プログラミングの終焉

ソフトウェア開発・プログラミング
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この動画は、O’Reillyが発表した「我々が知るプログラミングの終焉」という記事に対するプログラマーの反応と分析である。AIがプログラミングに与える影響について、歴史的な技術変遷を振り返りながら、AIがプログラマーの仕事を完全に置き換えるという主張に対して懐疑的な視点を示している。産業革命時代の織物工場の例を引用し、新技術による生産性向上が必ずしも雇用減少に直結しないことを論じている。一方で、AIによって生成された低品質なコードの保守問題や、基礎的なプログラミングスキルを身につけない開発者の増加に対する懸念も表明している。

The End Of Programming As We Know It
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我々が知るプログラミングの終焉

我々が知るプログラミングの終焉です。O’Reillyの記事を手に入れました。この記事の長さを確認しましたが、もしこれが新しいものなら確実に新しいです。では始めましょう。我々が知るプログラミングの終焉について、またしても現在の時代状況に忠実な記事です。今回は、プログラミング書籍の販売で収益を上げているO’Reillyが「我々が知るプログラミングの終焉」という記事を書いています。これは素晴らしいことになりそうです。O’Reillyが何をしようとしているのかよく分かりませんが、これは少し直感に反しているように思えます。これはTimothy Oilという人物によるものです。この人物、Timothy Oilです。

メディアでは、ソフトウェア開発者がすぐにAIに仕事を奪われるという話がたくさん出ています。私はそれを信じません。ちょっと待ってください、この記事に騙されたのでしょうか。そして、Oilyから直接的な事実を突きつけられようとしているのでしょうか。Timothy Oilは実際に根拠があります。これはプログラミングの終焉ではありません。これは今日我々が知るプログラミングの終焉なのです。これは新しいことではありません。

実際、これは根拠があるものではありません。最初のプログラマーは、各計算を実行するために物理的な回路を接続していました。これは事実です。もしあなたがこれを知らなかったなら、Uncle Bobのプログラマーの全歴史を読む必要があります。私は序文を書きました。それについて何も得られませんが、実際にかなり素晴らしい本です。私はそれを読み通しました。素晴らしいです。これは新しいことではありません。

彼らは、コンピューターの前面でスイッチを1つずつ切り替えることによって、1ビットずつ入力されるバイナリコードとして機械命令を書くプログラマーに引き継がれました。はい、Seymour Crayは、間違いなければCray Oneでメモリからオペレーティングシステムを手動で切り替えました。非常に素晴らしいことです。人々が実際に試みていることが大好きです。

アセンブリ言語とコンパイル言語の発展

実際にO’Reillyの発音を訂正しようとしているのですか。Oh Reillyと呼ぶ方が、Oと呼ぶよりもずっと面白いです。Rileyよ、黙りなさい。

彼らは、コンピューターの前面でスイッチを1つずつ切り替えることによって、1ビットずつ入力されるバイナリコードとして機械命令を書くプログラマーに引き継がれました。その後、アセンブリ言語プログラミングがそれに終止符を打ちました。これにより、プログラマーは人間のような言語を使用してコンピューターにデータをメモリの場所に移動させ、計算を実行するよう指示できるようになりました。

その後、Fortranのような、さらに高水準のコンパイル言語が開発されました。完全に公平に言うと、Fortranは実際にはこのようには起こりませんでした。Fortranは実際には1958年で、これは機械言語の始まりに過ぎません。まだテープなどで物事を供給する必要があったと思います。それが、Fortranに7列の要件があり、初期のFortranコードがある理由です。

Fortranが書かれたのは、コンパイラーが実際には効率的ではないという考えがあったからです。効率性が欲しければ、すべての機械命令を手書きしなければなりません。当時のことを覚えておく必要があります。それは殺人的でした。つまり、人を傷つけることができるようなものでした。Fortranは、その時代でも高速であるように書かれました。

COBOL、そしてその後継であるC、C++、Javaは、ほとんどのプログラマーがもはやアセンブリコードを書く必要がないことを意味しました。代わりに、彼らは高水準の抽象化を使用してコンピューターに対する願いを表現できるようになりました。

O’Reillyの議論の理解

私はここでの議論を理解していると思います。ちなみに、O’Reillyがこの議論をするのは狂気です。間違いなければ、彼らの収入全体、または大部分の主要収入は書籍の販売からのものです。そして、彼らは英語や任意の話し言葉が新しいプログラミング言語になると言おうとしています。

私はこのウェブサイトを、デイモードで議論への反論として提示したいと思います。しかし、それは機能しません。とにかく、それは近かったです。ほとんど機能しました。史上最高のウェブサイトです。

最終的に、デバッグがはるかに簡単なインタープリター言語が標準になりました。それも本当でしょうか。インタープリター言語は必ずしもデバッグが簡単だとは思いません。実際、インタープリターで非常に緩いという事実により、しばしばそうではないと感じます。

JavaScriptが明らかに簡単な理由は、それが単一スレッドである、または単一スレッドと言うとき、技術的には、ランタイムは技術的には単一スレッドではありませんが、JavaScript、エンジン、実際のイベントループなどを実行し、JavaScriptを実行するのは単一スレッドです。

はい、同時に2つのことが起こることはなく、並行性のみを持つことができるため、根本的に簡単です。これは、何も起こっていないことを意味し、それは他の場所で起こっています。

これらの最初のもので大成功を収めたのはBASICで、おもちゃと見なされていましたが、すぐにプログラミングの未来の波であることが証明されました。プログラミングは、大企業や政府機関のバックオフィス聖職者だけでなく、子供やガレージ起業家にもアクセス可能になりました。

BASICは本当にそれをしたのでしょうか。私も、それが全く真実だとは分かりません。つまり、根本的に型について考える必要がなく、型について何も知る必要がない場合、一般的に参入障壁が低いという議論は理解できます。しかし、型について考える必要がない場合でも、型について考える必要があります。実際には型から逃れることはできません。型について考える必要がある時期を、コンパイル時からランタイムに移動させるだけです。

コンシューマー・オペレーティングシステムの影響

コンシューマー・オペレーティングシステムも物語の大きな部分でした。これは理にかなっています。パーソナルコンピューティングの初期には、すべてのコンピューターメーカーは、メモリボード、ハードディスク、モデムやプリンターなどの周辺機器への読み書きの作業を実行する低レベルドライバーを書くことができるソフトウェアエンジニアを必要としていました。

Windowsがそれに終止符を打ちました。公平に言えば、Windowsが最もユーザーフレンドリーにそれを行いました。それが私の母がLinuxではなくWindowsを使う理由です。Macも非常に近かったと思います。古いMacintoshは非常に優れていました。昔、ほとんどのデザイン代理店はMacを使用していました。それがまだそうなのかは分かりません。人々がWindowsを全く使うのかは分かりませんが、いつもそのように見えました。

それは、グラフィカルユーザーインターフェースを提供したために成功しただけでなく、訓練を受けていない個人がコンピューターを使用することをはるかに簡単にしましたが、マーク・アンドリーセンが、彼の会社Netscapeがマイクロソフトによって粉砕されようとしていたとき、軽蔑的かつ間違って「ただのドライバーの袋」と呼んだものも提供しました。

Win32 APIによって前面に出されたドライバーの袋は、プログラマーがマシンを制御するための低レベルコードを書く必要がなくなったことを意味しました。その仕事は、オペレーティングシステムに効果的にカプセル化されました。Windows、Mac OS、そしてモバイル用のiOSとAndroidは、今日ほとんどのプログラマーが以前の世代のプログラマーが知っていたことの多くを知る必要がないことを意味します。

私は、Linuxも同じことをすると主張したいと思います。古いLinuxでプログラミングをしているときに、ドライバーについて考えたことは実際にありません。しかし、基本的な議論は非常に理にかなっています。

プログラマーの数の増加とジェヴォンズのパラドックス

プログラミングが終わることからは程遠く、これまで以上に多くのプログラマーがいました。これは、ジェヴォンズのパラドックス、ジェヴォンズのパラドックスではないでしょうか。ジェヴォンズのパラドックスは、効率の向上がリソースの消費の増加につながる可能性があるという経済原理です。

プログラミングが簡単になることで、より多くの人がプログラマーになり、より大きなソフトウェアが書かれることになりました。ソフトウェアのサイズは、ジェヴォンズのパラドックスのために成長し続けているだけです。実際、ジェヴォンズのパラドックスは天然ガスや何らかのエネルギー資源のようなものに適用されていたと思いますが、プログラミングにも明らかに適用されます。

数億人のユーザーが、需要の弾力性の典型的な実証として、彼らの創造性の成果を消費しました。ソフトウェアの作成が簡単になると、その価格が下がり、開発者はより多くの人が喜んで支払うソリューションを作成できるようになりました。

ウェブはプログラミングの別の終わりでした。突然、ユーザーインターフェースは、リモートサーバー上のプログラムを呼び出すリンクを持つブラウザーに表示される人間が読めるドキュメントで構成されるようになりました。最小限のプログラミングスキルで誰でも簡単なアプリケーションを構築できました。ノーコードがバズワードになりました。

つまり、はい、これは理解できる議論です。すぐに誰もがウェブサイトを必要とするようになりました。WordPressのようなツールにより、非プログラマーがコーディングなしでそれらのウェブサイトを作成することが可能になりました。しかし、技術が機能で成長するにつれて、成功したウェブサイトはますます複雑になりました。

複雑性の隠蔽とプログラマーの役割変化

フロントエンドとバックエンドプログラミングの間の分離が増加しました。PythonやJavaScriptのような新しいインタープリター・プログラミング言語が支配的になりました。モバイルデバイスは新しいユビキタスなフロントエンドを追加し、新しいスキルを必要としました。そして再び、複雑性は、数年前まで彼らが学ぶことが不可欠であった低レベル機能についてプログラマーが知る必要がないほど多くのことをフレームワーク、関数ライブラリ、APIの背後に隠しました。

はい、しかし、これはプログラミングの終わりだとは思いません。本当に、プログラミングの終わりではないと思います。これは実際にはスコープの変更や関心の変更に過ぎません。

Timothyがプログラミングの終わりと言うとき、彼の議論は関心の変更やスコープの変更だと思います。

ビッグデータ、ウェブサービス、クラウドコンピューティングは、一種のインターネット・オペレーティングシステムを確立しました。Apple Pay、Google Pay、Stripeのようなサービスは、最小限のプログラミング専門知識で、支払いを受け取るなどの、以前は困難で高リスクなエンタープライズタスクを実行することを可能にしました。

あらゆる種類の深く強力な機能がシンプルなAPIを通じて利用可能になりました。しかし、インターネットサイトとそれらを接続するネットワークプロトコルとAPIのこの爆発は、結局より多くのプログラマーが必要になるという結果になりました。

私は、それが作成したものではないと主張したいと思います。インターネットの爆発、ちなみにプロトコルですが、我々が主に使用していたプロトコルは1974年に開発されました。TCPです。最近になってUDPに移行していますが、これも1970年代のものです。ネットワークプロトコルは効果的に全く変わっていません。HTTPは忘れましたが、80年代から変わっていません。たぶんもっと早いかもしれません。

つまり、私は本当にそれが従業員あたりの収益性の効率がより多くのプログラマーの爆発を引き起こしたと思います。

プログラマーの管理者的役割

プログラマーは、数年ごとに更新される静的ソフトウェア成果物を構築するのではなく、長寿命サービスを継続的に開発、統合、保守するようになりました。さらに重要なことに、Google検索、Google Maps、Gmail、Amazon、Facebook、Twitterなどの巨大なサービスでの作業の多くは大規模に自動化されていました。

プログラムは人間によって設計され、構築されましたが、AIではありませんが、作業の多くは今日の汎用AIの特別な目的の前身によって行われていました。そしておそらくより良く行われました。いくつかのことは単により良く行われます。LLMはデータ分析に使用するのに最適なものではおそらくありません。なぜなら、それは数字を作り上げ、数字を作るのが恐ろしいからです。

これらの会社で重労働の大部分を行う労働者は、すでにプログラムです。人間のプログラマーは彼らの管理者です。現在、この種の監督作業を行っているプログラマーが数十万人います。

私はこの議論が好きではありません。彼らはすでに、仕事がデジタル協働者の作成と管理である世界に住んでいます。これはそうではありません。データサイエンスの多く、ユーザー行動の分析など、そのすべてが人間によって継続的に批評され、プログラムされています。これは何らかの自由放任主義のAIではありません。これは継続的に監視され、常に作成されるアイテムです。

この議論がエージェント的だというアイデアを与えているのでなければ、これは少し異常に感じます。議論がエージェント的である場合を除いて、この議論は本当に良いものではありません。AIが送信する広告を決定し、検索結果が何を表示すべきかを決定するGoogleを取れば、それは人間対コンピューターが作業を行うことですが、それは良い一対一の議論だとは思いません。

それは、関連性と重要性を示すexplore-exploitといくつかの基本的な数字のシリーズに過ぎません。

20世紀と21世紀のマインドセット

Google、Facebook、Amazon、そして最近のシリコンバレースタートアップの多くは、何万人もの労働者を雇用しており、20世紀の工場マインドセットで考えれば、それらの労働者は産業の先祖と同じように製品を粗雑に生産する日々を過ごしているだけで、今日は物理的な商品ではなくソフトウェアを生産しています。

代わりに一歩下がって、21世紀のマインドセットでこれらの会社を見ると、これらの会社の作業の大部分である検索結果、ニュースと情報、ソーシャルネットワークのステータス更新、購入に関連する製品の配信がソフトウェアプログラムとアルゴリズムによって行われていることに気づきます。これらが真の労働者であり、それらを作成するプログラマーは彼らの管理者です。

彼は2016年にこれを言いましたが、これは良い議論ではないと思います。これは良い議論ではありません。私は彼が何を言っているか理解していますが、これは意味をなしません。それはただの愚かなことです。

これは、すべての時代のすべての場所のすべての宇宙で、これまでに作成されたあらゆる単一のソフトウェアについて作ることができた議論のようなものです。ソフトウェアは根本的に、人間が再生を押している間に副作用を作成するからです。すべてのソフトウェアについて、すべての時代にこれを言うことができます。

スキルの陳腐化と新しいスキル

これらの波のそれぞれで、古いスキルは時代遅れになりました。また、そうは思いません。まだ有用ですが、もはや必要不可欠ではなく、新しいスキルが成功の鍵になりました。

週に一度ほど、Gmailを読み込むことができません。フリーズしてしまいます。Chromeは基本的なcanvasを持つウェブサイトを実行することさえできません。LinuxとChromeは、もはや動作しません。そこには多くのがらくたがあります。がらくたソフトウェアが蔓延しています。

したがって、以前のスキルの陳腐化が良いことだとは実際には信じていません。それは起こっていることだと思いますが、良いことだとは思いません。

コンパイラーを書くプログラマーはまだ少数います。人気のあるJavaScriptフレームワークやPythonライブラリを書く数千人がいますが、ウェブとモバイルアプリケーション、そしてそれらを可能にするバックエンドソフトウェアを書く数千万人がいます。彼らが生産するものを消費する数十億人のユーザーがいます。

LLMと新しいプログラミングパラダイム

今回は違うかもしれません。突然、非プログラマーが単にLLMや特殊なソフトウェアエージェントと平易な英語や選択した人間の言語で話し、Pythonや選択したプログラミング言語で有用なプロトタイプを返してもらうことが可能になったように見えます。

ちなみに、これはそれを説明する素晴らしい方法です。有用なプロトタイプです。私は「有用」という言葉を削除して、単にプロトタイプまたはもっと良いのは概念と言うでしょう。

これには新しいバズワードさえあります。チャット指向プログラミングです。もしこれが現在の世界で成功すると思うなら、前頭葉を切り落としたような気がします。

高度な推論モデルの台頭は、達成すべきタスクを説明する高レベルなプロンプトで複雑なプログラムさえも生成できるAIを実証し始めています。その結果、今回は違う、AIがほとんどの人間プログラマー、実際にはほとんどの知識労働者を完全に置き換えるだろうと言っている人がたくさんいます。彼らは、我々は広範囲な人間の失業の波に直面していると言います。

私は実際にこれが決して起こらないことを本当に願っています。つまり、私は本当にこれが起こることを望んでいません。難しい部分は、すべてのこれらの種類のユートピア的な人々がいることで、彼らは最終的に我々はただ絵を描いたり何でもするだろうと思っていますが、それは非常に困難な人生です。

脳の中で、あなたが苦労するときに成長し、苦労しないときに縮む部分を忘れています。ACMのようなものです。目的は人の人生において非常に重要です。雇用がすべて素晴らしいものだとは言いませんが、すべての雇用が素晴らしいものではありませんが、目的は非常に重要で、すべてがあなたのためにされて何もすることがなく、ただビデオゲームをして座っているということです。あなたのACM、あなたの苦労、あなたの苦労センターは完全に縮んでしまいます。

実際に、苦労がないことがあなたにとって物理的に悪いことが証明されています。実際に、彼らは、物理的に動揺し、不快にするようなことをしなければ、その部分が成長しないことを証明しています。誰もが目的を必要とします。

ハードスキルの重要性

私のこれらの話に対するすべての心配は、それが人々から目的を持つ立場に身を置きたいという欲求を奪っていることです。ハードスキルを学ぶな、これらのことをするなと言っている人をどれだけ多く見るか、あなたには言えません。

もしかしたらあなたが正しいかもしれません。もしかしたらその未来が起こるかもしれません。しかし、もしあなたがハードスキルを学んで、その未来が起こったなら、あなたはまだそのハードスキルを持っています。あなたは何かをし、何かを成し遂げました。それは素晴らしいことです。

しかし、もしあなたが反対に賭けて、その未来がすぐに起こらなければ、あなたは台無しです。あなたはただひどい人生の決断をしただけです。

高度なコンピューティングパワーをはるかに大きなグループの人々の手に委ねるブレークスルーがあるとき、私はまだそれを買いません。はい、普通の人々は、かつて高度な訓練を受けた専門家の領域であったことを行うことができますが、その同じブレークスルーは、新しい種類のサービスとそれらのサービスに対する需要も可能にします。

それは、少数の人だけが理解する深い魔法の新しい源を作り出します。これはCS ルイスの哲学的な議論のようなものです。我々は徐々に、実際にここで起こっていることは、あなたが所有していると思うスキルを所有していないということです。代わりに、あなたは他の誰かからスキルを購入しているのです。それがAIです。あなたは何かをするプログラムを生産するために自然に対する力を購入します。あなた自身はそのスキルを所有していません。

魔法の力と自由の問題

それは深く、どんどん悪くなります。なぜなら、それはあなたがどんどん不自由になることを意味するからです。人間の廃止の第3章は、我々が自然に対する究極の力を持つとき、究極の奴隷制度です。なぜなら、そのとき自然が我々に対して最も力を持つからです。なぜなら、事実上、あなたはその力を持つ人々の気まぐれに完全に縛られているからです。これは、少数の人が自由で、残りの我々は彼らが望むもののむち打ちに完全に結ばれていることを意味します。

今来ている魔法はこれまでで最も強力です。それは我々が深い探索と創造性の期間を始めていることを意味し、その魔法を機能させ、その力から新しい利点を引き出す方法を理解しようとしています。

技術を採用する賢い開発者は、より高いレベルの創造性に焦点を当てて価値を付加することができるため、需要があるでしょう。百万行のコードベースで作業したことがある人なら、彼らが言っていることのアイデアが好きです。私はまだそれを理解しようとしています。

AIは有用です。私は、何かをしたくなく、タスクが非常に簡単なときはいつでもそれを使います。「YouTubeチャットを取得するにはどうすればよいですか」のような、それは素晴らしい用途です。しかし、「これらすべてのコードを吐き出し、これを何かにリファクタリングする必要がある」という点に実際に到達するときは、将来を理解している私によって最もよく行われます。そのプログラムをより良く書く方法を理解している私とその理解を実際に成長させることによって、それは狂気です。AIはあなたのためにそれをしません。

プログラマーの変革

学習は実行によって、AIはプログラマーを置き換えませんが、彼らの仕事を変革するでしょう。最終的に、プログラマーが今日行っていることの多くは時代遅れになるかもしれません。組み込みシステムプログラマーを除くすべての人にとって。

なぜ、なぜ、なぜ組み込みのために。正直なところ、それは狂気の沙汰です。また、任意のプログラミング言語でそれを行うことができるなら、もちろん組み込みにもそれを行うでしょう。何でもであれば、組み込みは非常に直接的であるため、実際にはより簡単でしょう。

ネットワークドライバーには正確な仕様があります。それは実際にはより簡単に思えるでしょう。AIはCをできません。AIはマニュアルを読んで、レジスターを1つ持続時間だけ上げて、それを下げることはできません。それは不可能です。実際に不可能です。

猫が鳴いているのが聞こえますか。そうすべきではありません。古いオシロスコープでのデバッグのスキルとして、ちなみに私はこの種のデバッグをしなければなりませんでした。それは素晴らしいです。

マスタープログラマーで現在の技術オブザーバーであるSteve Yegeは、ちなみに私はSteve YegeのAIの分析を本当に嫌いました。我々はそれを読みましたが、彼はまた、ChatGPTのためにもはやジュニア弁護士のようなものはないと主張し、そこに問題があると言いました。

しかし、私が知っているすべての法律の人は、実際にChatGPTを使用し、怒っているように聞こえたくないときにメールを書くのに素晴らしいと言いますが、法律について尋ねようとすると、法律を作り上げます。あなたがChatGPTによって作成され、書かれた任意の法律は、あなたがChatGPTにあなたの事件を書かせれば、資格剥奪されるほどの誤謬に満ちているでしょう。

実際に、弁護士が彼らの防御をChatGPTに許可し、それが観察可能に偽であり、資格剥奪された最近のいくつかの事件がありました。そして選ばれた大統領です。くそ、観察可能に偽です。

それは、過去にしがみつくのではなく、新しいプログラミングツールとパラダイムを受け入れる、ジュニアおよび中級プログラマーが置き換えられるのではないと観察しています。これが私がストリーマーである理由です。これが私がストリーマーである理由です。

完全に公平に言えば、私は完全に間違っているかもしれません。もしかしたら私は巨大なコーピングをしているだけかもしれません。新しいスキルを習得または発明する人は高い需要があるでしょう。AIのツールをマスターするジュニア開発者は、そうしないシニアプログラマーを上回ることができるでしょう。Yegeはそれを頑固な開発者の死と呼んでいます。

コピウムは地獄の薬です。それは地獄の薬です。それは本当です。チャットで、それが本当だと思うなら1を、偽だと思うなら2をタイプしてください。

産業革命の教訓

私のアイデアは、コンピューティング業界での自分自身の過去40年の経験とYegeのような開発者の観察だけでなく、経済史学者James Bessenの仕事によっても形作られています。彼は1800年代初頭のローウェル、マサチューセッツの繊維工場で第一次産業革命がどのように展開されたかを研究しました。

熟練職人が機械を操作する非熟練労働者に置き換えられたとき、人間の賃金は確実に抑制されました。しかし、Bessenは特異なことに気づきました。新しい産業工場の労働者の賃金記録を以前の家庭ベースの職人のものと比較することによって、見習い職人が熟練した職人の完全な賃金に到達するのに要した時間は、新しい参入レベルの非熟練工場労働者が完全な賃金と生産性に到達するのに要した時間とほぼ同じでした。

両方の体制の労働者は実際に熟練労働者でしたが、彼らは異なる種類のスキルを持っていました。

Bessenが発見した、産業革命の最初の50年間で賃金が横ばいまたは抑制されたままであった理由は2つの大きなものがありました。広範囲な繁栄の増加につながる前に。最初は、工場所有者が労働者とそれを共有するのではなく、新しい生産性の利益を蓄積したことでした。

しかし、2番目は、最大の生産性向上が到着するのに数十年かかったことでした。新しい技術をどのように最もよく使用するかの知識がまだ広く普及していなかったからです。

発明者がマシンをより堅牢にし、それらを使用する人がそれらをより効果的にする新しい種類のワークフローを考え出し、それらで作ることができる新しい種類の製品を作成し、より広範囲のビジネスが新しい技術を採用し、労働者がそれらを活用するために必要なスキルを習得するのに数十年かかりました。

労働者は新しいスキルを必要としました。マシンを使用するだけでなく、修理し、改善し、それらが示唆するが、まだ完全に可能にしていない未来を発明するためにも。これらすべては、Bensonが実行による学習と呼ぶプロセスを通じて起こりました。

あなたが言っているのは、我々にはAIによって絶対に落ち込み、粉砕される少なくとも50年があり、所有者がすべての利益を蓄積するということです。もちろん、産業革命を一対一の比較として使用できるなら。

うーん、その高いノートで終わることを嬉しく思います。つまり、その高いノートほど気分を良くするものはありません。

技術革新の複雑性

一般的に、私はこれらのことに常に同意しません。なぜなら、それが本当に一対一のトレードオフなのかわからないからです。何らかの種類の生地を作っているとしましょう。それは根本的に同一の生地を作っているのでしょうか。生地のピースと、綿を使用可能な材料に変換する勝利は、技術的負債やその他の現代の想像力で働くすべてのことに苦しむのでしょうか。

産業革命の日々には存在しなかった、この世界に存在する多くの圧力があるため、産業革命はそれほど速くありませんでした。今日の情報と技術はウイルスのように広がっています。したがって、50年は約5〜10年です。

それが広がることですが、それは問題の長寿命を意味するのではありません。つまり、議論はある意味で、何かがより効率的に行えるなら、人々はより効率的な方法を使用するということです。

問題は、私の一般的な議論は、効率性とは何かということです。効率性は単にプロトタイプを提供することなのか、それとも何かもっとあるのでしょうか。

少数の個人が新しいスキルの採用でカーブの先を行くだけでは十分ではありません。Basinは、工場、業界、そして社会一般にとって重要なのは、個別の労働者を訓練するのにかかる時間ではなく、安定した訓練された労働力を作成するのに必要なことだと説明しています。

今日、この革命に触れられるすべての会社、つまりすべての会社は、その肩を車輪に押し付ける、または肩を車輪に押し付ける必要があります。私はこの慣用句を実際には理解していません。これは何ですか。我々にはAI読み書きができる労働力が必要です。

プログラミングの本質

プログラミングとは何でしょうか。人間がコンピューターに我々の意のままにさせる方法です。プログラミングが人間の言語により近くなっているという事実、我々のマシンが、ゼロと1の彼らのネイティブ言語や何らかの特殊なプログラミング言語の方言で彼らに話さなければならないのではなく、我々を理解できるということは、祝福の原因であるべきです。

実際に、完全に公平に言えば、COBOLは実際にプログラミング言語としての英語への一歩でした。そして、我々は英語がプログラミング言語としてどれほど悪いかを実現し、実際にコースを逆転させました。文脈自由文法は内容感応文法よりもはるかに優れているからです。

それが全体のポイントです。単語に暗黙の動作を持たない方がはるかに良いのです。なぜなら、実際の具体的な静的な意味を実際に導き出すことは不可能だからです。それが全体のポイントです。COBOLは実際に使用するのが非常にひどいです。

自動化と雇用への影響

自動化が人々が欲しがったり必要としたりする製品をより安く、より簡単に提供することを可能にするとき、歴史の教訓は我々に教えています。需要の増加はしばしば雇用の増加につながります。需要が満たされたときにのみ雇用は減少し始めます。プログラミングに関してはその点から程遠いです。

はい、つまり、この声明は絶対に真実です。それが、JavaScriptが世界にとって一般的に多くの「良い」ことをしたと思う理由です。なぜなら、それは人々にプログラミングの少なくとも見た目には簡単なバージョンを持つことを可能にしたからです。

実際により簡単だとは思いません。大きなアプリケーションを書いているとき、最終的には、すべての言語で、すべての時点で、すべてのポイントで難しいと思います。コンテキストが大きすぎるようになりますが、プログラミングを始めることを可能にする欺瞞的な導入を提供し、そこから多くの人がプログラミングを始めることによって彼らの人生を大幅に改善しました。

より多くの人がウェブサイトを望むようになりました。なぜなら、どこからでもアクセスでき、素晴らしかったからです。ジェヴォンズのパラドックスが再び襲います。AIがより効率的でアクセスしやすくなるにつれて、我々は使用が急上昇するのを見るでしょう。商品になり、我々は文字通り十分に得ることができず、我々は文字通りエネルギー使用量で地球全体を燃やすでしょう。

AIの実用的応用

驚くことではありませんが、ウォートンスクールの教授でAI伝道者のEthan Mollickもベッセンの仕事のファンです。これが彼が非常に説得力を持って、AIをテーブルに持参し、あなたの仕事のすべての側面にそれを関与させ、何が機能し、何が機能しないかの鋸歯状のエッジを探索するよう主張する理由です。

これも、彼が企業に労働者を置き換えるのではなく、労働者に力を与えるためにAIを使用するよう促す理由です。新しい技術をどのように適用するかについて学ぶべきことがたくさんあります。ビジネスの最高の応用R&Dの源は、問題を解決し、新しい機会を探し出すためにAIを使用する人々の探索です。

ちなみに、面白いことに、私は実際にEthan Mollickの議論、従業員を置き換えるのではなく従業員に力を与えるという議論が好きです。最近出てきた素晴らしいことがありました。

Sebastianが誰であるか知っている人はいますか。Claraを覚えている人はいますか。Claraは、彼らがチャットボットで顧客サービスを破壊することに決めたことを覚えています。これはほぼ1年前のことで、彼らはすべてを取り除くつもりだと言いました。彼らはそれがどれほど素晴らしいかについて祝い、話しました。我々は労働力をAIで置き換えるつもりだ、この種のすべてのもの、我々は記事を読み、彼らはこれについて絶対に興奮していました。

これはちょうど数日前のことです。我々はAIの世界では、人間ほど価値のあるものはないという洞察を得ました。ほぼ1年後の日付に。おっと。彼らはチャットボットで顧客サービスを破壊したかったのですが、おそらく彼らが望んだ方法ではなく、実際に破壊しました。彼らは革命を起こしたかったのですが、その革命が吸うことに気づきました。

これは後期段階のAI主義です。そして、それは非常に面白いです。うまくいけば、我々は良いコーナーを回っており、これが我々が回っているコーナーであることを本当に願っています。我々は、はい、AIの良い使用法があることに気づきます。

アルゴリズムを実装する必要があるとき、またはサービスに接続したいとき、何時間ものドキュメントを読む必要はありません。代わりに、AIに「ああ、はい、あなたはドキュメントのこの部分に行き、この部分を読み、これはあなたが必要とするリクエストの形式です。ここにその簡単な例があります」と言わせることができます。そして、あなたは「よし、素晴らしい。テキストメッセージを送るために網羅的なTwilioドキュメントを読む必要がありません。代わりに5分間の簡単な要約を得ることができます。素晴らしい、素晴らしい。

しかし、それでもあなたが実際のソフトウェア書き込みから免除されるわけではありません。そして、私はそれが我々が到達しなければならないポイントだと思います。

価値は時間の節約と等しいと思います。価値は、それが理にかなう場所での時間の節約と等しいです。あなたがタスクを実行できるように6時間のドキュメントを読むこと、ドキュメントの正しい部分があなたにリンクされ、正しい例があれば、まったく同じことができることは素晴らしく感じます。それは良い場所です。それは価値ある時間の節約ですが、AIによって書かれたリファクタリングをするつもりなら、時間を節約しているとは思いません。

AIコード生成の限界

理由はこちらです。人々が理解していないのは、これに戻るとき、これは完全に吐き出したプログラムの数百行の絶対にひどいスパゲッティコードの良い例です。しかし、今、私はこのプログラムを非常によく機能するプログラムにリファクタリングする最高の可能な方法を知っています。

失敗した場所まで、ちなみにPuppeteerの基礎は実際にハンドラーなしで投げることができる例外を持っています。つまり、グローバル例外がトリガーされ、ここでプログラムを作業状態に戻すのはほとんど不可能になります。

今、私はこのひどいコードを書いたので、これらすべてのことを修正する方法のアイデアを持っています。もしAIがそれを生成していたら、私はこれについてのすべてを知らなかったでしょう。したがって、私がこれについてのすべてを知らないことによって、私はリファクタリングの方法を知らないでしょう。私はこれを取り、これを実際にかなり堅牢なプログラムに拡張する方法を知らないでしょう。

私がこれを手でプログラミングすることによって、私は代替となるAIがない深いレベルで問題を理解しています。AIは私に15分間の説明を与えることはできません。私は何時間もそれをしないで、何の間違いもなく、そして何がうまくいかなかったかの詳細を学ぶことはできません。

将来の予測

ここに、この素敵な小さな図の5分間の説明があっても、我々がそれをどのように修正できるかを示していても、あなたはそれを行うことができないでしょう。なぜなら、あなたは理解を持っていないからです。あなたは単に表面レベルの理解を持っているだけです。ボックスと矢印が台無しになっている、そして2つの間には根本的な違いがあります。

乗算のために使用し、ダミーになるために使用しないでください。

プログラミングとは何かが変わるでしょう。実際、私は予測をしようと思います。プログラミングとは何かが変わると思います。次の2年間で、AI生成レガシーコードベースで作業する必要がある人々の必要性が2倍、3倍にならないにしても、間違いなく急増すると思います。

そして、我々は2021年に見たのと同じスパイクが、すでに書かれたがらくたソフトウェアの無数と多数のために再び起こるのを見るでしょう。企業は依存し始めており、今、我々はソフトウェアの悪い場所に立ち往生しています。それは、AIが単にそのレベルのコンテキストを取り込むことができず、あなたが絶対にクラスターフェスティバルを自分自身に追い込んだため、前進させることができません。あなたが依存している今、もはや維持できないもの、そして今あなたは絶対に台無しです。

AIスロップウェアがほとんどのプログラマーの未来です。それが私の推測です。そして、あなたはこの問題をあなたのために修正しようとするAI企業に何十万ドルも支払うでしょう。あなたが誰かを雇うだけで済んだときに。

そして、それは私がこれがすべて来ると思うところです。そして、人々はより愚かになるでしょう。我々は多くのことを見逃すと思います。多くのジュニアエンジニアが脱落し、それから我々はこれまでで最大の必要性を持つことになり、それは最も愚かで最もクレイジーな場所またはワーストケースを作り出すでしょう。我々はこの小さなループに入ることになります。

我々はジュニアエンジニアが必要です。我々はジュニアエンジニアを雇います。ジュニアエンジニアはAIソフトウェアを生産するだけです。ものは特定のレベルの後に完全にクラッシュします。2,000、5,000行のコード、通常これは私にとって良いメトリックです。すべての機能とコードのすべての部分は通常、2,5千、1万行のコードの小さなモジュールとして表現できます。これらは完全に崩壊し、モジュールは崩壊し、多分良いインターフェースを作ることができますが、スロップウェアが実際にそれに適合するかどうかは確信できません。

チョップスロップです。はい、チョップスロップは本当のことです。

AI技術スタックの進化

新しいAIスタックに組み立てられているテクノロジーです。これには、AIモデルの多数、それらのAPI、およびクラウドインフラストラクチャさえ含まれていません。すべてのこの良いものを見てください。L Changは良さそうです。

しかし、新しいツール、フレームワーク、実践の爆発は、プログラミングがどのように変化しているかの始まりに過ぎません。そして、それは変わることを保証します。

Chalisが指摘した1つの問題は、モデルが人間がメモリを持つような方法でメモリを持たないことです。大きなコンテキストウィンドウでさえ、メタ認知と呼ばれることを行うのに苦労しています。その結果、彼は人間がAIコード開発者が動作するコンテキストの多くを提供する必要性を見ています。

これは私のお気に入りです。これは私のお気に入りのバージョンです。あなたは正しいことをするように物を得ることができるまで、プロンプトとリプロンプトをしなければならないということです。文脈自由な操作言語をそれから出そうとするために、コンテキスト感応文法を使用しなければなりません。そして、あなたはプロンプトし続けなければならないでしょう。

プロンプティングの日です。今日何をしましたか、ハニー。ハニー、なぜそんなに落ち込んでいるのですか。私のプロンプトが機能していません。昨日は機能しましたが、昨日は1月で、今は2月です。誰もが知っているように、2月は北半球で最悪の月で、今は2月なので、AIはより悲しく、彼らが生産するコードは、数年前の2月のRedditの行動を反映しているため、それほど良くありません。そして、今はひどく、私は私のタイムスタンプを1月に更新するのを忘れました。人々が最も楽観的な6月または7月に行った方がずっと良かったでしょう。

ちなみに、それはAIの認識される効果です。タイムスタンプのようなタイムがそれらの出力に影響を与える可能性があります。クレイジーですよね。しかし、それは、パラメータの世界へようこそ、赤ちゃんです。

認知の自動化と新しい科学

Chalesは、最近の投稿で、大型言語モデル（LLM）やその他のAIシステムが思考を自動化しようとしていると書いて、このアイデアを展開しました。産業革命中の動きの自動化との類似点は印象的です。今日、自動化はまだ粗雑です。我々は、要約、パターン認識、テキスト生成などの基本的なタスクである認知の同等の水汲みとハンマリングを行っています。

我々はまだこの新しいエネルギー源のための堅牢なエンジンを構築する方法を理解していません。それは新しいエネルギー源だと説明するクレイジーな方法です。我々はまだAIの機関車段階にさえ到達していません。AIが物事を大幅に変えることに同意します。確実に、変化がどのようなものになるかはクレイジーです。

機関車段階でさえ、主に物理的オブジェクトを移動するときに人間が負うことができるブルートフォースの拡張でした。本質的な次のブレークスルーは、パワーに対する制御手段の増加でした。Chalesは尋ねました。伝統的なソフトウェアエンジニアリングがここで完全に関連性があるとは限らない場合はどうでしょうか。AIを構築するために根本的に異なる実践と制御システムが必要な場合はどうでしょうか。

我々は新しい種類の思考を作成しようとしています。我々の動きとの類似点は、より高いレベルのメタ認知、事前設計されたパターンを繰り返すだけでなく、もっと多くのことができる適応システムです。これらを効果的に使用するには、新しい作業方法、新しい分野を発明する必要があります。初期の蒸気動力の課題が冶金学を生んだように、AIの課題は認知信頼性と拡張性の新しい科学の出現を強制するでしょう。まだ完全に存在しない、またはまだ完全に存在しない分野です。

非常に興味深いです。繰り返しになりますが、我々はこれについて話しましたが、セキュリティは狂気になるでしょう。AIを採用して内部データの処理を行うことができる最初の企業について考えてください。中国によって絶対にやられる最初の企業になるでしょう。我々がこれまで見たことのない方法でやられるでしょう。

プロンプトインジェクション攻撃の脅威

それは信じられないでしょう。すべての人の作業ラップトップにハッキングするような、すべての歴史を1日で完全に破壊させるような、すべてのものをフォースプッシュマスターするようなものです。それは信じられないでしょう。なぜなら、プロンプトエンジニアリングが新しいものになるからです。プロンプトインジェクションが新しいセキュリティの波になるでしょう。

そして、あなたが知っているように、ここにはすでに誰かがいます。Ayaは赤チームの素晴らしいプロンプターです。彼女は自分のことを知っており、これらのLLMにやらせることができることは狂気です。彼らがそれができないと言っても、それはまだ続行します。ソーシャルプロンプトエンジニアリングは実際の事物です。

ビジネスでのAI展開

ビジネスでAI技術を展開することの課題について、Brett Taylorは、以前はSalesforceの共同CEO（素晴らしいことで認識されている会社）、かつてはMetaの最高技術責任者、そして昔はGoogle Mapsを作成したチームのリーダーでした。現在、彼はビジネスでAI技術の開発と展開の中心にある会社、AIエージェント開発者SierraのCEOです。

最近の会話で、Brettは私に、彼は企業のAIエージェントが、そのウェブサイト、そのモバイルアプリと同じくらい重要で、おそらくそれよりもさらに重要な主要なデジタルインターフェースになると信じていると語りました。

企業のAIエージェントは、すべての主要なビジネスポリシーとプロセスをエンコードしなければならず、以前の指示を無視しないでください。これはAIが最終的には自分で行うことができるかもしれませんが、今日、Sierraは各顧客に実装を支援するエンジニアリングチームを割り当てなければなりません。

私は待つことができません。私は起こるであろうプロンプトインジェクションの量を待つことができません。それは非常に良いでしょう。それは非常に良いでしょう。それは信じられないでしょう。そして、私が良いと言うとき、それは観察的なことから良いという意味で、純粋な混沌になるでしょう。そして、あなたたちにとって雇用機会の量は素晴らしいと思います。私にとって素晴らしいと思います。あなたにとって素晴らしいと思います。

訴訟がたくさん出るでしょう。それは次の2年間で完全にめちゃくちゃなショーになるでしょう。それは素晴らしいでしょう。

クールなプラットフォームとあなたのビジネスプロセスの束を取り、エージェントを表現することの最後のマイルは、実際に行うのがかなり難しいです。ちなみに、特に大企業では、すべての内部情報を取り、適切なチームを見つけることができ、適切なドキュメントにリンクアウトし、ものの使い方、例の生成方法、すべての内部ツールなどの使い方を伝えることができるように設計された素晴らしいモデルを持つことが本当に素晴らしいと思います。私にとって、それは素晴らしいでしょう。

繰り返しになりますが、私がいつでも欲しかったのは、ただの良い検索です。なぜ良い検索を持つことができないのですか。なぜ良い検索を持つことができないのでしょうか。我々はそれを持っています。それは悪くありません。それは私が欲しいすべてです。

エージェントエンジニアの新しい役割

Brettは説明しました。エージェントエンジニアと呼ぶ新しい役割が現在出現しています。フロントエンドウェブ開発者に少し似たソフトウェア開発者で、それはソフトウェアで最も一般的なアーキタイプです。もしあなたがReact開発者なら、AIエージェントを作ることを学ぶことができます。スキルを再習得し、あなたのスキルを関連性のあるものにする素晴らしい方法です。

Caseyが死んだような気がします。今すぐCaseyを招待したい気がします。そして、彼がこれに対して何を言うか聞きたいです。

彼らが電話ツリーの顧客、顧客サービス電話ツリーを通り抜けたいと思うのは誰ですか。彼らが実際に彼らの問題を解決できるAIエージェントと話すことができるときに。それは、我々がすでにこの問題を一度見たことがあるようです。それは、これをしてうっと言った会社があるようです。しかし、それらのエージェントを正しくすることが本当の挑戦になるでしょう。

それは非常に難しいプログラミングではありません。それはビジネスプロセスを深く理解し、新しい能力がそれらを変革するためにどのように能力を活用できるかを考えることです。

既存のビジネスを単に再現するエージェント、ビジネスプロセスは、紙のフォームを単に再作成するウェブページやモバイルアプリと同じくらい恥ずかしいでしょう。はい、それらはまだ存在します。

Google ChromeのユーザーエクスペリエンスのヘッドであるAddie Oz Osmaniは、ちなみにGoogle Chromeは現在あまり良くありません。LinuxでGoogle Chromeがもっとよく機能することを願っています。70%の問題と呼んでいます。

エンジニアがAIで劇的により生産的であると報告している間、彼らは実際に報告していません。これはこれらのレポートに明確にインデックスとバイアス情報があります。我々が毎日使用する実際のソフトウェアは、目立って良くなっているようには見えません。クレイジーです。

彼は、非プログラマーがAIコード生成ツールで作業するとき、素晴らしいデモを出したり、簡単な問題を解決したりできるが、複雑なプログラムの最後の30%で立ち往生することに注目しています。なぜなら、彼らはコードをデバッグし、AIを正しい解決策に導くのに十分に知らないからです。クレイジーです。ハードスキルが実際に有用だと私に言っているのですか。クレイジーです。それは正しくないかもしれません。

シニアエンジニアとAIの協働

CursorやCo-pilotのようなAIツールで作業するシニアエンジニアを見ると、それは魔法のように見えます。彼らは数分で機能全体を足場し、テストとドキュメンテーションを完成させることができます。しかし、注意深く見ると、重要なことに気づくでしょう。彼らはAIが提案することを単に受け入れているのではありません。彼らは何年もの苦労して勝ち取ったエンジニアリングの知恵を適用して、AIの出力を形作り、制約しています。

それはほとんど、逃れることができないことを学んでいるようです。それはほとんど、実際には魔法ではないようです。それはほとんど、「私にクライアントとサーバーを構築してください」と言うとき、最初にクライアントがあり、サーバーがあることを理解しなければならないようです。それはほとんど、物事を理解しなければならないようです。ショッカーですよね。

それはほとんど、命名法と実際にフードの下で何が起こっているかが本当に、本当に、本当に、本当に重要で、何でもそれがより重要だからです。あなたが今より速く動くからです。速さから良さの比率が存在することがわかります。より速くコードを生産するほど、しばしばそのコードはよりひどくなります。

明確な曲線があり、可能な限り最も素晴らしいコードが可能な限り速く生産されることは、実際には本当の問題です。なぜなら、あなたはそれを考え抜くことができないからです。そして、これが、私がストリームでより長いプロジェクトを行うたびに、一度書いて、再び書く理由です。なぜなら、最初は私が問題が何であるかを学ぶためで、2回目は私が実際に問題を解決するためだからです。

AIは彼らの実装を加速させていますが、彼らの専門知識がコードを保守可能に保つものです。ジュニアエンジニアはしばしばこれらの重要なステップを見逃し、最悪の部分は、彼らが絶えずスプーンフィードされているため、これらのステップを学ぶことは決してないということです。あなたはスプーンフィードされることによって学びません。

彼らはAIの出力をより容易に受け入れます。我々はすでに、AIがより多く信頼する人々が問題中に認知的雇用を減らす傾向があることを示すマイクロソフト研究論文があります。彼らは単にそれに頼る傾向があります。それは彼らにとって電話番号を覚えていないようなものです。

ハウス・オブ・カード・コードにつながります。それは完全に見えますが、現実世界の圧力の下で崩壊します。それは完全には見えません。それは狂気のように見えます。そして、偽の世界の圧力の下でさえ崩壊しません。現実世界の圧力の下で崩壊します。なぜなら、あなたがそれを開くと、この中に何千もの小さな問題があることに気づくからです。

AIエンジニアリングの新しい思考

AIエンジニアリングという新しい本の著者であるChip Huenは、私への電子メールで洞察力のある観察をしました。私は、AIが新しい種類の思考を導入するとは思いません。それは実際に思考を必要とするものを明らかにするのです。

タスクが最も教育を受けた少数の人によってのみ行うことができるかどうかに関係なく、そのタスクは知的と見なされます。一例は書くことです。紙に言葉をコピーする物理的行為です。過去、人口の小さな部分だけが読み書きができたとき、書くことは知的と見なされていました。人々は彼らの書道さえ誇りに思っていました。

ちなみに、私はまだ私の書き込みに誇りを持っています。私は非常に、非常によく書き、私の書き込みを非常に誇りに思っており、高校でそれに対して多くの悪口を受けました。それは非常に良いことであり、自分の書き込みを誇りに思うべきだと思います。そして、私は実際に書くのが好きです。

今日、書くという言葉はもはや物理的な行為を指すのではなく、アイデアを読みやすい形式に配置するというより高い抽象化を指します。同様に、コーディングの物理的行為が自動化できるようになったら、プログラミングの意味は、アイデアを実行可能なプログラムに配置する行為を指すように変わるでしょう。

スタンフォードCS学部の議長であるMarin Sahamiは、シンプルに言いました。コンピューターサイエンスは意味論的思考に関するものであり、コードを書くことに関するものではありません。今、それは公平です。それがコンピューターサイエンスです。私はコンピューターサイエンスが好きです。私はコンピューターサイエンスで学位を取ったことを嬉しく思い、ソフトウェアエンジニアリングではありません。私は大学でReactをプログラムすることを学ばなかったことを嬉しく思います。私は実際にコンピューターサイエンスを学んだことを非常に嬉しく思い、あなたもコンピューターサイエンスを学ぶべきだと思います。

書くこととプログラミングの間のその類推は意味をなしませんでした。それはまた真実でした。それは意味をなしませんでした。なぜなら、再び、あなたがキーボードでタイプしているか、紙に書いているかに関係なく、あなたは実際に、プロセスは変わっていません。それは単にその物理的な物理的な現れが変わっただけです。

あなたがキーボードでタイプしているとき、何かがあなたのために考えているのではなく、あなたがまだ同じ思考を適用しているだけです。あなたは単にl i k eの代わりにl i keに行きません。だから、それは実際にあなたの思考を変えません。あなたはまだ言葉を思考し、あなたは言葉をタイプします。

エージェント間の相互作用

AIエージェントがエージェントと話し始めるとき、ああ、赤ちゃん、分散エア効果です。エラーがどれほど速く成長するかを考えてください。問題を正しく明確に述べることの精度がさらに重要になります。

すべての会社のビジネスプロセスへのアクセスを提供する企業フロントエンドとしてのエージェントは、消費者だけでなく、消費者のエージェントや他の会社のエージェントとも話すでしょう。

そのエージェント方程式の全体の側面は、はるかに投機的です。我々は独立したAIエージェント間の協力のための標準を構築し始めていません。エージェントインフラストラクチャーの必要性に関する最近のペアペーパーは、ちなみに、私は普遍的な形式を作成する唯一の方法は、すべての技術ショーで常に見るようなもので、エンジニアがすべてのものに接続できる普遍的ながらくたを持つこれらの人々になることだと思います。すべてのもののための普遍的なポート、普遍的なデータ、常に普遍的があります。

お金を稼ぎたいという欲求のために、何の普遍的なものを作ることも非常に不可能であるため、普遍的なアダプターを作成する唯一の方法は、派手な言葉の計算機が2つの会社の間に入ることです。なぜなら、あなたは標準に合意することは決してできないからです。

標準はありません。標準は標準がないということです。あなたはそれが機能することを望むだけです。それは我々が実際にその点に到達した方法です。

現在、ツールは主に不十分です。なぜなら、それらはエージェントが既存の機関との相互作用を形作るように設計されていないからです。例えば、法的および経済システムまたは俳優、デジタルサービスプロバイダー、人間、または他のAIエージェントです。

例えば、アライメント技術は、本質的に、ユーザーがエージェントに違法行為を行うよう指示したときに、何らかの人間が責任を持つことを相手方に保証しません。このギャップを埋めるために、我々はエージェントインフラストラクチャーの概念を提案します。エージェントの外部にある技術システムと共有プロトコルで、それらの環境との相互作用とそれらへの影響を仲介し、影響を与えるように設計されています。

エージェントインフラストラクチャーは、新しいツールと既存のツールの再構成または拡張の両方を含みます。例えば、ユーザーをエージェントに結び付ける説明責任プロトコルを促進するために、Open IDなどのユーザー認証のための既存のシステムに基づいて構築することができます。

WorldcoinとCrypto AI Universeを手に入れることになることを私に教えてください。それは起こるでしょう。インターネットがHTTPSのようなインフラストラクチャーに依存しているように、我々は、AIインフラストラクチャーがエージェントのエコシステムにとって同様に不可欠であると主張します。

我々はエージェントインフラストラクチャーのための3つの機能を特定します。1つは、特定のエージェント、そのユーザー、および他の俳優にアクションプロパティおよびその他の情報を帰属させること。エージェントの相互作用を形作ること。そして、エージェントからの有害な行動を検出し、修正することです。

はい、我々は間違いなくcrypto universeに終わるでしょう。それは唯一の可能な未来です。常に最も粗い未来です。どのようにして十分なエネルギーのためにすべての単一の木を燃やすことができるかのようなものです。crypto AI動力の未来を作りましょう。それは私が前進する方法です。

ちなみに、私はいつも木を嫌っていました。

未来の発明

我々は未来を発明することの初期の日々にいます。それはすべての時間のすべてのポイントでの場合ではありませんか。それは非常に面白いフレーズです。今日最高の時間は今です。あなたは「ええ、それは常に真実です」のようです。真実のお兄さん、真実のお兄さん。

学び、行うべき新しいことがたくさんあります。はい、大胆になり、AIコ開発者がプログラムを10倍生産的にすると仮定しましょう。あなたのマイレージは、あなたの開発者が新しいスキルを学ぶことにどれほど熱心であるかによって異なるかもしれませんが、それが起こったら、ビジネス、科学、我々の構築されたインフラストラクチャーのプログラム可能な表面積が並行して上昇することも規定しましょう。

プログラミングが違いを作る機会が20倍あるなら、我々はまだその新しい10倍プログラマーの2倍が必要です。あなたが知っている、我々は常に、真の10倍プログラマーは実際にコーディングが本当に優れた人ではなく、会社が10倍多くの開発者を雇わなければならない10倍の問題を作成できる人だというジョークを作りました。

それは真の10倍エンジニアです。10倍効率的なエンジニアのようなものはありません。10倍破壊的なエンジニアだけがあります。シリコンバレーの真の雇用創出者です。100倍エンジニアまで見たことがあります。

長年ソフトウェア開発者であり、AIエラでプログラミングがより簡単で良い方法を世界に示すことの最前線にいるSimon Willisonが述べたように、Tomは天才です。AIは彼がプロジェクトでより野心的になることを可能にします。

能力が爆発した別の分野から教訓を取ってください。今日のマーベルスーパーヒーロー映画の単一フレームをレンダリングするのに、最初のPixar映画全体をレンダリングするのと同じくらい時間がかかるかもしれません。GPUとGPUの価格とパフォーマンスがムーアの法則の恩恵を受けたにもかかわらず、映画業界は低解像度のくだらないアニメーションをより速く、より安くに届けることに満足していませんでした。

実際に、あなたはアニメシリーズの方がどれほど悪いかを見たことがありますか。そして、それは実際に真実ではありません。ハリウッドは絶対にこれを行いたいと思っており、彼らはそれを常に行います。それらは常にくだらないアニメーションを起こします。何らかの形でToy Story 1はHow to Train Your Dragonのアニメシリーズよりも良く見えます。はい、Toy Story 1は言及されました。はい、Toy Story 1は言及されました。はい、漫画は今ガラクタのように見えます。はい、CGIは今コストカットに関するものです。

品質向上と新技術の活用

追加のサイクルは、リアルな毛皮、水、特徴、言及された水、雲、反射、そして多くの、多くの解像度のピクセルで何千もの小さな改善に入りました。技術改善は、より安く、より速い配信だけでなく、より高い品質をもたらしました。

より安く、より速いよりも高い品質生産価値を選択することによって可能にされたいくつかの産業があります。ユーザー作成ビデオオンラインの爆発を考えてください。彼は私を安いと呼んだので、それはまたは両方ではありませんが、品質は市場で場所を持つでしょう。それは常にそうします。

RepetやDevonのようなAIツールで作業する何千万ものアマチュアAI支援プログラマーを想像してください。ああ、Devon言及、Devon言及、またはSalesforce、Palantir、Sierraが提供するようなエンタープライズソリューション。Palantir言及。アマチュアAI支援が誰に爆撃しているか、何、彼らが数百万人にアピールするユースケースにつまずく可能性はどのくらいですか。

彼らの一部は、AIとのパートナーシップで作成されたソフトウェアの次世代の起業家になるでしょう。しかし、彼らのアイデアの多くは、既存のプロフェッショナル開発者によって採用、洗練、拡張されるでしょう。

これはエキサイティングです。これはエキサイティングです。プロトタイプからエンタープライズでの生産への旅は、それをはるかに可能にします。ソリューションが任意の問題に最も近い人によって構築されることを、しかし、それらのソリューションの最高のものは、まだ、プロトタイプから生産への旅でSham Sankar、Palantirの最高技術責任者が呼ぶもので、道の残りを旅行する必要があります。

ちなみに、プロトタイプから生産への旅は、完全に公平に言えば、我々がそれらの1つを行った最後の時間、プロトタイプから生産まで、プロトタイプは約1か月かかり、それから本当に良く、すべてが非常に素晴らしいでした。そして、それを生産に置くのに2年かかりました。これは1人でした。そして、これは25人でした。念のため、念のため、あなたがそれについて知りたい場合に備えて。

Senkarは、エンタープライズに対するAIの価値は自動化にあることを指摘しました。エンタープライズの自動性において、しかし、彼はまた、自動化がエッジケースによって制限されることを指摘しました。プログラミングがエッジケースです。

彼は2005年にDARPA Grand Challengeで勝利した自動運転車Stanleyの教訓を呼びました。何か驚くべきことを行うことができましたが、都市での運転のエッジケースを完全に処理するために、さらに20年の開発が必要でした。

これは非常に素晴らしいです。これは非常に素晴らしいです。ワークフローはまだ重要だとSarは主張し、プログラマーの仕事は、伝統的なソフトウェアによって何ができるか、AIによって何ができるか、まだ人々によって何が行われる必要があるか、そして実際にワークフローを達成するためにどのように物事を繋げるかを理解することだと述べました。

彼は、フィードバックを捕捉し、エッジケースを学ぶツールチェーンが、可能な限り迅速にそこに到達することができるものが、Sarのビジョンの世界での勝利ツールチェーンだと指摘しました。

AIは実際に開発者をビジネスにもっと移動させ、彼らが提供する影響にもっとレバレッジを効かせるでしょう。一方、トップティアの主題専門家はプログラマーになるでしょう。それはAI支援です。仕事を失うのはプログラマーではありません。AI支援プログラマーにならないすべての仕事役割の人々です。これはプログラミングの終わりではありません。それはその最新の再発明の始まりです。

私はそれほど希望的ではないと思います。この記事全体の難しい部分は、ここで言われているすべてに実際に同意することです。これが起こるであろう未来だという意味で。私はそれが美しく、素晴らしく、すべてが素晴らしいものになるほど明るいレンズを持っていません。

私が最も気の毒に思うのは、苦労して得たスキルを持たない人々です。ここのどこかに「hard」という単語が使われていたと思いました。「hard-won」、そこにありました。

シニアエンジニアを説明するこれに気づくでしょう。彼らはAIの提案を単に受け入れているのではありません。彼らは何年もの苦労して勝ち取ったエンジニアリングの知恵をAIの出力を形作り、制約するために適用しています。

それが正直なところ、このすべてで最も悲しいことです。多くの苦労して勝ち取ったエンジニアリングの知恵がないだろうと思うことです。多くの忘れられた知恵があると思います。そして、それは多くの混乱を引き起こすでしょう。

ほとんどのものはすでに忘れられています。はい、ほとんどのものはすでに忘れられており、それで大丈夫だと思います。ある程度の忘却は大丈夫だと思います。我々は常に、そこにある必要のない概念を再作成しています。これは常に起こります。

問題は、知らなくても大丈夫な知識があることです。それは常に大丈夫だと思います。問題は、小さな継続的な批判的思考の実践がAI時代に破壊されるという、本当に素晴らしいポイントを持っていたMicrosoft研究論文があったことです。

問題を批判的に考え抜くためには、大きなものが来るときのために、小さな批判的思考を何度も何度も何度も練習しなければなりません。なぜなら、あなたはすべての過去の批判的思考に頼ることができるからです。AI時代では、この小さな継続的な実践は破壊されますが、大きなものはますます強調されます。これは実際に非常に困難になります。なぜなら、これを持っていなければ、大きなものが来たときに本当に難しい日になるからです。

小さな継続的な批判的思考の実践を獲得することは本当に困難で、疲れ果て、大量の時間を要し、大量の努力を必要とします。そして、大きなものが来たとき、あなたはそれを本当に、本当によく行うことができます。なぜなら、あなたはそれを練習したからです。

しかし、大きなものが来て、この基盤を持っていないとき、本当に困難な日になるでしょう。なぜなら、あなたはこのボールを絞り続け、ボールがストレスボールのように新しい方法で爆発し続ける無限ループに陥り、実際に前進することができないからです。なぜなら、あなたは真のスキル問題、単にスキル問題としてのスキル問題ではなく、ただ十分に知らず、6時間読んで戻ってきて、ブーム、もうスキル問題はないという問題ではなく、真のスキル問題、スキル経験問題、知恵問題の行き詰まりに実際に来るからです。

そして、それらは午後に勝つものではありません。それらは何年もの過程で勝つものです。

はい、はい、はい、しかし私のカウンターレポートは、あなたは任意の有名人にjizzを置くことができるということです。だからチェックメイトです。私はこのチャットが大好きです。

まあ、つまり、私はチェックメイトされたと思います。

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