これにはあんまり共感できないな。AIを使ってコードを書くたびに、背中に「ちゃんと確認しなきゃ」っていう感覚がずっとあって、自分のコードで補ったり修正したりしないと気が済まないんだ。そういうモヤモヤが、数分で動くアプリができる快感を打ち消しちゃって、これがすぐに変わるとは思えない。とはいえ、経験はあるから、ジュニアやミッドレベルの開発者だったら、これにハマるのも分かる。最初の頃に、知識のあるメンターにコードレビューで叩かれた傷がなかったら、あの感覚は感じなかっただろうな。

今のプロジェクトでは、毎日Java、Ruby、JavaScriptでコーディングしてる。言語の違いを調べるのに、昔は簡単だったGoogle検索で無駄にトークンを使っちゃってる。null安全演算子のRubyとJScriptの違いや、RubyとJavaのcontinue/break文のことを混同しちゃうんだ。Claudeは、俺が使う中で一番複雑なことが古いJavaのループをリファクタリングして、もっとモダンなストリームを使うことだって知って、きっと失望してるだろうな。

その気持ち、100%理解するよ。だから、リモートの大学で数学を「趣味」として勉強してるんだ。今の時代、役に立たないかもしれないけど、たぶん現行の最前線モデルよりも上に行くことはないだろうけど、自分の頭を鍛えるためにはやってる。これを体力トレーニングと同じ原則に例えられると思う。今は身体を動かすことが必須じゃないけど、やっぱり役に立つし、使わないのはもったいない。自分がバカになっていくのを見て、何もしないのは愚かだと思う。

手でコードを書く時間がある人は少ないと思う。実際に何を書いてるか見てみると、ほとんどの場合は新しいことでもないし、特別なことでもない。Xのバックエンドを作ったり、簡単なバグを直したり、ミッドシニアプログラマーにはトリビアルなことばかり。難しいタスクは、主に（また私たちにとって）コードのアーキテクチャに関する決定で、LLMが機能実装で脱線しないようなシステムをどう開発できるか考えてる。要するに、今は手でコードを書くのがいいかもしれないけど、将来的には株主や上司がLLMの助けを借りて、機能を早く提供したりバグを修正したりすることを求めると思う。それができなければ、パフォーマンスが悪くなる。結局、私たちが望むことではなく、株主が望むことなんだ。もちろん、これに疲れないなら、自由な時間に手でコードを書くことはできるけど、ドゥーマーのように聞こえたくはないけど、これはすぐに現実になると思う。

AIを使って考えることを排除するんじゃなくて、単調なコードを書く作業から解放されるために使ってる。プロトタイプが実装されたら、AIはコードを書くのが得意なんだ。初期の概念実証の粗いプロトタイプ（コメントなし、ハードコーディングされた変数など）を自分で作って、AIがそれを製品化してくれる。これのおかげで、さまざまな労働倫理やスキルを持つ人間を管理する代わりに、エージェントのチームを指揮できるようになった。AIはコードベースで使われているパターンを維持したり、業界のベストプラクティスに従ったりするのが得意なんだ。AIを使うと、プログラミング言語で書く量が減って、英語やLLMに話しかける言語がメインになるよ。

開発者として、これって仕事の安定感を感じるなぁ。しばらくLLMを使ってみて、確かに便利だし、好きだって認めざるを得ない。いくつかアプリを「バイブコーディング」してるけど、自分のアイデアがすぐに形になるのはいい感じだよね。ただ、経験上、盲目的に信頼すると痛い目に遭うこともある。自分のバイブコーディングしたプロジェクトでも、頼んでない「機能」を勝手に追加してくるし。ペットプロジェクトだから、最終的に期待通りの結果になれば気にしないけど、企業はそんなに柔軟じゃないと思う。顧客も、毎回の修正やアップデートで機能が変わったり追加されたりするのは嫌だろうし。これからいろんな方向に進む可能性があるけど、現状をまとめると、多くの企業がこの方向に進んでる。適切なエンジニアリングがないと、AIは簡単にコードを増やして、アプリケーションを意図せずに変えてしまう。AIへの恐れから、ジュニアエンジニアが市場に入るのが減るし、採用も減るだろう。AIの利用が臨界点に達して、大量の変更を行うようになると、「プロンプト」を出している人たちも圧倒されるかもしれない。結果的に、頭の中で覚えておかなきゃいけない機能が増えていく。LLMを100%信頼するのは無理だと思うし、そのせいで開発者はアプリケーションが何をするのかをしっかり理解しておく必要がある。最終的にはバグがたくさん出て、開発者は追加の人材が必要だって文句を言うことになる。再び採用が始まるんじゃないかな。今は新しい開発者にとって一番厳しい時期で、市場にいる人にとっては一番良い状況だと思う。

学校でのAIのリスクについてはよく話されるけど、そのリスクはどんな学習環境にも当てはまるよね。最近新しい仕事を始めたんだけど、AIのおかげでオンボーディングがすごく難しくなってる。AIをあまり使ってない同僚よりも、自分の役割に慣れるのが遅い気がする。慣れない言語でコーディングしてるから、バイブコーディングの誘惑が強くなってる。少なくとも、クロードが意味不明な答えや不要に冗長な答えを返すときには気づけるスキルはあるんだけど、クロードにコードを書いてもらう時間が長くなるほど、仕事に必要なスキルが身についてない気がする。PRを提出するときも、自分の仕事に自信が持てなくて、なんだか嫌な気分になる。正直言うと、クロードにSlackやドキュメントを検索させて質問の答えを探させるのは、本当は他の人に聞けばいいのにって思う。AIが自分の社会不安を助長して、人との接触を避ける方向に誘導してる気がする。それが理解を深めるためにも、社会的な交流の必要性にも良くないってわかってるのにね。これって自分の責任を放棄してるように聞こえるかもしれないけど、特定のタイプの人にとって、ある技術が特に中毒性があることを指摘するのは重要だと思う。そういう人たちをネガティブな行動サイクルに閉じ込めてしまうんだ。今AIに頼るのを控えれば、自分のスキルを成長させて、AIに単純で結果を確認しやすいタスクを任せられるようになるんじゃないかと思う。挑戦的だけど、必要なことだよね。

30年間ブログを読んできて、こんなにひどい罵り言葉を見たことはないよ。そしたらSubstackや左派が登場して、今や人々は私がそれ以上のことを読む気もないのに、罵り言葉を書いてる。確かに、彼らは自由に書くことができるし、私はそれを以前の年に読んだものと比べてクソだと思う自由もあるけど。

使わなくなったら、脳が文字通り変わっていくよ。だから、そうだね。そうなんだ。

これに対抗するいい方法は、開発者やAIが特定の時にコードを書くべきじゃないってことに気づくことだと思う。人は自分のワークフローを変えて、コードと一緒に自分自身も成長させる必要があるよね。俺は複雑な問題に取り組んでいる間、退屈でアーキテクチャに関係ない、ボイラープレート的な重いタスクをバックグラウンドでGitのワークツリーに任せるようにしてる。小さなイテレーションで作業してもらって、毎ステップをコミットするように頼んでるんだ。コーディングセッションが終わったら、そのコードを見直すことができる。