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ChatGPTさん、こんにちは。

ChatGPTさん、こんにちは。

Hello ChatGPT, RIP software developer?

今年は、ジェネレーティブAIへの関心が驚くほど爆発的に高まった。 ほんの半年前までさかのぼれば、ほとんどの人が聞いたことがなかった。 今では、技術関係者から学生まで、誰もがそれを使い、特に “申し子 “であるChatGPTで実験しているようだ。

このため、AIやGenAIがソフトウェア開発を含む人間の役割に終わりを告げるかどうかについての議論も高まっている。 ChatGPTとGenAIの同類(Bard、Copilot、Bing Chatなど)は、GenAIがすでにコードスニペットを生成できることを考えると、ソフトウェア開発者の終焉を意味するのでしょうか?

この質問を考える良い第一歩は…ChatGPTに尋ねることだ。 いつものように、即座に雄弁な答えが返ってきた。

ChatGPTや同様の言語モデルは、「ソフトウェア・エンジニアに完全に取って代わることはないだろう」と書いている。 というのも、ソフトウェア工学は「単なる自然言語処理以上のもの」を含み、問題解決やコラボレーションなど、GenAIの「範疇を超えた」さまざまなスキルを必要とするからだ。 しかし、GenAIは「ソフトウェア開発のある側面を自動化できる」「ソフトウェア・エンジニアの能力を増強できる」とも述べている。

少なくとも、まだそうではない。 しかし同時に、GenAIの登場が大きな変化と破壊をもたらすことは間違いない。

チャンスの分野

影響を機会とリスクに分けるのは有効だ。 ではまず、多くのポジティブな点から。

GenAIはソフトウェア開発プロセスのある側面を大幅にスピードアップする。 入門レベルのコード記述、コード・スニペット、テスト、文書化など、低レベルのタスクはすでに管理できる。 また、ソフトウェア開発者があまりやりたがらない、優れたコメントをコードに書くこともできる。

それは今日と同じだ。 これらの能力は、今後急速に改善され、向上していく可能性がある(ほぼ間違いなく、そうなるだろう)。 ChatGPTをメインストリームに押し上げたのは、(ChatGPTを支える)大規模な言語モデルを比較的短時間で学習させることができる、現代のコンピューティング・パワーの進歩を活用する能力でした。 GenAIが量子コンピューティングの進歩を活用する可能性は、開発者にとってさらに大きなチャンスを開く可能性がある。

GenAIが本当に発展したとき、アジャイルがどのような姿になるかは誰にもわからない。 スプリントのサイクルが2週間ではなく、2日、あるいは2時間であることを想像してほしい。 スピードと生産性は、私たちの想像を超えるかもしれない。 課題は、生成されたすべてのコードを扱い、管理することだ。

要するに、より速く、より安く、より付加価値の高い部分に人間の時間を費やせる可能性が大いにあるのだ。 これらはすべて、生産性と顧客への納品という点で、大きなプラスになる可能性がある。

シニア・デベロッパーやエンジニアが常に必要とされることに疑問の余地はないと思う。彼らはアートとサイエンスが出会う場所であり、経験やノウハウ、創造性や問題解決能力を持っている。 プログラマーとビジネスアナリストの役割は、クライアントから要件を引き出し、それをGenAIのプロンプトに変換して、スニペットを生成し、テストし、文書化することである。 これらはまだ、全体的なソリューションの織物に織り込まれる必要がある。

また、Gen AIから最大限の力を引き出すには、よく構成されたプロンプトが必要であることも忘れてはならない。 ある意味、Gen AIへのプロンプトは、それ自体がプロトコルであり、擬似コードに似ている。 現時点でのAI世代は、ソフトウェア開発者がもたらす最大の価値である、ソフトウェア・ソリューションがどのように構造化されるべきかを考える必要性を取り除くことはできない。

さまざまなリスク

正直に言って、GenAIは若手の役割やエントリーレベルの仕事にとって脅威である。 しかし、これはある意味、市場に次々と登場する新しいフレームワークや自動化ツールと変わらない。 これは、IT業界がすでに慣れ親しんでいる要素だ。

しかし、GenAIではそれがより顕著になるかもしれない。顧客は、GenAIを使えるという事実によって、(人間の)チームの規模を縮小することをソフトウェア会社やコンサルタントに期待するかもしれない。

そのため、変曲点が近づいているのかもしれない。 しかし、ハイテクは常に回復力があり、適応力がある。 常に自己改革をしている。 GenAIをサポートするために新しい仕事や役割(例えばプロンプト・エンジニア)が必要になるのは間違いない。 GenAIはディスラプター(破壊者)となるだろうが、コンピューティング・サイエンスにおける他の進歩のように、業界はGenAIを受け入れるだろう。

この業界は生き残るだけでなく繁栄もするだろうが、GenAIが引き起こし、今後も生み出し続ける破壊のレベルは、一部のデジタル・リーダーにとっては行き過ぎかもしれない。 新たなリーダーたちが前進できるように、彼らは身を引くことを決断するかもしれない。

しかし、仕事にまつわるものだけでなく、管理すべき脅威やリスクは他にもある。

GenAIが、基礎となるモデルの訓練に使用されるコードと同様のコードしか生成できないのであれば、間違いなく停滞の危険性がある。 革新的な飛躍を遂げることはできるのだろうか? そこで人間の知性が常に必要とされ、その重要性は今後も変わらないだろう。

そしてエラーのリスクがある。 GenAIが “確信犯的に間違っている “ケースはすでにあり、データ不足や汚れたデータ、あるいはモデルのその他の制約やエラーに起因する “幻覚 “に悩まされている。 したがって、GenAIのアウトプットは、チェック、テスト、検証などが必要となる。

それが不可欠なのだ。 そうでなければ、誤った、あるいは悪意のある情報(あるいはコード)が拡散するスピードは本当に恐ろしいものになり、深刻な結果をもたらす可能性がある。

デジタル・リーダー、コンサルタント、実務家へのアドバイス

では、IT業界に身を置く者、あるいはIT業界と関係のある者はどうなるのだろうか? 私の5つの重要なアドバイスは以下の通りである。

1.試してみる。積極的に関与し、テストし、実験する。 恐れの要素に囚われてはいけない。

2.GenAIを使用していること、または試用していることを、社内および顧客に対して透明にすること。 結局のところ、彼らもそうなのだろう。 これにより、貴重な経験、洞察、共有の場が開かれる。

3.信頼、リスク、セキュリティ– これらはGenAIを評価するための3つの重要なレンズである。 それらに集中することだ。 アウトプットは信頼できるのか、実質的なリスクはないのか、安全でセキュアなのか。

4.GenAIは、あなたがこれまでのキャリアで使用、実装、実験してきた他の技術と同じように扱う。 これまでと同じ原則とベストプラクティスを適用する。

5.クラウド・プロバイダー各社は、数多くのアプリケーションやサービスを開発している 私たちは「サービスとしてのGenAI」の時代を迎えようとしている。

ナッシュテックでのGenAIへの取り組み方の一例として、私たちは積極的にトライアルを行っており、GPT4に基づいて独自に開発し微調整したChatGPT製品を、顧客向けの第一線の技術サポートに使い始めようとしています。

繁栄の場

エキサイティングな時代だ。 これから起こる変化の規模は誰にもわからないが、大きなものになることは確かだ。

GenAIの出現は、過去10年間のローコード/ノーコードの出現と類似している。 ローコードは多くの点でオーダーメイドのソフトウェア開発に取って代わったが、実際には10年前よりもソフトウェア開発者の数は増えている。 というのも、ローコード/ノーコード、そしてGenAIは、常にソフトウェア開発の低空飛行の果実に焦点を当てているからだ。

その果実が収穫されると、先見の明のある企業は次のイノベーションを求めてさらに木に登ろうとするが、通常、それにはオーダーメイドの仕事が必要になる。 その木の高さはどれくらいで、GenAIやローコードはそのてっぺんに到達できるのだろうか? 私たちは、とても、とても高いと思う。

だから、”RIPソフトウェア開発者 “の危険性はない。 ハイテクは、AIがもたらすこれまで以上に洗練されたアウトプットを土台に、人間が成長できる場所であり続けるだろう。

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