基本に立ち返る：AIを活用する方法
著者は大規模言語モデル（LLM）に対する懐疑的な見解を示し、従来のウォーターフォール開発から学び、LLMをソフトウェア工学に構造的に組み込む方法を提案。アーキテクチャ設計でのエディターとしての利用、スタッフレベルでのタスク分割の補助を推奨する一方、ジュニア開発者レベルでの過度な依存は成長を阻害し、隠れた技術的負債を生むと警告する。
著者のjr conlin氏はブログで、大規模言語モデル（LLM）に対する自身の考えを述べている。同氏は、LLMは強力な新ツールであるものの、現在の大規模モデルは経済的・生態的に持続可能ではなく、富裕層による短期的な資金獲得に過ぎないと批判する。そして、のこぎりや炉と同様に、LLMを使用する際には注意が必要だと主張する。
記事では、従来のソフトウェア開発プロセスを振り返る。ウォーターフォール開発では、システムアーキテクトが数ヶ月をかけてMILSPEC-20形式で入力、動作、出力を詳細に定義し、数百ページの要件文書を作成する。これらの文書は開発チームに渡され、シニアエンジニアがジュニア開発者を指導しながら実装を進める。このモデルにより、ジュニア開発者は徐々に成長し、やがてシニアエンジニアやアーキテクトになる。
興味深いことに、著者の友人がClaudeを使ってシステムを設計しようとしており、彼が作成した設計文書は実質的に要件文書であり、1990年代のMILSPEC-20とほぼ同じものだった。これに気づいた著者は、LLMをシステム工学のエディターとして活用できると考える。アーキテクチャレベルでは、LLMは抜けや矛盾をチェックする；スタッフレベルでは、タスクが適切に分割され、重複や欠落がないことを確認する；しかしジュニア開発者レベルでは、LLMにコード生成を任せることは推奨しない。なぜなら、それによってジュニア開発者の学習機会が奪われ、気づかないうちに技術的負債が蓄積されるからだ。
著者は、短期的なコスト最適化を重視する現代の職場では、このような理性的なアプローチが受け入れられないかもしれないと認めつつも、正しいLLMの使い方は人間の意思決定を補助することであり、完全に代替することではないと結論付けている。