性が手作業の プログラムと膨大な計算を行った 結果: ロケットを宇宙へ飛ばした The Story of NASA’s Real “Hidden Figures”
  6. なぜかは (たぶん) 誰もわかっていない サンティアゴ・ラモン・イ・カハルらは、人間の脳の中 の神経ネットワーク (ニューロン説) を提唱した。「実 は私たち人間と AI にそれほど大きな違いはない」と

    AI のゴッドファーザーであるジェフェリー・ヒントンが言 うほど、真似られた仕組みになっている。 結局、人間の脳の仕組みが未解明のように、世界の 研究者も AI についてはまだよくわかっていない (は ず)。 つまり世界中の人・会社が手探りの状態
  7. 真 AI 時代。いまなにをしたらいいの? • 「人間の」新入社員の方々と同じくらいオンボーディングをきちんとやる • あらためて、Human in the Loop

    を考えてみる ◦ Unlearning する • 将来から現在をみたときに取り返しのつかないことを探す ◦ model は日進月歩なので、早く飛びつくことを目的としない ◦ 一方で、将来使うかもしれない raw データを取得して永続化するなど、将来取り返しのつかないことに対応す る • 意思決定に非構造化されたデータを取り入れる ◦ 構文予想にすぎない GPT は、非構造化データである Amazon レビューから「人がその商品のどこに何の感 情 を抱くか?」という意味論分類機を見出した ▪ The Inside Story of ChatGPT’s Astonishing Potential: Greg Brockman
  8. アディー・オスマニ氏曰く アディー・オスマニ (Chrome の開発者) の「70% 問題」 最後の 30% がプログラマーの役割とし て必ず存在する。

    “The goal isn’t to write more code faster, but to ship better software.” The 70% problem: Hard truths about AI-assisted coding
  9. Steve Yegge 氏曰く 頑固なエンジニアの終わり 高いデマンドに対して柔軟に適応し、 AI を身につけたジュニアエンジニア は、頑なにやり方を変えないシニアエ ンジニア (Stubborn

    Developer) より もアウトパフォームする可能性があ る。 最も賢いものが生き延びるのでもない。唯 一、生き残るのは変化できる者である。 by チャールズ・ダーウィン The Death of the Stubborn Developer