まあ、大きなハンマーを持ってると、すべてが釘に見えるよね。抵抗するんじゃなくて、なぜみんなが話してるような結果が出てないのかをもっと考えてみたらどう？もし過去2年間、あなたの生産性に何も変化がなかったら、問題はほぼあなたにあると思うよ。多くの人がそれが人生を変えるツールだと言ってるのに、何が間違ってるのかを見つけるのはエンジニアとしての責任じゃない？それとも、みんなが嘘をついてると思って、自分が正しいことをしてると思ってたの？言いづらいけど、これはあまり人気のない意見だけど、かなり厳しい真実だと思う。

マネジメントはAI型のハンマーを持っていて、すべてを叩いてみてるだけ。マネジメントを減らして、実際に仕事をすることに戻る方法を考えないといけないと思う。

これ、身に染みるわ。毎日リーダーシップから「AIをもっと使ってない」とか「見積もりを半分にしろ、AI使うから」とか言われて、新しいAIツールを導入しなきゃいけないって言われてる。これ、すべてが私が理解していたコンピュータ/開発/デザイン/"エンジニアリング"/建築/何でも呼ばれるこの職業に対して完全に逆行してる。通常、私は有能な技術的意思決定者がツールを統合したり、言語や「サービス」、プラットフォームを使うことを選ぶと思ってた。利点が見えれば、何が正しいアプローチかを示す「ケース」を作れるはずだって。つまり、どのように製品のニーズを満たし、欠点を解決し、効率を上げるかってこと。例えば「これが私の設計書で、$THINGをキャッシングに選んだ理由は$REASONで、$DATASTOREはblah blahを提供するから」って。「フィードバックや質問をください」って。これはそのアプローチとは全く異なる。理想的には、「私たちはCoPilot/他のLLMを使うつもりだから、あなたのワークフローに役立つか教えて、1ヶ月後にレポートをくれたら、それを基に続けるか決める」って感じ。

でも、マネジメントはすぐに去ることになるよ。もう一つの靴が落ちるのは確実だから、兄弟、これを約束するよ。強くいてね。

そうだね、これはただのハイプサイクルの現在のフェーズだよ。落ち着くさ。一部のツールやテクニックは残るけど、ほとんどはそうじゃない。どれが残るかを見極めて他人に影響を与えられれば、いい感じになるよ。

AIはいつも他の人の仕事を奪う道具として持ち上げられてるけど、実際には他の人の仕事を理解してないから良い仕事をしてるように見えるだけなんだよね。これはもっと多くの人が認めるべきよく考えられたポイントだと思う。確かに多くの仕事は単純作業や繰り返し作業だけど、色んな種類の仕事には、うまくやれば失われる微妙な部分がたくさんある。だから「AIが80%やってれば十分」なんて思わないよ。エラーはシステムを通じて広がるからね（そのシステムが会社や社会であっても）、そしてその「十分」と評価する人たちが必ずしもその分野の経験者とは限らないから。

20年以上、苦労してきたソフトウェアエンジニアとして、こう言えることを光栄に思う。難しい問題を楽しんでいる。CRUDアプリのアップデートは、頭をひねるようなランダムな中間の課題がなければ耐えられない。珍しい再帰アルゴリズムや、大学で実際に学んだ難解な知識の応用、大きなO推定を実際にやらなきゃいけないこと。これらは私のキャリアの宝物で、私を正気に保ってくれる。次のAI駆動のソフトウェアエンジニアたちが、AIが時々正しい答えを出したり、時にはひどく間違ったりすることを考慮して、これらのことをもっと評価してくれることを願っている。AIが幻覚を見始めたり、状況の文脈がコンテキストウィンドウを超えたりしたときに、実際に何をすべきか知っている人が常に必要だ。

記事に対する反論は構わないけど、この特定の文章がAI生成だって言うのはバカげてるよ。著者のスタイルは生き生きとしていて、力強いイメージやメタファーを使っていて、時には本当に面白い。質的に見ても、著者は長いエッセイ全体を通して独自のアイデンティティを取り入れている。それをLLMにやらせるのはまだ難しい。これはAI生成じゃない。ただの良い文章だよ。前提を信じるかどうかは別として。