自分にとって価値がないことや、コアミッションに関係ないことは外注しよう。自分にとって価値があることや、コアミッションに関わることは自分でやるべきだよ。これはビジネスレベルでも当てはまる（例えば、ほとんどのソフトウェア会社はフルタイムの経理担当者を雇う必要はないよね）。でも、AIの時代ではさらに重要だと思う。俺はLLMを使って、つまらないコードを書くのを手伝ってもらってる。CDKを書くのは嫌だし、何度も書いた同じボイラープレートのHTMLやJSをまた書きたくないから、そいつらにやってもらう。だけど、俺がやってることのコアに関わるものを実装しようとするときは、もっと自分が関与したいんだ。文章を書くときも同じだね。ライティングの業界には、「ほとんどの人は、書くプロセスよりも出版された著者になりたいと思っている」という古いジョークがある。書きたいと言う人は、実際には書く作業をしたいわけじゃなくて、カクテルパーティや自分の名前が書店や図書館に並ぶのを見たいだけなんだ。LLMはそれをより実現可能にしてくれるけど、ちょっと変な代償がある。俺が書くのは、考えたいからなんだ。LLMを使ってアイデアを出すときも、思考を改善するために使ってる。出力された生のテキストは他の人に渡したいものじゃないけど、考え方を変えたり、文法チェックや軽い編集作業に役立つことはある。コアの思考は決して外注しない。フィクションを書くときも、プロットやキャラクターの発展、対話の展開、シーンの順序などのプロセスを楽しんでる。なんでそれを外注したいんだ？読者が興味を持つのは、俺が伝えようとしているものじゃないのか？アートは、アーティストが言おうとしていることと、観客が受け取ろうとしていることの間に生きている。LLMが関わることでそれが壊れちゃうんだよね。だから、コーディング、技術的なライティング、ノンフィクション、フィクション、何でもそうだけど、LLMを使ってるなら、諦めて「これには興味ない」と言ってることになる。それがOKなら、それを意識して受け入れて、最初から話しておくべきだよ。

誰かにLLMの匂いがする文書を送るとき、私はただ、LLMが他の人が聞きたいと思っているものに近いものを生み出しただけを示しているだけなんだ。私はアイデアと向き合ったわけじゃない。これが、他の人にLLMのコンテンツを送ることの問題を的確に表現している。相手があなたがLLMのライティングを提供していると気づいた瞬間、関係のダイナミクスが完全に変わる。今や、あなたは彼らに自分のアイデアやコードをレビューしてもらうのではなく、LLMから得た出力をレビューしてもらうことを求めていることになる。職場で最も悪質なLLMの使い方をするのは、チケットを受け取り、Claudeにチケットをやらせて、PRを押して、他の人がその作業をレビューするのを期待しながら自分はアイドル状態になる人たちだ。私は何度か不快な会話をしなければならなかった。彼らに、自分の提出物を提出する前にレビューするのが自分の仕事だと説明するために。それは明らかなことのはずなのに、LLMがテストに合格するコードや、あなたが書いたプロンプトに合っているように見える文章を生み出す魔法が、一部の人の脳に何かをするんだ。

この記事のタイトルは「AIに書かせるな」だけど、実際のポイントは「AIに考えさせるな」に近い（「考えること」を見て）。この区別は重要だ。なぜなら、(1) 書くことは考えを促進する唯一の方法ではないし、(2) 書くことは考えを促進する最良の方法でもないからだ。書くことが（a）全員にとって最良の方法ではないし、（b）すべての状況で最良の方法でもない。オーディオはアイデアや思考プロセスを捉える素晴らしい方法になり得る。ロッド・サーリングは主に口述で書いていたし、マーク・トウェインも自伝のほとんどを口述で書いた。マーク・デュプラスの「トーキング・ドラフト・メソッド」（1分）：https://www.youtube.com/watch?v=UsV-3wel7k4 これは、形式や「正しく書くこと」に早すぎる段階で気を取られる人や、白紙に intimidated される人、非神経的な人々に特に効果的だ。自己録音は、メディアのすべてのアーティファクトを脇に置いて、自分が言いたいことを捉える素晴らしい方法だ。そこから、AIを使ってトランスクリプトや軽いトランスクリプトのクリーンアップ、文法チェックなどを活用することができるし、すべきだ。

書くことは「思考の最終ステップ」だと長い間考えてきた。アイデアが頭の中ではクリアだったのに、書き始めた瞬間に崩れて、解決すべき大きな矛盾があることに気づいたことが何度もある。同様に、何かを緩くカジュアルに書くことで、トピックの見方を根本的に変えたり、思考を本当に固めたりすることができたこともたくさんある。しかし、基本的に古い形式のコンテキストエンジニアリングに過ぎない書き方も多い。PRDがアイデアを考える場所だと思いたいけど、多くの人がAI以前に、PRDが実際には計画や思考なしのコンテキストのダンプに過ぎなかった状況に遭遇していると思う。そういう場合は、書いているという前提を完全に捨てるべきだ。儀式として何かの提案を書く必要があるなら、AIにやらせればいい。もし、コンテキストを思い出すためだけに機能を文書化しているなら（そして、実際にはそれを駆動する大きな抽象的原則を説明するわけではない）、それはLLMが消費するためのコンテキストとして作成する方がいい。最近、私のエンジニアリングチームは、壊れた変更を認識できるようにリリースノートを書くことを強制しようとしていたが、人々はそれを読むことにうんざりしていた。明らかに最良の解決策は、あなたのエージェントが将来のエージェントのためにリリースノートを書くことだ。もう面倒な書き物や読み物は必要ないし、コンテキストも失われない。AIの完全な影響が私たちの働き方に浸透するまでには、しばらく時間がかかると思う。その間、私たちはAIが書いたコンテンツをAIにフィードバックし、他の誰かに送ることを続ける（これがもっと最適化されたクローズドループになるはずなのに）。

これにはほとんど同意するけど、唯一の懸念は、LLMが「アイデアを生成するのが特に得意だ」という考え方だ。彼らが生み出す悪いアイデアを捨てるのは問題ないけど、設計上、提案は平均的で、平凡で、主流で、ほとんどニュアンスがないものになる。面白いアイデアや新しいアイデアを作りたいなら、誰にもLLMを使ってアイデアを生成することを勧めないよ。

デバッグについても同じように感じてる。少しずつ間違っているプロセスを繰り返すことで、実際に何が起こっているのかを理解できるんだ。時々、LLMがその誤解を一気に解消してくれることもある。簡単に解決できた気分になるんだけど、結局、デバッグの過程でそのポイントに至った背景がわからないと、時間を節約した以上に自分を遅くさせることが多い。LLMが見落とした早い段階の洞察を掘り起こすために、しばしば戻らなきゃいけないんだ。もし問題が単純で、LLMが直接答えを教えてくれるなら最高だけど、デバッグの「コーチ」や「アシスタント」として使うのは、むしろ何もしないより悪いことが多い。

AIを使うタイミングを決めるのは、カート・ヴォネガットの言葉に尽きる。「アートを練習することは、上手でも下手でも、魂を成長させる方法なんだ。シャワーで歌ったり、ラジオに合わせて踊ったり、物語を語ったり、友達に詩を書いたり、たとえ下手な詩でもね。できる限り頑張ってやってみな。大きな報酬が得られるよ。何かを創造したことになるから。」アートは、アイデア出しやコンテンツ生成の境界線を引く場所なんだ。AIを使って作成した業務報告書はアートじゃないけど、個人のブログはアートだし、内面的に理解しなきゃいけないこと（しっかり理解して覚えること）もそう。だから、ブログにはこんな免責事項を載せてるんだ（あ、ページの誤字はわざとだから！）：https://jasoneckert.github.io/site/about-this-site/

文書の過負荷に対する合理的な反応は、ほとんど無視することだよね。組織の労働者や管理者は、大量の文書に圧倒されてる。なぜなら、ちょっと「それっぽい」ものをサクッと作るのが簡単だから。でも、文書を書くことにはまだ価値があると思う。元の記事に同意するよ。結局は思考の問題なんだ。俺の見解はこうだ：プロセスをパートナーシップ（人間と機械）として扱い、反復的に進めれば、LLMを使ってまともな文書を書くことができる。

時々、情報のコンパイルにLLMを使ってる。俺は教師で、学生のためにサクッとワークシートを作るのに使ったりする。特定の概念について練習が必要だと感じたら、LLMにLaTeXドキュメントを生成させて、それをPDFにコンパイルするんだ。文書作成には特に役立つけど、文章形式のものを書くのは本当に苦手。俺の声を伝えるのも下手だし。時々、授業を作ってLLMにクイズを生成させて、内容の間違いや不明瞭な部分をフィードバックしてもらったりする。文書の構成を手伝ってもらうこともある。要件を伝えると、一般的なアウトラインを作ってくれて、それに自分の言葉を入れるだけなんだ。学生がLLMを使うことについては、どうアプローチすればいいのかまだ分からない。厳格に「LLM禁止」ってルールを作るのは馬鹿げてるから、そうしたくない。適切な使い方を促したいんだけど、学生の文脈での適切な使い方が何か分からない。LLMは素晴らしい学習ツールになり得るけど、同時に足かせにもなり得る。

著者が言ってること、まさに私も同じことを思ってる。ウィリアム・ジンザーの『Writing to Learn』はみんなに読んでほしい本だよ。書くことで何でも学べるっていう素晴らしい内容が詰まってる。LLMに全部書かせちゃうと、ほとんど何も学べないんだよね。