私は懐疑的なままだ

なぜ私は懐疑的なままでいるのか2026年8月14日 | ai私はまだ、本当に大切なことにはLLMを使用していません。環境的、社会的、政治的な理由など、多くの理由を挙げることができます。エコシステムのロックイン、学習された依存性、自己主権、哲学的な懸念、労働交渉力の意図的な解体などについて話すこともできます。しかし、それらの前に、単に有効性、つまり非些細なソフトウェアを構築する目的で実際に機能するかどうかという問題は、まだ解決にはほど遠いのです。私の懐疑論の理由はいくつかあります。この「革命」から4年が経ちましたが、業界にはほとんど何も示されていません。ソフトウェアの品質は向上せず、速度も上がらず、生産コストも安くならず（まともな組織なら絶対に触りたくないような質の低いデモウェアの山を除けば）、能力も向上していません。間違いなく、より安全にもなっていません。技術革命は通常、古い帝国が崩壊し、新しいプレイヤーやアイデアに取って代わられることで特徴づけられます。ここ数年、AIブースター主義の自己満足的な領域以外に、業界が新しいアイデアを生み出したとは私には思えません。誰もが声を張り上げていますが、誰も実際に役立つものを出荷していません。期待していても、それらを使用しないことで遅れをとっているとは感じていません。騒がしいにもかかわらず、私のオープンソースプロジェクトの評判上のランチマネーを奪いに来た人はいません。私のコードの機能を再現できるかもしれませんが、単純なmemcpyも同様です。人々がシステムを構築するために信頼するに足ると感じるオープンソースプロジェクトは、機能リスト以上のものです。証拠はか弱く、薄いです。1兆5000億ドルを費やしても、AIに関連するトップレベルの生産性向上を証明できる独立した研究はほとんどありません。経済の半分がこの中心的な主張が真実であることに依存していることを考えると、私たちはいくつかの単発の研究や逸話以上のものを期待すべきです。私が知っているすべての研究は、近すぎるとズームインしてトップレベルの生産性とは無関係な指標（「書かれた行数」、「マージされたPR数」、「追加された機能」など）を追跡するか、有用な結論を導き出すには小さすぎます。それでも、いくらかの学術的な厳密さを示唆する既存の研究でさえ、わずかな、あるいは否定的な生産性向上しか示していません。私が受け取るLLM生成のPRはまだゴミです。コードは明らかに繰り返しがなくなり、スタイルの一貫性も増しましたが、目的にはより適合していません。それらのうち、実際にマージする価値があるものの割合は、人間が書いたものよりも依然として低いです。AIの出力がわずかに定型的でなくなったため、両者を区別するのがますます困難になっているというのは公平な批判ですが、最も注意深い人間でさえ、説明に時折タイプミスを残すため、ボットがその程度で私たちの中にいるという確信はありません。彼らはまだ明白なものを見落とします。私のいくつかのオープンソースライブラリはFAANG企業の依存関係ツリーに含まれており、最先端のモデルでのスキャン結果としていくつかのレポートを受け取りました。良いものもあれば、悪いものも多いです。最先端のモデルが、その後すぐに趣味人が脳を使って見つけた明白で重要なものを見落とした状況をいくつか思い出せます。AIブースターが放つ哲学は、ソフトウェア開発が何であるかについての過去半世紀の理論に依然として反しています。コードはソフトウェア開発プロセスへの入力であり、出力ではないことを私たちは皆知っているはずです。しかし、最も先進的な組織でさえ、暗黙のうちに行を生産性指標として扱っています。それが、機械から出てくるスロップであれ、単に人間が不適切に設計されたインセンティブ構造に適合した副産物であれ、保守不可能なスロップへの道です。ピーター・ナウアは無敗のままです。全員がスーパーなら、誰もスーパーではありません。ビッグテックによるLLMプッシュの、それほど静かではない目標は、知的労働を均質化し、それを代替可能にすることでした。労働が代替可能になると、いつでも代替品と交換できるため、労働者の交渉力が低下します。ソフトウェア開発は、最後の「ギルド分野」の1つであり、今やその産業化が起こっています。LLMに頼らないことで、私はより少ないスキルセットに特化する余地を与えました。これまでのところ、その意図的な決定はうまくいっており、私は自分の雇用の安定性に自信を持っています。タープピットへようこそ🤖このサイトでアクセシビリティの問題に気づいた場合は、お知らせください！© Joshua Barretto