同じく。サイモンは、AIの進展について（なんとか）ついていける理由の一つなんだ。これからも彼のブログやHNのコメントから学ぶのが楽しみだよ。

「Javaにちょっとした文法的な工夫を追加することに投票した」…あの頃は、全部Rustで書き直したいって思ってたよね。あの頃はもっとシンプルだった。クリプト系の人たちが、ベンチャーキャピタリズムの最悪の部分みたいに見えた時代だった。

残ると思うけど、1月から5月の間のように再び熱い話題になることはないと思うな。

2025年の予測があまりにもひどくなったから、今回はパスしようかな！ https://simonwillison.net/2025/Jan/10/ai-predictions/

それについてセクションを追加しようと思ったんだけど、時間がなくてうまくまとめられなかったからやめたんだ。多くの企業がジュニアエンジニアの採用を減らしているのに対して、CloudflareやShopifyが1,000人以上のインターンを雇っていることを対比させたかったんだよね。

僕の予想だけど、もしほとんどのソフトウェアエンジニアを排除できれば、大半の知識労働もなくせると思う。ロボティクスの現状を考えると、肉体労働の方が知的労働よりも長生きする可能性が高いね。

多くの人がLLMの急速な進展に脅威を感じて、自分のスキルが陳腐化することを恐れて、非合理的な行動をとってしまう。こうした変化をうまく乗り越えるためには、オープンマインドを持ち、柔軟に対応し、継続的な学びを受け入れることが大切だね。

インターネットやスマホは、ほぼすべての人にとってすぐに役立つものでしたが、AIはそのレベルには全然達していない。プログラミングのような分野では多少役立つけど、普通の人はAIを使わずに日常生活を送ることができると思う。一番広く受け入れられる可能性があるのは、AIが生成したインスタグラムのリールみたいな100% AIのエンターテイメントかもしれない。もしかしたら、僕が普通の人たちとズレているだけかもしれないけど、これが流行るとは思えないな。リングカメラの動画みたいな新しさとしては楽しいけど、AI生成のメディアを一日中見るなんてことは絶対にしないよ。

HNが影響力のある技術を軽視するっていうアイデアは、HNが始まった頃からあるよね。実際、みんな過去を振り返ってばかりで、時代に取り残されてる感じがする。ただ、HNの議論は一様じゃないし、Karpathyが最近のブログ記事「10年前のHacker Newsを自動採点する」で示したように、少なくとも一部のコメント者はすごい先見の明を持ってるよね。https://karpathy.bearblog.dev/auto-grade-hn/

「なぜHacker NewsはLLMの登場を軽視しているのか理解できない。LLMは信じられないほど役立つと思うけど、ここ数年の進展を見ていると、”指数関数的な進歩”と、世界を破壊するような超知能の予告があった。客観的に見て、私たちはその道を歩んでいない。LLMの登場はない。少しの改善はあるかもしれないけど、明らかにシグモイド的な進歩を見ている。みんなの代わりには言えないけど、正当化されない誇張した rant にうんざりしてる（指数関数的な進歩については議論する必要がないのがいいところだよね）」

LLMには本当に役立つ部分がある。でも、その実際の有用性は、偽の盛り上がりや過剰な約束の山の下に埋もれている。LLMには本当の限界があって、すぐには解消されない。新しい技術が出てこない限り、ほとんど共通点がないものに移行するまでね。人々が「進歩の洗浄」を行っていて、これらの短所が十分なデータと計算を投げれば魔法のように消えると主張しているけど、明らかにそうはならない。

自分の意見を言うと、もし盛り上がりが本当なら、MongoDBがあるのにリレーショナルデータベースは必要ないし、暗号通貨があるのにドルは必要ないし、すべてのバーチャル商品はNFTとして独占的に販売されているはずだし、今頃は自動運転車だけを運転しているはずだよね。LLMは主に、現金が尽きる前に独占を達成しようとしている詐欺師たちによって推進されている。そういう条件下では、彼らの約束を信じるのは難しい。彼らが破産するか、左右にお金を失うのをやめるまで待つつもりだし、残ったものはおそらく本当に役立つものだと思う。

僕の意見（他の人と同じくらいの知識しかないけど）は、範囲が示しているのは、これはまだ人々が理解しようとしている複雑な現象だってこと。僕の疑いは、次のようなことが起こっていると思う：1. LLMは自然言語の指示を受けて、コンパイル可能な機能的なコードを出力するなど、本当に印象的なことができる。これが一部の人を応援団に変えてしまう。2. 他のエンジニアは、実際のプロダクションシステムでは、LLMが効果的に反復するための十分な背景知識やドメイン知識を欠いていることに気づく。出力は出るけど、冗長で、求められている変更のポイントを外してしまう。3. LLMは知識がない人にも「ごまかす」ために使われて、大量の出力を生み出すけど、それは基本的に的外れなもの。これが、同じシニアの人たちを非常に不満にさせる。彼らの時間を無駄にするからね。これはツールのせいではないけど、一般的にそういう使われ方をされるから、ツール自体が悪く見られがち。4. これらのツールやワークフローには、疑わしい価値のものも含めて、信じられないほどの複雑さがある。だから、ツール自体だけでなく、この分野でリーダーになろうとしている人たちや、彼らが考え出すような奇抜なハックに対しても懐疑的なんだ。5. これらのツールが経済的に価値を正当化できるかどうか、そして社会に与える影響についての本当のマクロな疑問がある。6. 最後に、これらのツールは「知性」の境界を突いている。私たちの種の宝物であり、多くのエンジニアコミュニティの人々にとって大きなステータスの源でもある。だから、何かがこの概念を価値を下げたり、民主化したりする可能性については、ちょっと敏感になってしまうのも自然だよね。これが僕の意見だけど、これは複雑な現象で、いろんな糸に触れているから、いろんな意見が出てくるのは当然だし、同じ人がある側面については楽観的で、別の側面については悲観的に感じることもあるんだ。

自分の意見として言うと、AI自体がスパイキーだから、反応のスパイキーさがあると思う。特定のタスクにはすごく優れていて、他のタスクには驚くほど劣っている。スパイクの部分で使っている人は、その良さに本当に驚いているけど、トラフの部分で使っている人は、みんなができないことに対して狂ったように盛り上がっているのがイライラするだけなんだ。