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ここ数週間、AIによって生成されるコードについてオンライン上で多くの議論がありました。今日は、この件に関する私の考えを少し共有し、なぜ今後数年で少なくとも95%のコードがAIによって生成されると思うのか説明したいと思います。私はこの件について少し異なる見解を持っていますが、まずはDario Amodeiのクリップを再生してから私の考えに入りましょう。
コーディングやプログラミングを見ると、これはAIが最も進歩している分野の一つですが、私たちが発見しているのは、AIがコードの90%を書く世界からそれほど遠くないということです。私はおそらく3〜6ヶ月以内にそこに到達すると思います。そして12ヶ月後には、AIが本質的にすべてのコードを書く世界になっているかもしれません。
これはAntropicのような多くのソフトウェア開発者を抱える大企業からの非常に大胆な発言です。私はこれがなぜ、どのように起こると思うのか掘り下げたいと思います。最近ではソフトウェアエンジニアと他のソフトウェア業界の人々の間で「バイブコーディング」が非常に二極化した議論を呼んでいます。AIによって生成されるこれらすべてのコードがどのような影響を与えるのか、私の考えを簡単に見てみたいと思います。これは基本的に私の考えであり、事実ではありませんが、興味深い少し異なるビデオになると思いました。
なぜ私が全コードの95%がAIによって生成されると思うかというと、基本的にコード生成の爆発的増加によるものです。AIがソフトウェアエンジニアに取って代わるとは思っていません、少なくとも最初の数年間は。10年後は誰にもわかりませんが、単に95%というのは生成されるコードの量によるものだと思います。品質より量とでも言えるでしょうか。
これらのプラットフォーム、例えばbolt、newlovable、data buttonなどを見てみると、多くのユーザーを抱えており、有料顧客もいます。これらのユーザーは大量のコードを生成します。例えば、これらを合わせて250万人のユーザーがいて、週に5,000行のコードを生成するとしましょう。これは少し多いかもしれませんが、例として言えば、他のプラットフォームにもっと多くのユーザーがいるかもしれません。これは週に125億行のコードになります。
これは任意の数字かもしれませんが、Lovableの事例を見てみましょう。彼らはGitHubでインシデントレポートを出しています。彼らはあまりにも多くのリポジトリを生成したため、削除されました。31万5千のリポジトリを作成し、1日あたり1万のリポジトリを作成していました。これがこれらのプラットフォームを使用して生成されたコードの量の規模です。
これらは最近「バイブコーディング」という言葉と共に急速に普及し始めました。生成されるコード行の数があまりにも多くなるでしょう。これはプロの写真家に例えることができます。以前は、あまり多くの画像は生産されていませんでした。しかし、誰もがiPhoneを手に入れると、何十億もの画像が作られるようになりました。95%、90%のコードがAIに書かれるというのは、コードの品質や人々の代替に関するものではなく、コードの量に関するものだと思います。
例を見てみましょう。Cursorを開き、インポートを行い、このタブを使います。ここで私は50%だけ書き、タブで10%ほど書きました。「チャット」と入力し、AIが残りを行いました。これを改善することもできます。「encodeinpi」と入力し、OpenAIからチャット完了を取得する関数を書くよう指示し、エージェントを選択して送信するだけです。これは基本的に0%が手書きで、100%がAIによって書かれたコードです。
多くの人々がG copilotやCursorなどのツールを使い始めると、このコードの全てが100%AIによって書かれたものになるでしょう。私はこれは量に関するゲームだと思います。少なくとも短期的には、ソフトウェアエンジニアを置き換えることに関するものではありません。AIによって生成されるコードが95%になることについて心配する必要はないと思います。もちろん、100%確信しているわけではなく、単に論理的思考ですが、誰にもわかりません。
また、最近出てきた「バイブコーディング」が非常に二極化していることについても少し話したいと思います。Redditの投稿をいくつか見つけ、多くの意見が二極化していることがわかります。いくつかの投稿を見て、コメントを読んでみましょう。これは非常に興味深く、突然誰もがこのトピックについて意見を持つようになりました。
個人的には強い意見はなく、率直に言って非常に優れていると思います。いくつかの投稿を見てみましょう。人々がこのトピックについていかに二極化しているかを見るのは興味深いです。
ここでは肯定的な投稿があります。「バイブコーディングは実際に素晴らしい。周りの人々がバイブコーディングについて話していますが、私たち非開発者ユーザーにとって真の力を見逃していると思います」。これが私の考えでもあります。コーディングを始めると学ぶべきことが多くありますが、バイブコーディングを使って何かを作り、ゲームを半分動作させるといったことは、コードに深く関わるための非常に良い動機付けになるかもしれません。これはそれほど二極化する必要はありません。より多くの人々にソフトウェアを書かせるための非常に良いことです。
しかし、人々は必ずしも同意せず、いくつかのコメントを見ると、私が同意するものがあります。「バイブコーディングと実際のコーディングの両方をやればいいのでは？バイブコードを使って行き詰まるまで続け、それからじっくり考えて自分で解決策を見つける」。これはプロジェクトを始めるための非常に迅速な方法だと思います。もしソフトウェアに新しい場合、これは非常によい動機付けになるでしょう。
しかし、「バイブコーディングは危険なファンタジーだ」という投票もあります。「人々は劣ったシステムで訴えられることがあります。個人情報やクレジットカードを漏洩させて『バイブコーディングしてました』とは言えません」。もちろん同意しますが、本当に人々は個人情報やクレジットカードを持つデータベースをバイブコーディングで作るのでしょうか？バイブコーディングという名前自体、あなたが何をしているのかわからないという感じがします。自分を「バイブ外科医」や「バイブ弁護士」と表現する人からは何を期待しますか？魔法のように物事を理解する人に聞こえますか？
ソフトウェアの作成を外科手術と比較するのは少し大げさだと思います。それほど深刻なものではありません。ただし、医療ソフトウェアを作る場合は確かにバイブコーディングすべきではないでしょう。
Y Combinatorでのこの人気ポッドキャスト「バイブコーディングは未来だ」では、人々は喜んでいません。多くのコメントがありましたが、すべてを見ていきません。「オフショア開発チームと一緒に働くスタートアップのソフトウェアエンジニアとして、バイブコードする人は長続きしないと言えます。優れた開発者は依然としてLLMよりもはるかに優れています。Cursorコードが実際に何をしているのかを理解できるほどシニアでなければ、それをデバッグすることは決してできないでしょう」。
levels.ioについても多くの話があります。彼はこのバイブコーディングに本当に取り組んでおり、月に87,000ドルを生み出した非常に人気のあるフライゲームを作成しました。彼はこれに本格的に取り組み、多くの人々を巻き込んでいます。彼らは素晴らしい賞品を提供するバイブコーディングジャム競技会を行っています。私はこれが非常に興味深いと思いました。
もちろん、これは非常に二極化した主題であり、John Carmackのようなプログラミングの伝説的人物さえもバイブコーディングについて話しているのを見ました。彼はこの投稿にコメントしています。「なぜ人々はUnityやUnrealのようなゲームエンジンを使わずに3JSでゲームをバイブコーディングするのか？ソフトウェア開発をよりビジュアルにするための数え切れない努力がありましたが、単純に人間とLLMが読めるテキストファイルの集まりではないものは地雷を踏み続けています」。ゲームプログラミングに関しては、この人の言うことを聞くべきだと思います。
このトピックについては多くの意見があり、これを観察するのは非常に興味深いと思います。私の意見としては、ソフトウェアに入る人々、開発を始めたい人々にとって良いことだと思います。数時間かけて何かを動作させる代わりに、5分で何かを動作させることができ、これは人々にとって大きな動機付けになると思います。
バイブコーディングは25年間働いてきたシニアソフトウェア開発者のためのものではないと思います。その場合、あなたは自分が何をしているかを知っていますし、そのような経験があれば、さらに良いバイブコーディングができるかもしれません。非常に二極化した主題であり、これを見るのは非常に興味深いです。
バイブコーディングが非常に人気になれば、もちろんより多くのコードが生成されるでしょう。AIによって生成されるこのすべてのコードがどのような影響を与えるかについて少し考えてみました。
ここに挙げたことは、大きなスキルギャップを埋めることができるということです。ソフトウェアに入りたい場合、これらのLLMを使って始めることができる歴史上最も簡単な時代かもしれません。コードを説明してくれるし、全体的に非常にポジティブだと思います。もちろん危険なソフトウェアも多くなるでしょうが、全体的にはこれは非常にポジティブだと思います。
パーソナライズされたソフトウェアは、今後数年間で非常に大きくなると思います。例を見てみましょう。ターミナルに移動し、「実験用に90秒ごとに10分間アラームが鳴るシンプルなカウントダウンアプリを作成する」と入力します。ここではClaud Codeを使用しています。これはより自律的なAIエージェントです。進めますか？はい、受け入れます。はい、スタイリングが欲しいです。はい、はい。
では、index.htmlを開きます。ここにあります。開始しましょう。90秒後に戻ってきてアラームを確認しましょう。はい、動作しました。実際に私を驚かせるほどでした。これがアラームで、継続的に鳴り続けます。このように、1分程度で実行したい実験のためのシンプルなアプリを作成しました。その後、コードを削除して忘れることができます。
また、生成されるソフトウェアが多くなると、大きなセキュリティリスクが生じると思います。今年か来年には、AIとソフトウェアに関する大きなインシデントが起きると思います。多くのデータが露出するか、何か問題が起きるでしょう。AIと共に起こることは避けられないと思います。
ポジティブな面としては、新しいアイデアを追求するリスクが低いことがあります。これらのLLMを使用して迅速なプロトタイプを生成し、何かを始めることができます。それはピッチのようなものになるかもしれません。また、コード1行あたりのコストが時間とともに安くなると思いますが、品質は低下する可能性があります。見てみましょう。
ここでは、インフラストラクチャや人々にとって重要なコードを行うために、経験豊富で教育を受けたソフトウェア開発者が必要です。インフラストラクチャプログラムをバイブコーディングすることはできません。今や後戻りはできないと思います。人々はこれらのツールを手放して、以前のコードの書き方に戻ることはないでしょう。
私が話すソフトウェア業界の人々は皆、ある程度これらのツールを楽しんでおり、より多くのことを成し遂げていると思います。これが業界にとってポジティブなのかどうかは、数年後に見てみないとわかりませんが、今や後戻りはできないと思います。この分野での5年間、物事は今後さらに変化していくと思います。
これが私が今日話したかったことの基本です。だから、私が言ったように、これが今後95%のコードがAIによって生成されると思う理由です。ソフトウェアや技術で働く人々を置き換えることではなく、量が非常に高くなり、プロフェッショナルが書く5〜10%は非常にニッチなものになり、書かれるコード行の全体的な表現ではなくなるでしょう。
ここでAI Studioを使ってカラー化した素敵な画像を見つけました。「1世紀前の不確かなエネルギー転換」と題されています。これは馬から車へのコーディングやプログラミングにおけるエネルギー転換かもしれません。見てみましょう、フォローするのが非常に興味深いでしょう。このテーマについてのあなたの考えを聞かせてください。これは非常にホットなトピックです。ご視聴ありがとうございました。
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