AIが記者の仕事を奪った後、失敗ニュースの見出しが急増してる。

この曖昧さは「クリックベイト」にするための一部かもしれないね。どの意味についてなのか気になって、もっと読みたくなるから。

自分は石のように頭が悪くて、博士号も持ってないけど、約1年前から少しずつ手動でコーディングや数学をやるようにしてる。特に「認知機能の低下」を感じるわけじゃないけど、昔はルーチンだったことが今は重く感じるようになって、すごく「怠け者」になったなって思う。

これは社会が通過しなきゃいけない調整期間だと思う。今の電子機器の使い方を見ていると、数年後にはタバコを吸うのと同じように見られるかもしれない。そして、「低下」の多くは、過去にもっと重要だったスキルから、今の世代が測定したり認識したりしない別のことへのシフトによるものだと思う。

LLMはカンニングを発明したわけじゃなくて、ただそれを簡単にしただけ。カンニングをすると、自分自身を裏切ることになる。教育の目的は学ぶことであって、課題を終わらせたりテストで高得点を取ることだけじゃない。誰も得をせず、カンニングで実質的に傷つくのは自分だけ。学ぶためには脳を適応させる必要があるけど、それは挑戦やストレスを通じてしかできない。筋肉と同じようにね。eスポーツをして体を鍛えることができないのと同じように、LLMを使って宿題をやって学ぶこともできない。機械に考えさせることが、脳にとってタバコを吸うのと同じくらい健康に良くないことを認識するのは、多くの人にとって難しい調整になるだろう。賢い学生はLLMを監督者として使ったり、挑戦やフィードバックを提供するために使うべきで、簡単なボタンとして使うべきじゃない。敵対的または編集ツールとして使えば、学習にとって素晴らしい道具になる。未来は、自分をより効率的にする方法でツールを使おうとする人たちに属する。効率的なツールを使って働かなくて済む人たちには属さない。

今の教え方を逆転させることにメリットがあるのか考えてる。以前は下から教えて、徐々に積み上げていくスタイルだった。セミコロンはここ、波括弧はあそこ、そしてアーキテクチャやシステムに至るまで。でも、誰かが手元にLLMを持ってそのトピックに来たとき、これは意味がないように思える。彼らは高レベルの技術、アーキテクチャ、ベストプラクティスなどを知る必要がある。トピックを追求する中で詳細に入っていくけど、完全に独立してできるようにはならないだろう。この考え方は好きで、今の状況から前向きな道を描いているように思える。

自分自身がAIを過剰に活用し始めたときにこれを観察した。以来、どんなタスクに使うかをもっと慎重に考えるようになったけど、まだ失敗することもある。執筆に関しては、カスタムGPTやClaudeプロジェクトで自分の過去の本を知識として持っているものを使ってプロットラインをブレインストーミングするのは素晴らしい。段落や章を書いてもらうのは、自分の執筆スキルやモチベーション、語彙、プロットラインを把握・記憶する能力が急速に低下しているのを感じるので、もうそれには使わない。勉強に関しては、いくつかの夜間大学のコースを受講していて、素晴らしいと思ったのは、自分で問題を考え抜いて、毎回の講義で自分のノートを取るようにしていること。ChatGPTに概念を説明してもらったり、理由を考えてもらったりすることはあるけど、回答をドラフトするように頼むことは拒否している。プログラミングに関しては、これが難しい。問題やコードベースにあまり個人的に投資していないと、Claudeに多くの部分をオフロードするのが簡単になってしまう。会社が「バイブを合わせて」速度を上げることを奨励していると、質の低いPRが増えて、投資が減る。自分がほとんど理解している解決策をコミットすることもあるし、残りは手を振っているだけ。大きな部分は職場文化の問題だと思う。自分のプロジェクトでは、各タスクの計画者としっかり理解し合うようにしているし、最初の計画を自分で書くこともある。コードを生成する際には、特に興味があり知識がある部分（自分の場合はバックエンド）を正しくレビューするのがはるかに簡単だと認めざるを得ない。フロントエンドはあまり詳しくないし、興味もあまりないので、「まあ、動くからコミットしちゃおう」となってしまうこともある。リリース前に徹底的な品質チェックをするつもりで。これらすべてにおいて、エージェントにオフロードしすぎると、自分の思考力、計画力、推論力、集中力（そして語彙）が低下するのを感じる。自分にとって、そのバランスを保つことは、自分の長期的な脳の健康を維持することと、良い成果を出すことの両方に関わっている。AIと共に育つ若い人たちは、より能力のある（自分の意見では）脳の状態がどういうものかを知らないだろう。彼らにとって、AIを使う脳が普通になるだろう。

このままだと、人間はLLMにリモートで操作されるアバターになっちゃうね。意識の議論の皮肉な結論。

逆に、助けを求めに行った回数と、教育的に失敗した経験、そして友達のように家庭教師を雇う余裕がなかったことを考えると、LLMにアクセスできていたら本当に成績が上がったと思う。まあ、そこそこ良い成績は取ったけど、インターネット以外で助けてくれる人がいなかったギャップがあったんだよね。

自分の能力が落ちてるとは全然感じないな。20年前に大学を卒業したけど、かつての数学のスキルは5〜10年でかなり落ちちゃった。頭の中で素早くできた簡単な算数やパーセンテージが、今では計算機やスプレッドシートに頼るようになった。他の雑学的な知識は、ポケットの中のインターネットにオフロードしちゃった感じ。質問が出てきたときに「そういえば、前は知ってたな、調べてみよう」と思うのが普通になってる。もしかしたら、LLMが登場する前に自分のバカさ加減の限界に達してたのかも。でも、コミュニケーションの状態にはすごいメンタルの負担を感じてる。今の時代は、同時に何百万ものスレッドや会話を juggling しなきゃいけないから。メール、ボイスメール、チャット、オンライン、テキスト、プライベート、仕事、家庭、子供、他の家族、友達、さらにMessages、Messenger、WhatsAppみたいなバリエーションもあって、もう圧倒される。自分が知ってる人たちよりも、すごく繋がりが薄いと感じる。ニュースやスポーツはほとんどフォローしなくなったし、もうそれに使える余裕がないんだ。自分の脳はインターネットが登場する前に作られたもので、アナログからデジタルへの変換が限界に達してる気がする。もしくは、ただ本当にロスの多いプロセスなんだろうね。

最近、テスラから古い車に戻ったんだけど、地図が常に見えるわけじゃない。急にルートを考えなきゃいけなくなって、脳がまたもっと努力しなきゃいけない感じがする。

役割によって大きく変わると思う。私はシニアソフトウェアエンジニアだけど、私が使っているLLMはほとんどの作業を改善してくれる。今ではほとんどのコードを書くのにLLMを使ってるけど、まず20年間はLLMが登場する前にコードを書いてたし、コードを書くのは仕事の5%くらいなんだ。私の仕事の大半は研究、調査、アーキテクチャだから。LLMをジュニアエンジニアみたいに扱ってる。自分が一人でできる明確に定義された仕事を与えてるんだ。何年もやってきたことだからね。問題は、学生が自分が上達する前にLLMを使ってすべてを自動化してしまっていること。大学生に宿題でLLMを使わせるのは、幼稚園児に指で数える代わりに計算機を使わせるようなものだよ。

2021年に標準化テストが廃止されたのが本当の理由なら、なんで今突然失敗率が急上昇してるんだろう？

バークレーの学長が学生に2020年のカリフォルニア州の提案16に投票するように言ったんだけど、これは1996年の提案209を繰り返すもので、公立大学の人種に基づく入学を禁止するものだった。提案16は失敗した。その後、カリフォルニアはSAT/ACTのスコアを無視し始めた。これって、アジア系の学生を減らすための代替手段だったんじゃないかと思う。アジア系の学生は平均的に一番高いスコアを取ってるからね。すぐ後に、同じ学長からメールが来て、その変更が人種の多様性を増やすためのものだと褒めてた。メールにはアジア系の割合が減って、他の人種が増えた前後の数字が含まれてた。

私はアメリカ人じゃないから、もしかしたら背景がわからないかも。でも、テストスコアなしで入学はどうやって機能してたの？

人気のない意見だけど、公立大学をアカデミックなハンガーゲームにするのは、存在する目的に真っ向から反すると思う。教育を受けた市民を育てることが目的なのに、意図的に授業の質を下げたり、試験で学生をつまずかせようとするのは、誰の教育成果も良くしない。成績のインフレについて文句を言う人たちは、公教育がそもそも存在する理由を完全に見失っている。