AI懐疑派の友人たち

この動画は、AI懐疑派を自認するプログラマーが、AI支援プログラミングツールに対する率直な見解を語ったものである。話者は反AIではなく、AIが生成するコードの品質に疑問を持ちながらも、実際にCursorなどのツールを試用し、その実用性と限界を検証している。LLMエージェントの有用性、セキュリティ上の懸念、著作権侵害の問題、そして開発者の仕事への影響について、技術者の視点から包括的に論じている。

はじめに：AI懐疑派としての立場

これはRedditに投稿されていて、みんな興奮してます。みんな参加したがってる。私のAI懐疑派の友人たちはみんな頭がおかしいんです。

まず最初に、私の考えを簡潔に弁護させてください。みんなが私の立場を理解できるように。多くの人が私を激しく反AI派だと思っているようですから。私は反AIではないんです。私はAIが生成するコードがくそだと思っているだけ。それだけです。意地悪しようとしているわけではありません。ただ、コーディングが本当に下手なんです。

でもそれは大丈夫です。超高速で生成できるから。だから、やりたくないことがあれば、やりたいことを説明できます。最近は、まずaskエージェントを使って、それが取るであろうステップを正確に説明してもらい、途中で修正を加えながら、エージェントにタスクを実行してもらうということをやってます。

試しにCursorを使ってみてるんです。だから私は反AI派ではありません。誇大宣伝するAI派、つまり会社を所有しているハイプブロスに反対しているんです。

Replitの予測への反論

Repli tのCEOが、すべてのエンジニアリングポジションが6ヶ月から18ヶ月の間になくなると言ったとき、それはほんの数ヶ月前のことでしたが、私は言いました。それは愚かだと。なぜかって？私の母はクライアントやサーバーが何なのか知らないからです。そして彼女は、現在これらのものを作ろうとしている大多数の人々と同程度にコンピューターリテラシーがあります。

それは彼女が何をしているかわからないという意味ではありません。彼女は必然的にハッキングされるサイトを作るでしょうし、起こることすべてが完全に破壊されることになります。これは、物事を理解している人が必要ないという自由放任の狂った考えのようなものです。

AIに対する合理的懐疑論

私は合理的な懐疑派の側にいると考えています。AIは高級なオートコンプリートであり、コードの記述を簡単にするものですが、コードの記述を無料にするものではありません。すべてのコード行は負債です。大量のコード行を生成するものがあるとき、あなたは負債を生み出したのです。戦略的な堀を生み出したのではありません。

そして、高速で置き換えられるからといって、それが無料になるわけでもありません。コードの負債を少し軽減するだけです。しかし最終的には、それはまだ負債なのです。これが私の思考プロセスであり、長い間私の思考プロセスでした。

ハードウェアの進歩と現実的な期待

私はそれが宇宙を乗っ取って誰も何もしない地点まで来るとは思いません。いつかは、すべてのハードウェアが1000倍速くなり、バッテリーが5000年持ち、量子コンピューターがビットコインを納屋の後ろに連れて行ってすべてのウォレットを撃つという地点が来るでしょう。そんな日が来たら、確かに、やられましたね。でも、その日がいつ来るのかわかりません。

AI支援プログラミングについての省察

AI支援プログラミングについての心からの挑発。技術幹部はLLM採用を義務付けています。それは悪い戦略ですが、彼らがどこから来ているかは理解できます。私が知っている最も賢い人々の何人かは、AIは流行であり、NFTマニアの次の反復であるという骨の髄からの信念を共有しています。

私は彼らに反論することに消極的でした。なぜなら、彼らは私より賢いからです。それをしてはいけません。Netflixで私が犯した最大の間違いの一つは、キャリアの早い段階で、私が彼らをより賢いと認識していたため、人々に早期に反論しなかったことです。

賢い人の限界

問題は、賢い人々であっても、すべてに対するすべての答えを持っているわけではないということです。彼らは他の人と同じように、ほとんどのことについて意見を持っているのです。彼らは特別でも、洗練されたものでもありません。何度も何度も同じくだらないことの繰り返しです。しかし、彼らの議論は真剣でなく、立ち向かう価値があります。

LLMの現実的な利点

非常に才能のある人々が、LLMがすでによりよく行っている仕事を、意地だけでやっています。それは本当です。私が何をするか知っていますか？私は変わる意思があります。変わると言いました。Super Mavenを取得するつもりです。なぜかわかりますか？

なぜSuper Mavenを取得するのか？とても簡単です。main.goです。これが見えますか？これはログステートメントです。TJが私を説得しました。ログステートメントを入力するのをやめましょう。本当です。90%の時間、ログステートメントは必要ありません。愚かです。本当にばかげています。そして彼は正しいです。私はそれを入力するのをやめるべきです。

セキュリティ上の懸念

しかし、私が見る価値があると思う他のことも見せたいと思います。これはCursorから撮った写真です。素敵なログインを作ってくれと頼みました。これはCursorの失敗ではありません。繰り返しますが、これはLLMが最も得意とすることです。セッションデータは安全かと尋ねました。

つまり、誰かのユーザー名とIDがわかれば、それを私のセッションに追加してなりすますことができるかということです。言い換えれば、ユーザーのなりすましを防ぐために、データに署名したり、何らかのJWTを作成したりできるかということです。

これは非常に良いセキュリティ上の懸念です。現在、セッションデータは改ざんに対して暗号学的に安全ではありません。私が人々を招く予定のサイトを作るように頼んだところ、こんなものが出てきました。まるで「兄弟、あなたのユーザーIDを教えて」と言っているようなものです。あなたのユーザーIDは何ですか？教えてくれれば信じますよ。そんな感じでした。クレイジーでした。本当にクレイジーでした。

LLMの重要性について

すべてのLLMの進歩が今日停止したとしても、LLMは私のキャリアで起こった2番目に重要なことであり続けるでしょう。私のキャリアで最初に起こった最も重要なことが何だったのかも気になります。

とにかく重要なのは、私はソフトウェア開発のためのLLMの意味についてのみ議論しているということです。アート、音楽、執筆について、私には何もありません。それらの分野の懐疑論者を信じる傾向があります。私は自分の分野については信じません。

真剣な開発者の定義

私は1990年代半ばからソフトウェアを出荷してきました。箱入りの縮小包装されたCコードから始めて、うまくいかなかったアレクサンドリア派のC++フェーズを生き抜き、大量のRubyとPythonツーリング、カーネル作業、多くのサーバーサイドC、Go、Rustをやってきました。真剣な開発者をどう定義しても、私は資格があります。たとえあなたの下位ティアの一つだけであってもです。

エージェントの現状

まず前提を整理しましょう。同じページにいる必要があります。6ヶ月前にコード用のLLMを使おうとして失敗している場合、あなたは現在の真剣なLLM支援コーダーがやっていることをやっていません。

今日LLMでコーディングしている人々はエージェントを使用しています。エージェントは自分でコードベースを探し回り、ファイルを直接作成し、ツールを実行し、コードをコンパイルし、テストを実行し、結果を反復します。また、ツリーから、または他のオンラインのツリーからコンテキストウィンドウに任意のコードを取り込みます。

エージェントの機能と可能性

標準的なUnixツールを実行してツリーをナビゲートし、情報を抽出します。gitとやり取りします。私はDevonにmasterにプッシュしてもらおうと何時間も試みました。リンター、フォーマッター、モデルチェッカーなどの既存のツールを実行し、MCPを通じて設定した本質的に任意のツール呼び出しを行います。

MCPを少し試してみたいと思います。私が設定した文字列補間で駆動されるエージェントのセットアップで、いつ、どこでこれらの呼び出しを行い、コンテキストを取得し、何かクールなことをするかということで、とても楽しいものになるかもしれません。プロンプトクラフティングに関してはかなりエキサイティングなことがあるかもしれませんが、それがそれほど素晴らしいものになるかどうかは正確にはわかりません。

エージェントの本質

実際にコードで物事を行うエージェントは、それ自体はAIではありません。これはあなたを安心させるはずです。それは驚くほどシンプルなシステムコードで、makefileと同じ方法でプログラミングについての基本的事実に接地されています。効果的なコーディングエージェントを週末で書くことができます。その強みは、o3やSonnetがどれほど高度になったかよりも、ビルドやリンティング、テストハーネスをどう考え、構造化するかに関係するでしょう。

モデル改善の重要性

それは本当ですか？エージェントが少なくとも有用な何かに向かって傾向している理由の一部は、これらのモデルが十分に良くなっているからではないでしょうか？それも理由の一部ではないでしょうか？なぜなら、最終的にはモデルに尋ねなければならないからです。これらのことを推論してください。ステップバイステップのプロセスです。このファイルを削除する必要があります。コマンドは何ですか？コマンドを生成しましょう。

モデルの改善がエージェントの改善の大部分です。それがエージェントの改善の大きな割合の源であると仮定します。

統合の重要性

早期のAIに対する私の最大の不満の一つは、それらすべての統合がとても苦痛で、私の意見では使う価値がなかったということです。すべての有用だと思うコードをスクレイピングし、それを何らかの外部エディターに貼り付けてフォーマットし、応答を待ち、それが行うすべての無駄話を解析し、必要なコードを見つけ、そのコードをコピーして貼り付け、エディターのどこにアップグレードが必要かを把握するという作業が嫌いでした。

そのプロセスは本当に壊れていると思いました。ですから、彼が言っていることは絶対に正しいです。それがモデルのすべてだと思うなら、ChatGPTを使うだけがそれだと思うなら、AIがなぜそんなに素晴らしいかという議論の貧弱な理解だと私は同意します。私は確実にそのチームにいるでしょう。

AIの長所：退屈なコードの自動化

LLMは、あなたが必要とするであろう退屈なコードの大部分を書くことができます。そして、ほとんどのプロジェクトのほとんどのコードは退屈です。私は、ほとんどのプロジェクトのほとんどのコードが退屈だとは思いません。少なくとも、私が書いてきたもののうち多くは非常に素晴らしいものでした。

Netflixでの私の時間でさえ、その多くは退屈ではありませんでした。新しいことを挿入できる適切なアーキテクチャを考え出すのに多くの思考を要する、本当に本当に魅力的でエキサイティングなコードでした。

LLMはあなたがGoogleで検索する必要があることの数を劇的に減らします。これも本当です。私の小さなチェスゲームで、ログインして人々をバンし、Twitchログインなどがあるすべてのもので、私は文字通り「Twitchログインを作って」と頼んだだけです。ブーム、Twitchログインを得ました。それが私にとってのTDMです。私が考えたくないTDMなものです。

プロジェクトの動機について

作ったかったけど作らなかったもののことを考えてみてください。ファーストステップに焦点を当てようとしたけれど、新しいプログラミング言語の学習段階にいたとします。書き始めようとしたけれどしなかった。だから一日、一年、キャリア全体を先延ばしにしました。

これは私にとって本当にサイドプロジェクトを止めたことがあることではありません。新しいプロジェクトのブックキーピングやググりや依存関係のドラマを考えると血圧が上がるのを感じます。非プライム人間にとっては本当に一般的な苦労です。

でも、それって楽しみの一部じゃないですか？つまり、私はOpenCodeを取りたいんです。将来のある時点で本当に最大限活用したいCLIツールです。彼らが大きな新しいリリースをやっているのを知っていて、それで遊んでみたいと思っています。理想的なTM（Terminal Multiplexer）ワークフローを作りたいんです。

学習の楽しさ

私がやったことがないのは、Goプログラムがメモリ内で持続して実行され、それと通信する別のものを起動するプログラムを作ることです。TMuxウィンドウを起動したり終了したりできるプログラムで、長時間実行されるプロセスがあるようなものです。

それは私がやったことがないことです。標準入力標準出力で遊んで、Doomを取って標準入力標準出力を通してプログラムにパイプして、たくさんのブラウザに送ったりといった多くのプログラムを構築したことはありますが、実際にたくさんの異なるサブプロセスを使用して、作成したものを端末ウィンドウに接続するようなことはしたことがありません。

私にとって、それは実際にかなりエキサイティングで、プロジェクトのかなり楽しい部分のように思えます。学習のドラマは、プロジェクトの最もエキサイティングな部分のように感じます。

LLMの実用的な利点

LLMはそのすべてを理解するように指示することができ、しばしばほとんど動作し、開発がコードを調整してすぐに物事がよりよく動作するのを見るという黄金の瞬間にあなたを正確に落とします。そのドーパミンヒットが私がコーディングする理由です。

これは非常に洞察に富んだ発言です。何かが赤から緑に変わるのを見ることが彼がコーディングする理由であり、これは他の人々の動機とは異なるかもしれません。

私にとって、ドーパミンを得るのは、何かをほとんど壊れた状態から、なぜ壊れているかを理解し、それを修正するところではありません。私がドーパミンを得るのは、それを理解する段階まで何かを構築し、次にそれを最高に構築する方法を理解することです。

セキュリティと品質への懸念

時々厄介なことをしなければならないことがありますが、やりたくありません。だから、あなたは実際の仕事をしているという嘘で自分をなだめながら、単体テストをリファクタリングします。しかし、LLMにはすべての単体テストをリファクタリングするように指示することができます。エージェントはVM内でテストを数時間かけて配置し、後でPRを持って戻ってくることができます。

私が単体テストをリファクタリングしなければならないときはいつでも、それらが存在する理由について本当に考えなければなりません。これらのテストのテロスは何で、なぜ壊れているのか、何を違ったことができるのか。それらを動作状態に戻すために何ができるのか。

私はこれについてLLMに書いてもらいたくありません。なぜテストが最初からそこにあったのかについて本当に考えたいのです。これについて少し心配になるでしょう。なぜなら、大量の無用なテストは欲しくないからです。

コード理解の重要性

数百行のコードでも、私たちが書いているこのチェスゲームのようなものでも、何が起こっているかを理解するために調べなければなりませんでした。コードを通して理解することは時間と努力がかかります。それはそれ自体が試練です。

多くの人はコードを簡潔に見て、その分離された変更を見て、変更自体は合理的に見えると言うでしょうが、その変更がより大きなエコシステムで実際に合理的であるかどうかはわからないでしょう。そして、それは常に本当に難しいことだと思います。

AIによる開発速度の影響

特に、AIがコードを超高速で書けるという仮説を買っているなら、AIがコードを超高速で書き直せるので、コードの深い理解から離れてしまうでしょう。私は確実に自分でそれを感じることができます。

何かをバイブコーディングするにつれて、私はそれがどう動作するかを理解することにより抵抗を感じます。なぜなら、プロジェクトがどんどん大きくなっているからです。どう動作するかを理解することは、30分間何を書いているかを考えて問題を知ることではなく、何が書かれたかを理解し、作成されたアーキテクチャ内で動こうとすることに3、4時間を費やすことを意味するからです。

現代開発への適応

私はもっとバイブコーディングをやっています。なぜなら、みんながモダン開発と呼んでいるプロセスを理解したいからです。みんながそれについて超興奮しているようで、私はそれについて奇妙な感情を持っているようだからです。

5年前にあなたがメインにマージしたものに対して責任を負っていたし、明日もそうです。LLMを使っているかどうかに関わらず。私はそれに同意します。LLMで人々が依存するものを構築するなら、コードを読んでください。実際、おそらくそれ以上のことをするでしょう。それを自分のスタイルに戻すのに5から10分を費やすでしょう。LLMはローカルイディオムに適応する兆候を示していますが、私たちはまだそこに到達していません。

LLMによるコード生成の現実

人々はLLM生成コードが確率的であることを不満に思っています。そうではありません。それはコードです。確率的出力ではありません。それは知ることができます。LLMは確率的かもしれません。でも、重要なのは結果を理解できるかどうか、そしてガードレールが保持されるかどうかです。

他人のコードを読むことは仕事の一部です。LLMが生成する退屈で反復的なコードを代謝できないなら、スキルの問題です。締切に追われた人間の開発者が作り出すカオスをどう処理しているのですか？

Geminiの使用体験

この1ヶ月ほど、Gemini 2.5が私の第一選択でした。実際、私はGeminiをあまり使ったことがありません。CursorはGeminiをサポートしているようですね。Gemini Proがここにあります。これを試してみるのは良いかもしれません。Claudeを試してきて、何か新しい方法で物事をしようとしています。

幻覚の問題について

幻覚があなたにとって重要なら、あなたのプログラミング言語があなたを失望させています。エージェントはリントし、コンパイルし、テストを実行します。LLMが新しい関数シグネチャを発明した場合、エージェントはエラーを見て、それをLLMにフィードバックし、LLMは「ああ、そうですね、私は完全にそれを作り上げました」と言って、再び試します。

これはZedのエージェントモードが好きな理由です。タブを切り替えて作業させ、完了したらデスクトップ通知でピングしてくれることを求めています。幻覚がまだ重要な環境があると確信していますが、幻覚は開発者がLLMの使用を提案されたときに最初に持ち出すものです。それがほぼ解決済みの問題であるにもかかわらず。

quicksortの例

幻覚が解決済みの問題かどうかはわかりません。これは少し行き過ぎのように感じます。でも、私は確実に同意します。実際、エージェントのおかげで幻覚は確実に減少しています。

quicksortの例を見てみましょう。これはクラシックな問題です。関数quicksortを作成すると、これは実際にはquicksortではありません。quicksortのように見えて、quicksortのすべての要素を持っているのに、quicksortではないのです。

quicksortはインメモリソートです。これはインメモリソートではありません。これはn log nのメモリを作成します。2n log nのメモリです。実際には2n log n以上のメモリを作成します。4n log nのメモリを作成するからです。配列のコピーを作成し、作成された配列のコピーをコピーし、ずっと三重コピーするからです。quicksortではありません。quicksortを模倣しているだけです。

Cursorの評価

Cursorは好きですか？Cursorを使って素晴らしい時間を過ごしました。Cursorは素晴らしい製品だと思います。AI エージェント統合に関して素晴らしいことをやってのけたと思います。素晴らしい仕事をしたと思います。ただ、VS Codeが嫌いです。

正直に言うと、Cursorの最大の弱点はプラットフォームとしてVS Codeを持っていることだと思います。でも繰り返しますが、私が彼らが狙っているオーディエンスではないことは理解しています。だから文句は言いません。彼らは正しいです。

ジュニア開発者との比較について

でも、コードはジュニア開発者のようにひどいです。LLMがジュニアレベルのコードを生成するとは思いません。正直に言って、それはジュニアに対する大きな侮辱だと思います。私のジュニアがそんなに愚かだとは思いません。ジュニアがそんなにひどいと思うのは本当にばかげています。

これは私が常に嫌ってきた発言です。なぜなら、それは単に真実ではないからです。それは完全に間違った見方であり、ジュニアに対して品位を落とすものだと思います。つまり、この時点で実際にミームしようとしているのではありません。これは私がこのことについて本当の意見を持っているということです。

インターンは月20ドルかかりますか？Cursor.aiがかかるのはそれだけですから。シニア開発者であることの一部は、能力の劣るコーダーを生産的にすることです。彼らが新人か代数的かにかかわらず。

エージェントの活用と責任

エージェントをうまく使うことは、スキルでもあり、それ自体がエンジニアリングプロジェクトでもあります。プロンプト、インデックス、特にツーリングの。LLMはあなたが許可した場合にのみひどいコードを生成します。LLMはひどいコードを生成します。それらをより良くするのはあなたの仕事です。でも、私はそれで大丈夫です。

すべてのコードが美しくなければならないわけではありません。私もそのチームにいます。すべてのコードが美しくなければならないわけではありません。巨大なひどいコードの世界がたくさんあって、それで大丈夫です。

LLMと人間の役割分担

今日、LLMは多くのタイピング、ググり、テストケース、編集コンパイルテストデバッグサイクルを行います。しかし、世界で最もクロード中毒の真剣な開発者でさえ、キュレーション、判断、ガイダンス、方向性を所有しています。ほとんどの場合、そこで彼らが輝くのではないでしょうか？

言語選択とLLMの相性

多くのLLM懐疑論は実際にはLLMについてではありません。それは投影です。人々はLLMがコーディングできないと言いますが、彼らが本当に意味しているのはLLMがRustを書けないということです。公平に言えば、しかし人々は部分的にLLMがそれらとどれくらいうまく機能するかに基づいて言語を選択します。だから、Rust の人々はそれに取り組むべきです。

本当にLLMがうまく機能することを望むなら、JavaScriptを選択する。それがLLMプロジェクトを良くする方法です。

ソフトウェア開発の本質について

プロフェッショナルソフトウェア開発者は、コードで人々の実用的な問題を解決するビジネスにいます。日常の仕事では職人ではありません。Steve Jobsは間違っていました。彫刻の見えない足を彫る必要はありません。ロジックボードのトレースが美しくルーティングされているかどうかは誰も気にしません。

私たちが構築するものが何か永続するとしても、それはコードベースが美しかったからではないでしょう。

品質への懸念

でも、人間が優秀さを追求することは人間にとって本当に良いことだと思います。優秀さが最初で最重要のステップであるなら、一般的により良いものを構築するでしょう。

技術的負債と速度の問題

速度だけが唯一の目的であってはならない。何か良いものがあります。すべてのものが職人の手作りである必要はありません。TwitchログインやGmailログイン、それは何度も何度も同じくだらないものです。ファイルに投げ込んで、二度と見ないで、同じOAuthのことを続けてください。

LLMの価値提案

LLMは雑用を食い荒らし、あなたの判断と価値観が本当に重要な重要なもののために道を切り開きます。しかし、その後、私は反論をします。人間は本質的にほとんど常に困難よりも簡単を選択するということです。

ですから、これらの素晴らしい言葉をすべて言って、マスターに入れるもので責任を負い、その他すべてのことに同意していますが、人間は本質的に困難よりも簡単を選択し、ソフトウェアは平凡さへの必然的な行進を続けるでしょう。

平凡さの受容

ミッドキャリアのコーダーとして、私は平凡さを評価するようになりました。タップからほとんど努力なしに流れることを幸運に思うべきです。私たちは皆、平凡なコードを書きます。これは本当です。

平凡なコードはしばしば良いです。すべてのコードが等しく重要というわけではありません。ランダムな単体テストに最大限の努力をかけているなら、何か間違ったことをしています。あなたのチームリーダーがあなたを修正すべきです。

LLMの技術的能力

LLMは平凡なことのすべての軸で平凡ではありません。彼らはほぼ確実にあなたよりも大きなアルゴリズムトリックの袋を持っています。基数木、トポロジカルソート、グラフ削減、LDPC符号。

ちょっと待ってください。タイムアウト。私はこれらのタイプのものは日常の仕事にとって何の意味もないと確実に言われました。それは重要ではないと思いました。リートコードインタビューは最悪だと思いました。では、なぜ私たちはそれらを気にするのでしょうか？

AGIとビジネスの現実

しかし、それがAGIになることは決してありません。賢い実践者はAI-VC誇大宣伝サイクルに巻き込まれます。彼らを責めることはできません。しかし、それはどちらの議論でもありません。物事は機能するか、機能しないかです。Jensen Huangが何と言おうと関係ありません。

私はAGIの話については心配するのをやめるべきだと思います。彼らがそれをAGIと呼ぼうが呼ぶまいが、私は本当に気にしません。どれくらい良いかが重要です。

産業の変化について

オープンソースもそうです。私たちは以前、データベースに良いお金を支払っていました。これは十分に良い議論です。オープンソースが人々の仕事を奪ったものはたくさんあります。

私たちは他の人の仕事を自動化することを前提とした分野です。エコノミストが生産性向上と言うとき、それが何を意味するか知っていますね？より少ない人がより多くのことをするということです。最近、旅行代理店やフロアブローカー、レコード店の店員、暗室技術者と話しましたか？

ソフトウェア品質への懸念

Jay Blowのチームにいます。ほとんどのソフトウェアは絶対にゴミです。私たちはたくさんのゴミソフトウェアの世界に入ったと思います。私たちは皆、最低限それに同意できるでしょうか？

私が13ギガバイトを使用していて、いくつのタブを開いているか見てください。タブあたり500メガバイト以上のメモリが使用されているということです。エクステンションを加えてもです。

将来への不安

この議論が出てくると、リバタリアン寄りのVCがランプライター、創造的破壊、新しい種類の仕事について唱え始めます。多分そうですが、私は催眠術にかかっていません。LLMの後で私たちがより良い状態になるかどうか、私にはさっぱりわからない。物事は私たちにとってずっと悪くなる可能性があります。

社会的孤立への懸念

人々はますます孤立しています。人間の相互作用は減少し続けています。ズーマーは以前の世代よりもかなり少ないアルコールを飲むという最近の研究があります。人々は、それはズーマーがより健康意識が高いことを意味すると仮定しています。

しかし、実際はそうではありません。彼らはそれを「一匹狼と石っころ」と呼んでいます。彼らは大幅に社会性が低く、アルコールは一般的に社会的潤滑剤ですが、マリファナは多くの人にとって社会的潤滑剤とは考えられていません。

知的財産権について

知的財産に対してこれほどの軽蔑を示した職業はありません。知的財産に軽蔑を持っているとは感じません。ある程度の知的財産には価値があると思います。知的財産に関しては反消費者法がいくつか存在すると思いますが、一般的に言って、知的財産は良いと思います。

人々が知的財産は愚かだと言うとき、彼らは通常何も構築したことがなく、通常財政的責任を負っていません。

開発の本質について

開発者の大きな文化的プロジェクトは、収益化可能なメディア共有サイトを不便にする可能性のある保護に反対することでした。彼らがポリシーで失敗すると、強制でそれを迂回します。彼らはグローバルスケールの海賊ネットワークを立ち上げ、テレビ番組の新リリースウィンドウを保持しようとする人を冷笑します。

結論：現実的な視点

数日前に書き始めたとき、LLM支援プログラミングの最先端にレベル設定するセクションを書きました。青い魚のフィレの方がLLMの意見より保存期間が長いです。あなたがこれを読む時間に、すべてが変わりました。

今日の子供たちはエージェントを使うだけでなく、非同期エージェントを使います。彼らは目を覚まし、LLMが作業する13の異なることを自由連想し、コーヒーを作り、TPS報告書を記入し、火星チーズ城まで運転し、それから通知をチェックします。

確かに複雑なシステム、制度の半ば無謀な忍耐、平均への回帰を信じるステイティストです。私はGoとPythonコードを書きます。Kool-Aidドリンカーではありませんが、何か本当のことが起こっています。私の最も賢い友人たちはそれを軽視しています。