ニック、ありがとう。Recurseの卒業生（s14バッチ2）として、この記事を読んでとても楽しかったです。Recurseでの時間が大好きで、たくさんのことを学びました。投稿の中で特に響いた部分はこれです。「本当の成長は、自分ができることと、ほぼできることの境界で起こる。LLMをうまく使えば、自分の限界をより早く見つけたり、さらには広げたりできるが、理解できることと生み出せることの間にギャップを生むリスクもある。RCは厳密さの場だ。AIを使って学ぶときは、より厳密であるよう努めるべきで、少なくとも何に対して厳密であるべきかは使う際に違うかもしれない。」

ちょっと待って、あなたは「一部の人がツールをうまく扱えないから、みんなを制限しよう」と言ってるの？「規律ある少数派はAIをうまく使えるけど、怠け者の多数派は使えないから、誰も使えないようにしよう」って、どこかで読んだ気がする。短編小説かな？計算機を禁止するべき？一部の学生が依存するから？インターネットを禁止するべき？猫の動画を見るために使うから？「無能を守るためにみんなを引き止める」ことを社会的責任として装ってるけど、実際にはハリソン・バーガロンを読んで「これやろう！」って言う人に出会うとは思わなかった。でも、インターネットは本当に広大で恐ろしい場所だね。

あなたの考えには賛成だよ。でも、結論が「赤ちゃんをお風呂と一緒に捨てる」みたいになってない？この考え方は、計算機やコンピュータ、インターネットみたいな新しいツールにも当てはまるよね。LLMを導入する責任ある方法を見つけるべきじゃないかな？それが大多数を力づけることになるんだから。

ちょっと待って、少数の美しい人たちが90%の大多数よりも楽な生活をしてるってことを知ったらどう思う？何を勧めるんだろうね？

それはいい例だね。今後の教育におけるAIについての議論のために覚えておくつもり。地元の大学がAIの使用に関するポリシーをどう構築するかに関わるかもしれないから。私の考えは、AIがやっていることを教えるコース（新入生向けのライティングコースやプログラミング入門コースなど）では、AIの使用を禁止すべきだということ。そして、明確に「不正」ではない後のコースでは、できるだけ少なく使うべきだと思ってる。ライティングやコーディングの例で言えば、4年制の学位の最も有用な側面の一つは、これらの基本的なスキルを常に鍛えることで得られるものだから。

私の意見では、その例えはあまりうまくいかない。e-bikeは基本的に、普通の自転車が行けるところならどこでも低い努力で行ける。でも、AIと非AIの現在の状態ではそうはいかない。AIは、低い努力で達成できる目標に制限があり、あまり努力をかけたくないならAIを使うことでその目標に導かれる。AIには、どれだけ追加の努力をかけるかによって質のグラデーションがあって、A地点からB地点に行くe-bikeの例えにはないものだ。

でも、その間にあるのがeアシスト自転車なんだよね。結構距離をカバーできるけど、やっぱりちょっとは自分の力も必要。フィットネスにも少し役立つし。今のところ、AIアシストコーディングはそんな感じで分類できるかな。

「でも、もしあなたの目標がフィットネスなら、eバイクは選択肢としては良くないよ。eバイクがロードバイクの代わりならそうだけど、ほとんどの場合はそうじゃないと思う。私が話した人たちは、運転の代わりに使っていて、それがフィットネスに明らかに良い影響を与えてる。」

フィットネスの例えで言うと、ウェイトリフティングが新しいことだった頃、古い世代はそれがスポーツに遅くなるって思ってたみたいなもんだね。限られた観察と変化に対する偏見に基づいた、ばかげた感情的な考え方で、時代遅れになるだろうね。