世界を動かす技術を、日本語で。
最近、友達の仕事は、彼の技術的じゃない上司が生成したAIのゴミをレビューすることになってる。ほとんどは機能してるように見えるけど、実際には本番環境には向いてない理由を証明するのが主な仕事。先週、彼が受け取ったPRについて話してたんだけど、簡単なCRUDエンドポイントの追加のはずが、実際には2,000行以上の複雑なコードで、キャッシュシステムを手動で操作して、機能してるように見せかけるフックを追加してたんだ。彼はほとんどの時間を、これをマージすべきじゃない理由を説明するのに使ってた。ますます、ブランドリーニの法則がAI生成コードに直接当てはまると思う。> 「〜バカげたこと〜 [AIのゴミ] を反論するのに必要な[精神的]エネルギーは、それを生み出すのに必要なエネルギーの桁違いに大きい。」
出荷しろ！
彼はほとんどの時間を、これをマージすべきじゃない理由を説明するのに使ってた。「これがどうやって、なぜ機能するのかを詳しく説明してくれないと、マージしないよ。」これは、開発者が提出前にしっかり考えなかったコードに対する応答として十分だと思う。AI生成のものであろうとなかろうと。
甥っ子はプログラミングの知識がゼロなんだ。彼は、自分を大金持ちにするウェブサイトを作りたいと思ってる。問題Xを解決する方法をAIに聞くけど、正しい質問をどう聞けばいいかわからない。それでも、AIは70%の解決策を提供してくれる。残りの30%を自分でやるために十分なプログラミングを学ぶ前に、彼は墓場に行くことになるだろうし、最初の70%を理解することもないだろう。AIに任せるのは人間に任せるのとは違う。人間を信頼できなければ、別の人を探せるけど、AIを信頼できなければ、選択肢はあまりないし、どれも不快な学習曲線がある。
https://www.joelonsoftware.com/2000/05/26/reading-code-is-li... https://www.joelonsoftware.com/2000/04/06/things-you-should-... （記事の真ん中の太字の部分を読んでみて）これらの記事は25年前のものだよ。
大体同意するけど、反論として、今日は大きなPRを出したら、リード開発者がすんなり受け入れてくれたんだ。やり方はこんな感じ：1. ブランチを作って、動くまでコードを適当に書く（Codex CLIを使ってる）。2. 新しいPRを開いて、適当に書いたコードを参考にしながら、自分でゆっくり本物のPRを書く。既存のコードと照らし合わせながらね。新しい概念もいくつかあったけど、既存のコードには前例があった。全体的に見て、自分で手書きした場合と同じくらいの質で、より早く解決策を出せたと思う。自分が理解できない解決策をPRするのは失礼だと思うけど、このプロセスは以前のAIなしのアプローチに似てる。機能が動くまで適当にコードを書いて、ざっくりした形がわかったら「ちゃんと」やり直すって感じ。
「〜バカげたこと〜 [AIのゴミ] を否定するのに必要な[精神的]エネルギーは、それを生み出すのに必要なエネルギーの何倍も大きい。コードレビューで、code-rabbitやgreptileのようなAIツールが大量にゴミを生み出しているのを見ている。これらのツールが出すきれいにフォーマットされたゴミを読むだけで、ものすごい人間のエネルギーを消費しているんだ。その中からたまに役に立つものを見つけるためにね。」
私が見る限り、その記事は「活動が多い、熱意もある、でもリターンは少ない。なぜ？」という一段落で終わってる。ハーバードビジネスレビューの購読者なら、もっとあるの？
UBOとVPNの広告ブロッカーを無効にしなきゃいけなかったよ。そしたら、全体が表示された。
ワークスロップの生産は、誰がArk Bのチケットをもらうべきかを決める方法だよ。
最近、私の管理チェーンは日常業務でAIを使うことを義務付けたけど、さらに生産性を上げることも義務付けた。年次レビューの時には、AIが私たちの仕事をどう良くしたかをすべて書き出さなきゃいけない。そのポジティブな結果は前提とされてる。AIが実際に仕事を悪化させたり遅くしたりする場合については、考慮されてないみたい。そういうケースは無視して、うまくいった時だけ言及するのが求められてる感じ。これは、グローバルなAIマーケティングの誇大宣伝工場の鏡のようなものだね。うまく機能する方法を常に宣伝して、うまくいかない時は無視したり軽視したりする。
AIに、日常の仕事でどれだけ生産性が上がったかを書かせてみて。これが得意なんだよね。各セクションを細かく展開させることで、1万語に膨らませることもできるよ。
AIが私の生産性を上げてくれた方法：スペルチェックのおかげで、Slackのスレッドでの誤字が4%から10%減った。
« AIがこの質問のほとんどの答えを書いてくれたおかげで、生産的になった。これ以降の文は無視していいよ。これは質問から自動生成されたもので、現実とは全く関係ないから。 »
素敵な会議に参加してたんだけど、ある上級「リーダー」が作業見積もりを見ながら「これにAIツールを考慮してるの？考慮してたら少なくとも30%は下がるはずだよね」って言ってた。俺もAIツールを使ってるし、使うのは好きだけど、「このツールはすごいから開発時間を30%短縮できる」って言うのは、開発者自身かその直接のマネージャーから出てくるべきだよ。そうじゃないと、ただ数字を作り上げてチームに押し付けてるだけだよ。
さらに、私たちをより生産的にすることを義務付けるという追加のステップも踏んだ。決定を下す前に、自分に聞いてみて：「これは会社にとって良いことなのか？」
アメリカのビジネス文化がソ連のスタハノフ主義を再発明したのはすごいね。
あなたの会社はAIに関与してるの？その道を選ぶ会社は、マーケティングのためにAIに関与してる気がする。純粋に顧客のためだけのビジネスで、AIがコストでしかない場合、実際にビジネスに影響を与えない限り、上手くいかないと思うんだけど。そういう会社も、追加コストを正当化するループにハマってるのか、それとももっと慎重になってるのか、聞いてみたいな。
年次レビューの時期が来たら、AIが私たちの仕事をどれだけ良くしたかをすべて書き出す必要がある。それがAIがフル活用されるところだ。
企業のダブルスピークの面白い例だね！ > 「私の管理層は最近、日常業務でAIを使うことを義務付けたけど、さらに生産性を上げるために使うべきとも義務付けたんだ。今、彼らはAI推進派として記録に残ってるけど、同時にAIが崩壊した時のために言い訳もできる。「生産性が上がるなら使えって言っただけだ！」ってね。わかる？彼らは間違ってるとは言えないんだ。
私たちはこれらの労働者を「パイロット」と呼んでいて、「乗客」とは違うんだ。パイロットは、仕事中にジェネAIを75%多く使っていて、仕事外では95%多く使っている。技術に関する本当の問題を特定して、（たぶん）その技術を受け入れようとしない架空の人々に責任を転嫁する。高い主体性と楽観主義を持ったパイロットのマインドセットを体現しよう。キャリアアドバイスありがとう。
パイロットは飛行機の操縦方法に最終的な権限を持っている。飛行機が着陸できないと、自分が困るからね。もし君が低レベルのオフィスワーカーなら、パイロットじゃないよ。
ばかげてる。『ハッカー精神』を受け入れて『コーディング忍者』になり、『ウィザード』のマインドセットを持つことで、AIやブロックチェーンのような変革的なパラダイムの中で次のレベルのシナジーを得られるっていうのは、信頼できる情報だよ。
パイロットのマインドセットを持って、高い主体性と楽観主義を体現しよう。ここから高速で飛び立とう。
それは間違ってないよね。AIを使ってる人には明らかに2種類いるんだ。1つは「Xがどう機能するか教えて」っていうタイプ、もう1つは「Xをやって」っていうタイプ。どんな技術でも同じパターンだよ。
うん、記事は良かったけど、そのポイントに達した瞬間に、BetterUpのコンサルタントの広告になっちゃった。
AIの使用に関する指示は変だね。俺の予想では、経営陣は実際の技術スキルがほとんどないんじゃないかな。20年もコードを書いてないと思うし、AIの過剰な期待を信じ込んでる。LLMが何でもできると思ってるから、使ってない社員は明らかに時間を無駄にしてるって思ってるんだろうね。
AIの使用に関する指示が変なのは、経営陣が従業員が自分でAIツールを最大限に活用しようとしていることを疑っているからだよね。
彼らが後で力を減らすための余地を作るためにやってるという理論では、奇妙ではないよね。予測した数字を達成できなかった人たちの解雇やレイオフを発表するんだ。
今日、うちのCEOがAI生成のブログを送ってきたんだけど、人生でこんなにイライラしたことはない。「xが起こった、これはこういう意味だ」、「画期的」、「ゲームチェンジャー」、「重要」、「技術の変革の最前線」って感じで。
なんでCEOのブログを読んでるの？AIが書いたかどうかに関わらず、この質問は当てはまるよね。
次のCEOからのメールを読むことについて、大事な教訓を学んだことを願ってるよ。
メールの返信にAIが書いた回答を受け入れたことはまだないけど、日常的に試してる。大体、自分のスタイルを捉えられないんだよね。でも、たまに合ってる時もあるけど、何か大事なスパークが欠けてる気がする。AIの出力は99%は何かの平均に回帰してるって考えることが多い。そういう意味では、AIが生成できる部分は全部退屈なこと、つまり価値を加えない部分なんだよね。確かに、メールを書くときなんかは、そのほとんどが退屈なフィラーだけど。でも、AIが特にできない部分が一番大事なんだよ。オリジナルでクリエイティブな部分ね。フィラーなんて元々重要じゃなかったし。実際にテキストを打つことは障害じゃなかった。コミュニケーションに必要なクリエイティブな思考をするための時間とスペースを見つけることが課題なんだ。AIはその部分では全然役に立たないよ。
昔の流れ：顧客にタイムリーにRCAを送る。新しい流れ：RCAをChatGPTで処理して、マネージャーに転送し、マネージャーがそれをChatGPTで処理して顧客に送る。RCAは今や10倍長くて、正確さは10%だけ、顧客に届くまでに3倍の時間がかかるようになった。
わあ、この文章には共感するな。今日は、デザインセッションなしでAI生成のプロトタイプをPRDに付け加えようとするプロダクトマネージャーと話したんだ（私はUXデザイナー）。そのプロトタイプには多くのデザインの問題が含まれていて、毎回レビューして対処しなきゃいけない。さらに悪いことに、見た目が洗練されていて、仕事がほぼ完成しているかのような錯覚を生むんだ。だから、早く進むどころか、AIの誤解についてのやり取りが増えちゃう。