今日は、限界効用について学ぶことになるよ :) ビジネスやアイデアの中で、利用できる人数や行動には限界がある。要するに、問題に対して無駄にリソースを投げつけているだけ。解雇が多い理由は、AIが効率を生んでいるから。みんなが気づいていないのは、AIロボットやGPUが人間を1対1で置き換えるわけじゃないってこと。1人ができる作業量を置き換えるんだ。それが結果的に1人の従業員を減らすことになる。あなたの仕事がAIに奪われるわけじゃなくて、もう始まってる。でも、どれだけの人間が必要かが新しい供給と需要のポイントで、仕事がどれくらい続くかに関わってくる。常にもっとクリエイティブな頭が必要とされるけど、今はそれが不足してる。職を探しているソフトウェアエンジニアがどれだけいるか、信じられないよ。年収10万ドルから20万ドルの仕事を探してるのに、ビジネスにどれだけお金を節約できるか全然分かってない。学校で創造性が潰されちゃったんだ。誰かに指示されるのを待っていて、誰もいないときにどうしていいか分からなくなってる。みんな行き詰まってる。見えているのは能力の欠如じゃなくて、方向性をコントロールしたり、追う価値のあるアイデアを作る能力の欠如なんだ。

こういうC-suiteの人たちも、残っている人たちがAIに置き換えられることを期待している。彼らはホッケースティックの「AGIがすぐそこにある」という話に乗ってる。私はそうは思わないけど、少なくともそれなりに論理的ではあるよね。本当にそう信じているなら、もっと開発者を雇いたいとは思わないはず。

利益率が下がるにつれて、どこかから価値を絞り出さなきゃいけなくて、それが労働の雇用や解雇、報酬に影響するから、そういう結果に強いバイアスがかかるんだ。AIの魅力の99%は労働コストの削減にあるし、雇用はそれに逆行する。とはいえ、AIの生産性主張は信じてないけど、理論的にあなたの仮説に寄与する要素を指摘してるだけだよ。

新しいウェブサイトのための足場を作るの？LLMはそれが得意なんだ。すごく得意で、記事の著者が示したすべての統計は、既存のコードベースではなく新しい開発に基づいているにもかかわらず、せいぜい横ばいだったよ。

依存関係がどこから来るのか分かるなら、もっと調べてみないと。インジェクションのせいで他の人のコードベースが手に負えなくなるのが本当に嫌なんだ。「フレームワークは数十億行のコードをスキャンして実装を見つけることができるし、君もできるよ！」

LLMは新しいAPIやライブラリについて、俺が自分で調べるよりもずっと早く理解させてくれる。すごいスピードアップだよ。知らない言語でちょっとしたグルーコードを書く必要があるとき、LLMは時間を節約してくれるだけじゃなく、たぶん二度と使わないであろうことを学ばなくて済むようにしてくれるんだ。これについては、気持ちが揺れ動くんだよね。同じような感情を抱いたこともあるけど、あまりにも頻繁にカーテンの裏を覗いて、ドキュメントを読んで外部依存関係に慣れた後、LLMの返答が逆説的に慣習に従っていなかったり、オンラインで見つけたコード例に問題を無理やり合わせようとしていたり、機能を不適切に使ったり、シンプルにできることをわざわざ遠回りしてやったりすることに気づくんだ。近くで見ると魔法のように感じるけど、あまりに近づきすぎると理解している気になってしまうのが心配なんだよね。

釘にハンマーを使うのはやめて。え、じゃあ釘には何を使えばいいの？

LLMは雑務を自動化できるけど、人間よりも時間がかかることもある。それでも、実際にはバックグラウンドで作業が進んでるんだ。バックグラウンドで監視なしにできるこの雑務って何なの？ AI推進派は、成功している具体的なタスクについてもっとはっきり説明するべきだと思う。あまりにも曖昧で手を振るだけの説明にはみんな疲れてきてるよ。

「適切なライブラリが複数あるのに、ゼロからロジックを実装することで、今私たちが所有するこのコードは、すべてのことをしようとする巨大なPRになっている。コードの量によっては、これをポジティブにしか見れないかな？50行のコードのために巨大なライブラリを引っ張ってくることが多すぎる。」

確かに、こういったことの発見は、今の仕事で私がまだ解決しようとしていることで、少なくともLLMsを使ってコード（ベース）を分析したり検索したりすることはできるかもしれない。ただ、チームメンバーがかなり独立して作業できる必要があるから難しいんだよね。でも、内部ライブラリの知識がすごく孤立しちゃうこともあるし。

グリーンフィールド開発の経験は全然違うよ。プロジェクトの初期段階では、LLMの意見はプロジェクトを始める個人と同じくらいの価値しかない。コーディングスタンダードや他の項目はまだ確立されていないからね。バグだらけの半端なコードでも、プロジェクトはまだデモできる状態なんだ。1つのプロジェクトをデモする代わりに5つをデモできるのは大きなプラスだよ。

「マネージャーが、私の最新プロジェクトの納期が元の見積もりの20%に短縮されたと言ってた。なぜなら、私たちは『AIファーストの会社』だから。神よ、彼らを許してください、彼らは自分たちが何をしているのか分かっていません。」

SVPやPM、あるいはラインマネージャーがAIを使って、2ヶ月のインターンプロジェクトを1週間で実装するのを見てみたいな。--- [1] 一般的に、インターンの時間の半分はコーヒーマシンを探したり、時間通りに出社する方法を学んだり、他のインターンとミニゴルフを楽しむイベントに参加したり、ユニットテストが存在することを発見したりするのに使うんだ。

マネージャーが言ってたんだけど、最新プロジェクトの納期が元の見積もりの20%に削減されたんだって。「AIファーストの会社だから」って。もしインシデント対応も自動化されたLLMに任せられるなら、まあ、いいんじゃない？ CEOの思い通りにさせて、評判の代償を払わせればいい。うまくいかなかったら、LLMがコードを書いてなかった日の状態にgitリポジトリを戻せばいいんだし。ちょっと冗談半分だけどね。

同じく。多くの日で、コードの出力の90%はClaudeが生成したもので、1日かかっていたことが今では1時間もかからずに終わる。私の個人的なOSSプロジェクトのかなりの部分もAIの助けを借りてる。見た目では分からないかもしれないけど、厳しいスタイルガイドがあって「AIスタイル」を抑えてるし、READMEでもAIの使い方についてあまり話さないからね。Intellisenseや構文ハイライトを使ったことも言うべきだと思ってる？

それが「意味がない」とか言ってるのに、生産性が上がってるってどうやって確信してるの？ 何か証拠はあるの？

ソフトウェアエンジニアが問題解決や判断、コンピュータコードへの翻訳を積極的に練習しないと、神経的な疲労が起こると思うんだ。そうなると、そのスキルが衰えてしまう… これはほとんどすべてのスキルに当てはまると思うし、自転車の乗り方でもそうだよね。確かに乗り方は忘れないけど、自転車と一体になって上手に操る能力は衰えてしまう。もしエンジニアリングでもそうなら、これは本当に警告として受け止めるべきだと思う。

つまり、AIに関する話が多い中で、真実はかなり明白だと思う。特に、主流メディアの「科学」記事みたいに、いつも小さな情報を元に「すぐそこにある」みたいな大げさな主張をするのが多いから。

少なくとも俺の経験では、真っ白なキャンバスのプロジェクトでは優れているよ。何もないところから、基本的なものを作りたいときにね。ツールはたぶん、俺よりも早く新しいReactプロジェクトをセットアップできる。でも、実際の作業リポジトリで試すたびに、ほとんど役に立たなくなっちゃうんだ。だから、そんなに盛り上がるんだろうね。テクノロジーデモには完璧だけど、管理者は現実の世界で結果が出ない理由を不思議がるんだ。

それに、プロダクトを作るとき、ユーザーがどう求めているかを見たり、後から気づいたエッジケースを修正したりする反復プロセスを早めることはできない。これがプロダクトを良くする要素で、ソフトウェアが成熟するのに10年かかるっていう記事がある理由だよね。: https://www.joelonsoftware.com/2001/07/21/good-software-take...

これが答えだね。プログラミングは、フリーランスの人間が書いたコードでもAIを使ったものでも、ソフトウェアを提供する上でのボトルネックじゃなかった。AIは、過剰採用の解雇を正当化する便利な口実に過ぎないし、今や「AIファースト」になったから、投資家がさらにお金を燃やすためにドアを開けているんだ。

参考までに、これは私の経験とかなり一致してる。AIの流行に乗るのは遅かったけど、データのカットオフ日直前にリリースされたモデルやツールの組み合わせを使ったことで意見が変わったんだ。友達からの印象では、多くの企業がこれらのツールを使うことにOKを出すまでにもっと時間がかかってるみたいだから、その採用による出力にはかなりの遅れがあると思う。ただ、METRの研究についても似たような懸念があって、生産性の結果に関する集計研究がもっと増えることを期待してる。

エージェントが十分に良くなるまでは、AIは全然私を早くしてくれなかった。それが今年の4月/5月だったんだ。5ヶ月前のことで、10倍の時間で言えば6年分だよ。

批判が出るたびに、ここ3年間の反応が「いや、使ってないからだよ、やっと良くなったんだ！」ってのがすごいよね。

この説明に「ステガノグラフィー」って言葉を使ってほしかったな、READMEに書いてたみたいに。そうすれば、何をするものかが100%分かりやすくなるのに。