AIについての真実

かつてプログラミングを愛していた著者は、今ではその情熱を感じる機会が減ったと語る。AIの台頭により、ソフトウェア開発の現場は一変した。仕事はなくなるのか、長年かけて学んだスキルは無意味になるのか。著者は、AIと人間はどちらも悪いコードを書くという単純な事実から出発する。AIはより速く、外部のLLMプロバイダーに依存し、ターンごとにコストがかかる。

プロンプト作成もまた難しい。英語でビジネス目標をAIに伝えるのは、まるで二階から台所のスープにコショウを加えるようなものだ。少なすぎることも多すぎることもあり、的を外すことも多い。AIの出力は冗長で自信満々であり、読み手は圧倒されて「自分が理解できないのは愚かだからだ」と感じてしまう。この内部の防御機制がさらなる混乱を生む。

著者は人間の書いた文章にも疑いの目を向けるようになった。「それはXではなくYだ」といったフレーズを見ると、AIが書いたのではないかと疑ってしまう。AIを使ってメッセージを書くことは、相手に対する思いやりを欠いているように映る。ドキュメントの量は爆発的に増え、誰もがエージェントに要約させているのではないかという疑念が生じる。コミュニケーションは「人A → 人Aのエージェント → 人Bのエージェント → 人B」という経路をたどる。

コードベースの機能領域によってリスク許容度は異なり、支払い処理にAIを使うのは冷や汗ものだが、新機能ならば気軽に試せる。コードベースの結合度やアーキテクチャの一貫性、技術的負債などがAIエージェントの体験を大きく左右する。著者は対抗的なコードレビュー（別のモデルにレビューさせる）が効果的だと述べる。

一方で、AIは学習しない。エージェントが脱線するたびにルールファイルを追加すると、結局はトークンを消費するだけの傷跡マークダウンになる。AIは理解もせず、ビジネス文脈がなければ適切に動かない。そして、AIには責任を取らせることができない。しかし、AIは信じられないほど強力なツールでもある。著者は親族の入院中、ChatGPTを使って医師のノートを理解し、適切な質問を考える手助けを得た。これは何物にも代えがたい価値だった。

深い人間理解は依然として不可欠だ。新しい職場でコードベースを把握するのは難しく、AIの助けがあっても、そのコードのDNAを共有する人々の直感には敵わない。コンテキスト管理は新たな戦場であり、与えすぎても与えなさすぎても問題が生じる。AIエージェント主導の開発の価値はまだ完全には実現されておらず、新しいモデルほどコストが高くつく。

イエスと言うのは簡単だが、ノーと言う方が難しい。AIのおかげで顧客の要望に何でもイエスと言えるが、その代償として複雑性が増す。製品は本当に良くなったのか？虚栄的なリファクタリングが容易になったが、それは単に好みの押し付け合いにすぎない。絶え間ない意思決定は疲弊を招き、フロー状態を奪う。ソフトウェア開発は以前とは異なる報酬をもたらすようになった。問題を理解し解決するという緊張と解放のサイクルは、もはや存在しないか、大きく変わってしまった。もしかすると、これは単に変化を受け入れられないせいかもしれない、と著者は締めくくる。