アムジャッド・マサッド：バイブコーディング、プラットフォームリスク、エージェントの未来、永続的下位階級、その他について

Replet創設者アムジャッド・マサッドによるバイブコーディングと AI エージェントの現在と未来について語った対談動画である。従来のプログラミング教育の必要性から、誰でもアイデアを形にできる時代への転換、そしてエージェントがもたらすソフトウェア開発の革命的変化について深く議論している。ホワイトカラー労働への影響、永続的下位階級の可能性、そしてRepletが10年かけて築いたインフラがいかに差別化要因となるかについても触れられている。

Amjad Masad: Vibe Coding, Platform Risk, Agentic Future, Permanent Underclass, and more!

Download Humanities Last Prompt Engineering Guide (free) 👇🏼 The Matthew Berman Vibe Coding Playbook (free) 👇🏼

www.youtube.com

Repletの使命とバイブコーディングの本質について

目標は常に、現在の技術の限界の中で可能な限り自動化を進めることです。そして私たちがそこまで行かない理由はないと思います。人々がより簡単に参入して構築を始められるようにすると、世界中でビルダーの爆発的増加が見られるでしょう。

そしてあなたも何度もおっしゃっていますが、それはまさにあなたのミッションの一部だと信じています。午後にバイブコーディングプラットフォームを作ることができるのです。人々は仕事を失うと思います。それを言わないのは不誠実だと思います。この分野で働く CEO なら誰でも直感的に理解できることだと思います。

そして何かを構築しようとしているなら、最初にコーディングを学ぶことを心配する必要はありません。まず構築してください。コーディングを学ぶ必要があるなら、途中で学べばいいのです。

アムジャッドさん、今日は参加していただいてありがとうございます。

私の方こそよろしくお願いします。

バイブコーディングとRepletのすべてについてお話しできることを楽しみにしています。私はしばらくファンでしたし、バイブコーディングをたくさんやってきたので、バイブコーディングのすべてについてあなたの見解を聞けることを本当に楽しみにしています。

すぐに本題に入りましょう。まず状況を設定したいと思います。Repletはバイブコーダーにサービスを提供しているのでしょうか、それとも従来のソフトウェアエンジニアにでしょうか、それとも両方でしょうか？

主にバイブコーディングです。プラットフォーム上にはかなりの数のソフトウェアエンジニアがいます。しかし、会社設立当初からの私たちの使命は、プログラミングをより身近にすることでした。私が10代の頃から持っていた洞察は、アイデアを持つこと、そしてビジネスを構築したり、ソフトウェアプログラムを書いたり、ゲームを作ったりするための本当に良いアイデアを持つことと、プログラミングに関するあらゆる種類の細かい作業や単調な作業とは、2つの別々のものだということです。

ソフトウェアエンジニアであろうと他の人であろうと、そういったことに多くの時間を費やさなければならないのは悲劇です。これは伝統的に本質的複雑性対偶発的複雑性と呼ばれ、ジョン・ブルックスが「人月の神話」という本で作った言葉だと思います。つまり、私たちが対処しなければならない無意味なことがたくさんあるのです。

Repletを2016年に始めたときでさえ、開発環境の無意味さを解決していましたが、その後デプロイメントの無意味さを解決し始め、最終的にすべての中で最大の痛みの源であるコーディングと構文、そういったもの全てです。だから私は、誰がより多く使うべきかという観点ではなく、むしろ誰がそういったことを心配することなく本当に素早く構築したいアイデアを持っているかという観点で考えています。

Repletの新機能とバイブコーディングの進化

それは良い定義ですね。従来のコーディングからバイブコーディングへの移行、ソフトウェアの未来がどのようなものになるかについて話していきますが、すぐにそれに触れますが、Repletは新機能のスイートをローンチしました。それについて少しお話ししたいと思います。これらはバイブコーディングをより強力にし、粗い部分を滑らかにし、制限があるところを改善することを目的としているようです。

あなたたちがローンチしたものと、それが従来はソフトウェアエンジニアではない人がより多くのコードを構築し、アイデアを本番環境に持っていくのにどのように役立つかについて簡潔に話していただけますか？

バイブコーディングのアイデアはアンドレ・カルパシーの経験と、彼の有名なツイートから来ました。そのツイートは、私はCursorの前に座っていて、コードを全くレビューしていない、ただ特定のことをするように言って、コードを受け入れている、ただバイブしているだけだ、というものでした。

それがAIコーディングをするエンジニアだけでなく、AIに代わりにコードを生成してもらうことを信頼しようとする他のみんなも表現する用語になりました。それは有用な用語だと思います。多くの興奮と話題を生み出しました。何かに名前をつけることは非常に重要だということが分かります。

しかし、それはビジョンを過小評価していると思います。ビジョンは再び、解決したい問題がある、構築したい製品のアイデアがあるということです。そしてそれらのアイデアを表現して、あなたのために実行してもらう、またはできる限り構築してもらうことができるべきです。

そしてRepletが革新した解決策は、エージェントです。具体的には自律的ソフトウェア開発エージェントです。

2024年9月、Repletエージェントは市場で最初の真のエージェントでした。当時のモダリティは、私がコーディングしていて、コパイロットが私のコードを自動補完している、またはCursorでコンポーザーを使ってコードの部分を編集している、といったものでした。しかし、エージェントが開発環境をプロビジョニングし、パッケージをインストールし、データベースをプロビジョニングし、あなたのためにデプロイするというアイデアは、当時は存在しませんでした。

私たちがそれを作り出し、このバイブコーディングのモダリティをサポートしました。しかし私たちが到達したいのは、実際にRepletエージェントをチームメイトのように、あなたが雇ったエンジニアのように扱うことです。エージェント3は本当にそれを体現しています。

エージェント3の背景にあるアイデアは、タスク全体をオフロードでき、本当に大きなタスクを与えれば、エージェントが何時間でも作業できるべきだということです。実際にブラウザを開いてあちこちクリックしてテストし、すべてが動作することを確認することでコードをテストできるべきです。ログを見ることができるべきです。テストケースシナリオを作成できるべきです。コードをレビューできるべきです。リファクタリングできるべきです。

これは本当に、アシスタントと一緒にコーディングするというアイデアから、エージェントに作業を委任するというところまで進んでいます。

ソフトウェア開発の自動化と技術的制約

ソフトウェアエンジニアリングに詳しく、過去にコードを構築したことがあり、その後バイブコーディングに触れ始めたなら、あなたが言及したことは、AIコーディングアシスタントで行う必要があることを理解したことです。gitについて非常に注意深くなること、テストを書くことと徹底的にテストすることについて非常に注意深くなること、to-doリストを持つこと、そういったことすべてです。

Repletは、従来ソフトウェアエンジニアでない人が優れたコードを書くのをより積極的に支援するようになっているようです。

それは技術についての問題です。ユーザー、人間、運転手の責任と、自動化をどこまで進めたいかの分離は何でしょうか。車の例で言えば。

現実的には、目標は常に現在の技術の限界内で可能な限り自動化を進めることです。自動運転車で見てきたように、最初は支援運転でした。速度を維持するだけ、そして車線アシストでした。左右に行けるようになりました。

その後、出入り口を使えるようになりました。市内では運転できませんでしたが、オートパイロットはそれがかなり得意でした。今では自動運転があり、まだ監視が必要ですが、A地点からB地点まで完全に自力で行くことができます。エージェント側、ソフトウェア開発エージェント側でもそのレベルに追いついたと思います。

そして私たちがそこまで行かない理由はないと思います。実際、エージェントが可能だと初めて感じたのは、非常に人気のあるベンチャーキャピタリストがいるからです。彼の名前はヨヒです。Twitterで見たことがあるかもしれません。彼はバイブコーダーの典型です。最初期のものの一つを構築しました。実際、金曜日に彼を番組に呼んでいます。

それは素晴らしいですね。彼はエージェントの初期開発者の一人として十分な評価を受けていないと思います。Baby AGIを構築しました。それは本当に素晴らしいデモでした。何が可能かを示しました。

彼はRepletユーザーで長い間使っていて、彼をオフィスに招待したことを覚えています。私たちは「分かった、私たちの前で何か構築してもらえますか？あなたがどうコーディングするかを見たいのです。コーディングの仕方を知らないのに、これらの素晴らしいものを構築できるのですから」と言いました。

彼がやっていたのは、片側でClaudeを開き、もう片側でRepletを開くことでした。プロンプトを入力し、コードの一部を取得し、Repletに貼り付け、実行し、エラーを取得し、そのエラーをコピーし、Claudeに戻り、そのエラーを貼り付け、更新されたコードを取得する、といったことでした。

私は「これを自動化できる」と思いました。すべてのステップで、人々が埋めているギャップを見つけます。例えば、あなたが言及したGitやto-doリスト、その他のもの、アーキテクチャ図やアーキテクチャのマークダウンファイルなど、私たちはそれらすべてをエージェントに組み込んでいます。

バイブコーディングが創造的活動に与える影響

人工知能への入口として創造的な取り組みについて最近考えています。GoogleがNano Bananaで1100万人の新規ユーザーを獲得したと言っていたと思います。V3も同様のことをしました。ChatGPT-4oの画像機能が出たときも非常に似ていたことを覚えています。

画像や動画を作成するのと同じくらい簡単にソフトウェア作成ができるようになれば、人々が本当に素晴らしいものを構築したいという創造的なアウトレットがあります。しかし再び、彼らは本当にコードの細部に入り込みたくはないのです。

人々がより簡単に参入して構築を始められるようにすると、世界中でビルダーの爆発的増加が見られ続けるでしょう。そしてあなたも何度もおっしゃっていますが、それはまさにあなたのミッションの一部だと信じています。

AIは一連のハイプバブルで成長します。暗号通貨と違いはありません。私は長い間Bitcoinを使っていて、2013年のバブルは100ドルから1000ドル、2017年のバブルは1000ドルから10000ドルなどを見ました。

2017年のバブルから私の父がヨルダンでBitcoinについて学んだことを覚えています。彼はおそらく少しアーリーアダプターではありませんが、確実に超レイトアダプターでもありません。彼は何が世界で起こっているかを見たいという、ある程度つながっている人です。

しかし今、私たちはあなたのおばあちゃんや技術に本当に興味のない人々にまで届いている暗号バブルの中にいます。AIでも同じことが起こっています。2021年、GPT-3バブルと呼んでもいいでしょう。当時そのコミュニティの一部だった人はいるかもしれませんが、爆発的に感じられ、誰もが知っていて、誰もがOpenAIのプレイグラウンドで緑のテキストを使って実験していました。

振り返ってみると、それはChatバブルに比べてとても小さかったのです。2023年のChatバブルなどです。Nano Bananaは別のものです。バイブコーディングバブルは実際に少し下火になっていると思います。非常に速く成長し、多くの企業が速く成長しましたが、今は次の進化に進む必要があります。

参入障壁を下げ、真のプロンプトからアプリへの体験に可能な限り近づく必要があると思います。これがエージェント3の背後にあるビジョンです。そうでなければわざわざこれを見ることもないであろう、まったく新しい層の人々をオンボードできると思います。なぜなら、まだ難しすぎるからです。

バイブコーディングの現在の制限と課題

私はバイブコーディングが大好きです。とても楽しいのですが、まだ非常に深刻な制限があります。あなたたちがローンチしている新機能がそれらの制限の一部を解除することを願っています。私はソフトウェアエンジニアリングの背景を持っていますが、この分野に全く触れたことがない人のことを考えると、Jason Lminが Twitterで問題を抱えて愚痴をこぼしていたのをフォローしていました。

バイブコーディングの現在の信頼性問題で最も困難なのは何ですか？あなたの新リリースを含めて、現在の境界はどこにあるのでしょうか？

ところで、JasonがやりきったことはGoで、今では6つのアプリを構築し、大ファンになっているのは印象的です。中毒性があって楽しいんです。

すべて学習可能だと思いますが、少し高価でもあると思います。人々がそれを続ければ、乗り越えることができ、最終的に自分自身とビジネスに途方もない価値を生み出すことができるでしょう。

しかし、質問は難しさについて、またはバイブコーディングの現在の境界はどこかということですね。1ヶ月ほど前には数千行のコードや何らかの複雑性の閾値があったかもしれません。今日はどうでしょうか？

あなたの視聴者の多くが技術的だと知っているので、少し技術的になります。現在、モデルが改善されている方法は、事前訓練スケーリングの時代、つまりベースモデルに可能な限り多くのデータと計算を投入する時代から、事後訓練の時代、より重要なのは実行時スケーリング推論計算テスト時スケーリングの時代に移行しています。問題を解決するために可能な限り多くのトークンを費やすというアイデアには多くの名前があります。

検証があると、それが本当に可能になります。Nvidiaが昨年示したもので、DeepSeekまたは今年初めのDeepSeek R1を使ったNvidiaカーネル最適化がありました。彼らが得た洞察は、ループに検証器を入れて、カーネルが動作するかどうかを検証できるようにすれば、問題を解決するまでAIを可能な限り実行し続けることができるということでした。

彼らのケースでは、「Deep Seekを15-20分間実行でき、これらすべての素晴らしいことを行うことができた」と言っていました。私たちの経験では、適切な検証器が中間にあり、システム周辺に適切なアーキテクチャがあり、適切なプロンプトエンジニアリングを行い、文脈管理や文脈圧縮などの重要なことを行えば、特定の問題を解決するために必要な限りLLMを実行できます。

エージェント技術の進歩と検証システム

理論的に言えば、テストするための適切な環境があれば、現在乗り越えられないソフトウェアエンジニアリング問題はおそらくないでしょう。これは大きな声明で、多くの微妙さがありますが、トークンを買う余裕があれば、可能な限り実行させ、多くの壁を突破してもらえる地点にいるというのが私の本当の信念です。

この洞察に基づいて、テストに多くの時間を費やしました。最初に試したのはコンピュータ使用モデルでした。Repletが企業リポジトリの実行ではなく、アプリケーションの構築に非常に焦点を当てていることの素晴らしい点は、制約問題があることです。

AIはブラウザウィンドウを開いて、要素をテストし、動作することを確認する必要があります。フォームを送信し、アプリを使用する必要があります。当然、私たちはコンピュータ使用モデルに向かいましたが、非常に失望しました。

コンピュータ使用モデルが最初に出たとき、私はそれに非常に強気でした。GPT-3と同じくらい魔法的な体験でした。モデルが人間のようにコンピュータを使用するのを見ることでした。

しかし、それらは非常に高価で、エラーが多く、一般的に悪いものです。そして改善されていません。そこで進歩がない理由を考える価値があります。この問題を一旦置いて、他のことに集中しました。

しかし、より自律的な方法で、自動運転の方法でエージェントを実行したいなら、検証が必要だというアイデアに戻り続けました。環境からのフィードバックが必要です。私たちは独自のコンピュータ使用フレームワークを構築しました。制約問題なので、革新できました。

データを共有していますが、私たちが構築したコンピュータ使用フレームワークは、従来のコンピュータ使用より約3倍速く、実行コストは約15倍安価です。それを本当にループに入れ、エージェントが大きな変更を行うたびにコードをテストすることを決定できるようにしています。

それが最初のステップでした。2番目のステップは、to-doリストを作成する際の主要なアーキテクチャ変更でした。Claudeコードがこのアイデアとサブエージェントのアイデアも革新しました。これらすべてを組み合わせると、私たちのマーケティングでは最大200分実行できると言っていますが、実際に4時間半レプリケーションを実行し、エンジニアがバイブコーディング前に約1週間かけて構築するであろうアプリケーションを端から端まで構築できました。

それは素晴らしい体験で、ログを見ると、2ヶ月前のバイブコーディングツールが技術者でないユーザーがその前に座っていたら激怒してやめてしまうような方法で苦労していました。例えば、WebSocket接続で苦労していましたが、WebSocketはすべての人にとって非常に難しいことで知られています。なぜなら、それは分散システム問題だからで、テスト環境を作成するのが難しいからです。しかし、Repletのブラウザ使用により、複数のブラウザを作成し、異なるユーザーをテストし、リアルタイム機能が動作することを確認し、多くのドアと多くの技術的問題を突破してソフトウェアソリューションに到達できました。

これが主な洞察と主な革新であり、人々がエージェント3を使い始めたとき、市場で最も自律的なエージェントであることを発見する理由だと思います。

モデル最適化と将来の技術発展

これらのモデルはすでに信じられないほど優秀で、あなたが説明しているように、本当に足場が必要なのは、有名な論文のミームを使えば、それだけです。しかし、モデルプロバイダーだとしたら、自分でモデルを作成するとしたら、OpenAI、Anthropic、Googleだとしたら、何に焦点を当てて最適化するでしょうか？4時間実行するのは素晴らしいですが、それを1時間に圧縮できるかもしれません。だから速度かもしれません。

コストも大きな制限要因として言及されました。では、自分でモデルを作成するとしたら、何を最適化しますか？速度、品質、エージェント能力、その他何でしょうか？

最善の方法は、実行可能ではないかもしれませんが、すべての問題をワンショットできることです。その4時間は、彼らが望む通りのコードを正確にワンショットできれば、10分になるかもしれません。

それは品質の関数ということですね。

そうです。知能レベル。知能レベル。コード品質。しかし、私たちはワンショットできる範囲でプラトーに達していると仮定します。3.5 Sonnet 3.5は大きな飛躍でした。4.0がファイル1つ書くのがやっとだったのに対し、3.5 Maxはメガバイトのコードを吐き出し、プロジェクト全体を足場組みできるようになりました。

3.7と4.0では収穫逓減が始まります。それほど印象的なアプリケーションを本当にワンショットできなくなります。フロントエンドと少しのバックエンドくらいです。

それがどういうわけかより困難な問題だと仮定しましょう。そうすると、SWEのようなエージェントベンチマークに立ち返ります。SWEBenchは現在70%くらいだと思います。この野獣を登り切って確実に100%に到達しようとするでしょう。

それは多くがツール呼び出しについてです。多くが環境からのフィードバックに応答することについてで、これも私たちが焦点を当てていることです。一連のコマンドを実行し、テストを実行し、そこからフィードバックを得て、なぜ動作しないのかの仮説を生成できるでしょうか？

このデバッグの技術は、より多くの進歩を遂げることが非常に可能に思える分野だと思います。ボトルネックは、この時点で私は推測していますが、良いRL環境、エージェントが多くのコードを生成し、そのコードをテストし、そのコードからフィードバックを得て、このプロセス全体を通して繰り返し、訓練できる環境のように感じられます。

プラットフォーム競争と技術的差別化

競争について少しお話ししましょう。多くのバイブコーディングプラットフォームがあり、すべてがAnthropic、OpenAI、Googleからの同じトップクラスのモデルにアクセスできるとき、Repletはどのように差別化するのでしょうか？それはUI/UXでしょうか、それともその周辺の足場でしょうか？

プラットフォームの深さが非常に重要だと思います。午後にバイブコーディングプラットフォームを作ることができます。文字通り必要なのは、Claudeを呼び出し、Reactコードを生成し、iframeを開き、そのReactコードをiframeに入れることです。そうするとレンダリングされます。

基本的なバイブコーディングプラットフォームを始めたいなら、多くのプラットフォームがそうですが、それだけでできます。当然UI/UXは重要ですが、UI/UXは一種の公共財だと考える傾向があります。UI/UXで革新した瞬間、すぐにコピー可能で、人々はRapidを左右にコピーしてきました。

私はそれが大好きです。何かをリリースすると、すぐに競合他社が、例えば、プランモードをリリースしたばかりで、Cursorチームの誰かが「プランモードをリリースしたらどうかと思う」と言っているのを見ました。彼らを直接の競合とは本当に考えていませんが、UI/UXは真に堀を持つことができるものではありません。

しかし、プラットフォームの技術的深さは、永続的な堀ではないかもしれませんが、人々が追いつくのに何年もかかるかもしれないものです。そこで革新や一連の革新を持つことができます。あるいは長い間対処してきた本当に困難な問題で、追いつくのに時間がかかるものです。

Repletの技術的インフラストラクチャ

一例をあげましょう。Repletでは、常に本質的に協調的なプラットフォームを構築したいと考えてきました。クラウドで仮想マシンを非常に高速に起動し、フォークやリミックス、Git操作を非常に簡単に行えるプラットフォームです。これらすべての理由で、ファイルシステムを構築する必要がありました。

分散ファイルシステムを構築する必要があり、それには重要な特性が一つあります。それはコピーオンライトです。コピーオンライトの背後にあるアイデアは、データ構造があり、そのデータ構造のクローンを作りたいとき、通常はすべてのデータ項目を新しい配列や新しいファイルシステムなどにコピーする必要があることです。

コピーオンライトでは「コピー」と言うと「了解、コピーしました」と嘘をつきますが、コピーしたと言います。そして要素を書き込もうとした瞬間に、実際にその要素をコピーして変更し、他のすべての要素は元のファイルシステムやデータ構造への参照を維持し続けます。

これによって解除されるのは、即座のGitフォークです。ベーステンプレートも持つことができ、ReactJSやNext.jsなど何でも実行する仮想マシンを開始したいときはいつでも、すべてのマシンがリンクしている一つのベースファイルシステムにリンクして、すぐに仮想マシンを開始できます。これによってプラットフォームがより協調的で高速になりました。

エージェントで構築しているものの下流効果で、本当に深遠なことを見ています。例えば、テスト環境を開始するたびに、そのテスト環境は環境全体のフォークです。なぜなら、ユーザーのコードが実行されている環境と同じ環境でテストしたくないからです。環境を破損し、多くの悪いことをしてしまうからです。

すぐに環境をフォークし、テストを実行し、その環境を捨て、結果をコードのメインブランチ、コンテキストのメインブランチに戻すことができます。これはそのような体験を構築するために重要だと思います。

私たちが将来的に取り組んでいる機能として、並列エージェントと並列実行があります。例えば、非常に困難な問題がある場合、5、10、20の軌道を生成できます。ちなみに、これがSWEBenchの数値を上げる方法で、サンプリングできるアイデアです。200ミリ秒で100の環境をフォークし、複数のエージェント軌道をサンプリングして、正しいものを選ぶことができます。

Replet の計算と仮想マシンインフラストラクチャには10年間で構築した非常に多くの深さがあり、それが継続的に現れる差別化要因だと思います。エージェント3は、人々が「すごい、これを私たちのiframeベース環境で複製するには本当に長い時間がかかるだろう」と言う最初のものだと思います。

エージェント4以降はかなり明白になるでしょう。

Repletの成長とプラットフォームリスク

ここ1年ほどのARR成長を見て、人々は「わあ、Repletは一夜にして成功した」と思いますが、実際は10年の一夜成功です。あなたが説明しているプラットフォームの深さで非常に明確ですが、競争面でもう一つ触れたいことがあります。

プラットフォームリスクについてかなり考えますが、Repletは、その上に構築されているとは言いませんが、本質的にはAnthropic、OpenAIのコアモデルを使用しており、彼らは独自のコーディングエージェント、コーディング製品、Google CLI、Gemini CLI、Claude Codeexを構築しています。今日は競合していないかもしれませんが、すぐに直接競合するかもしれない相手の上に構築することのリスクをどう見ているか、どう考えていますか？

それは私たちのような市場の誰にとっても最大の戦略問題だと思います。それについて考える2つの異なる方法があります。一つの言い方は、それらのCLI製品のいずれかを使用するには、かなり技術的でなければならないため、すぐには脅威ではないということです。

異なる聴衆です。それが一つです。しかし、彼らが私たちのスペースに移動しないと考えるのは罠です。私は彼らがそうするだろうと思います。明白です。

彼らは「ああ、それは素晴らしいARRですね。何か起こったら悪いですね」と見ているでしょう。これがCursorを見て「ああ、いいね。多分それを取るべきだ」と言ったことです。

別の答えで本当に面白いのは、彼らが根本的な不利を持っているということです。それは彼らが自分のコードモデルに縛られているということです。現在のClaudeコードからCodexへの移行を見ていますか？

はい、見ています。

私が気づいているように、それが私が投資家やその他の人々に言ってきたことです。これらのツールの移行パスはほぼゼロコストで、異なるCLIを呼び出すだけです。忠誠心もありません。最高で最安で最速なものが、その瞬間に使用するものです。

その通りです。

そして私たちにとっては、可能な限り最高で最安のモデルを使います。現在Repletは、エージェントを実行するために市場のほぼすべてのモデルを使用しています。バックボーンはまだSonnetです。最高のエージェント型ツール呼び出しモデルだと思いますが、特にGPT-5思考の観点からコードをレビューし、問題について本当に真剣に考えることが重要な場所で、あらゆる場所でGPT-5を使い始めています。

私たちはGeminiの大ファンです。Gemini FlashとFlash Lightは長いコンテキストで安価で高速なモデルとして、コード検索やあらゆることに使用しています。その能力は実際にアプリレイヤー企業にとってかなりの利点です。

ソフトウェアエンジニアリングの未来と学習の価値

ソフトウェアエンジニアリングの未来に移りましょう。あなたは刺激的なことを言いました。私はもはやコーディングを学ぶべきではないと思う、と。これはAI界では少し前のことでした。まだそう信じていますか？もしそうなら、なぜそれがそれほど強い信念なのかについて話してください。これはバイブコーディングへの移行ですか？

私が通常話している文脈は、私たちの聴衆です。プロフィールが成長するにつれて理解し始めることは、文脈の少ない多くの人々があなたのものを読んで見ているということです。だから私はそれに適応し始めています。しかし、私は私たちの聴衆に話しています。

私たちの聴衆は誰ですか？物事を完成させたい人々です。専門家になろうとしているのではありません。実際に物を構築しようとしています。そして何かを構築しようとしているなら、最初にコーディングを学ぶことを心配する必要はありません。まず構築してください。コーディングを学ぶ必要があるなら、途中で学ぶでしょう。

私たちは、Repletユーザーがその中にいるだけでコーディングを学んだという多くの話を聞きます。

明確にするために、私には2人の幼い子供がいます。数年前、私は彼らに言ったでしょう、学べる最も重要なスキルは、そして私が学んだ最も重要なスキルはコーディングを学ぶことでした。なぜなら私は物を構築できたからです。

大学に進学する高校生にコンピューターサイエンスを学ぶように言いますか？物を構築することに興味のある人にコーディングを学ぶように言いますか？そこにニュアンスを与えてください。

コンピューターの才能があり、専門家になりたいなら、コーディングを学び、コンピューターサイエンス学校に行くべきです。物を構築する才能、多くのアイデアを生み出す才能、起業家精神を持つ品質の才能、ビジネスの才能があるなら、彼らの時間が構築を学び、マーケティングを学び、販売を学ぶことにより良く費やせるときに、コーディングを学ぶのに時間を費やさないでしょう。それらが未来の品質だと思います。

プログラミングの歴史的展望

歴史的なニュアンスを与えるために、先日、歴史を調べました。私は大きなコンピューター史オタクです。そのことは重要で過小評価されていると思います。アラン・ケイが言うように、コンピューターサイエンスはポップカルチャーです。なぜなら私たちは本当に歴史に注意を払わないからです。

コンパイラの発明者グレース・ホッパーは、ABCコンパイラより前、コンパイラより前は、人々は機械コードでコーディングしていました。彼らはそれをコーディングとさえ呼んでいませんでした。基本的に、異なるタイプのソフトウェアを実行するために機械を再配線していました。

そして彼女が高レベルプログラミングを説明した方法は英語でした。彼女は人々に英語でプログラミングしてほしいと言いました。

彼女はバイブコーダーのように話していますよね？彼女は次の熱い新しいプログラミング言語は英語だと言っています。

彼女にとって、Cプログラミングは機械コードに対して英語のように見えました。そしてそれは、より高いレベルの抽象化への絶え間ない動きです。コンピューターにより人間的な言語を話してもらうことは古い傾向です。新しいことではありません。

そして毎回、専門家が自分の仕事を恐れるプッシュバックを見るでしょう。彼らは「私は多くの時間とお金を費やして学んだ、それは理解できる人間の反応だ。あなたは私が通った迫害なしに、人々に私の仕事を取りに来てと言うのか」と言います。だからそこに強い感情が生まれるのです。

エージェント主導の未来とSaaSの変化

では、ソフトウェアスタックの未来がどのようなものになるかについて続けましょう。私は以前、Microsoft CEOのサティア・ナデラが本質的にアプリケーション層がエージェントに崩壊するだろうと言ったことについてビデオを作りました。あなたも似たようなことを言いました。「エージェントが全て」と。

エージェントが全てのときのウェブの未来アーキテクチャについて少し話しましょう。あなたの心の中でそれはどのように見えますか？

特に企業がRepletを使用しているのを見ると、彼らがやろうとしているのはソフトウェアを構築することではなく、問題を解決することです。特に内部ツールスペースでは。Repletには主に2つの使用例があります。一つは製品を構築しプロトタイピングすることなど、もう一つは実際に問題を解決することです。

内部ツールと呼んでいるものは、最終的には、このソフトウェアを構築して、私がそれを使用するか、組織の他の誰かがそれを使用して問題を解決することです。

例えば、販売リクエストを受け取り、購入注文を生成するワークフローがあり、チームの誰かがいつも手動で行っていました。それを行うアプリケーションを作りましょう。そして彼らが手動で行う代わりに、物事を入力して生成をクリックするだけです。

しかし、さらに一歩進むことができます。その人がアプリを使用する必要さえありません。エージェントが販売リクエストの受信箱を監視し、ソフトウェア自体を実行してから購入注文で応答します。これは適当に作った使用例ですが。

そして続けると、実際に、人々がエージェントで満たせないアプリを構築する使用例をそれほど見つけることができません。それは奇妙に聞こえるかもしれません。なぜなら私たちは人々にアプリを作るアイデアを売っているからです。

しかし、これはいつか私たちを破壊する破壊的な力だと思います。そして私たちはそれに先手を打ちたいと思います。それで内部的にこれを探求し始めました。実際に一部の政府や大企業と働いています。

Repletエージェントがより多くのドメイン固有エージェント、営業エージェント、HRエージェントなどを作成できる非常に基本的なエージェントフレームワークを構築すると、彼らは多くの作業を自動化できることがわかりました。

Repletがエージェントを提供し、OpenAIがエージェントを提供し、エージェントフレームワークがエージェントを提供するこのエージェント未来で、これらの特に垂直化されたSaaS企業に何が起こりますか？

より多くのポイントソリューション、より垂直的であるほど、より困った状況になると思います。より横断的で、より信頼された記録のようなSaaS企業は。

例えば、Salesforce、CRMは消えません。その周りに巨大な開発者コミュニティがあります。彼らもエージェントを構築できますが、その業界で新しい業界が出現するのを見るでしょう。それは垂直エージェントかもしれません。

11x SDRエージェントや他のいくつかのものなど、まだ初期の試みがあります。あまりうまく機能していないと思いますが、「私たちは可能な限り最高の会計士エージェントを構築するつもりだ」というアイデアの周りに会社が出現する地点に到達するでしょう。

RepletやOpenAIはそれを行うことができません。なぜなら私たちは最高のものを雇うつもりだからです。創設者自身が会計士かもしれず、すべての会計システムに統合し、エージェントを販売するでしょう。SaaSは販売しません。

そのビジネスモデルは興味深く、より斬新だと思います。座席あたりに課金することはできません。なぜなら実際に座席を置き換えているからです。使用量ベースの課金は興味深く、しばらく使用量ベースモデルが方向性だと思いましたが、これの価値を過小評価していると思います。

初期の企業ソフトウェアに戻り、価値ベースモデル、タスク完了のようなものになると思いますが、Palantirを見ると、Palantirは他の人々が考えていたよりも未来志向のビジネスモデルを持っているかもしれません。実際にはPalantirはよりソリューション会社のような感じでした。現実的にはエージェントがそのようになると思います。

タスク完了かもしれないし、創造された価値に基づいて交渉されるかもしれません。完全には確信していませんが、価値ベースになることは非常に確信しています。

ソフトウェアの神経ネットワーク化の可能性

ソフトウェアの未来を見続けると、完全にエンドツーエンドの神経ネットワーク、オペレーティングシステムを含むソフトウェアへ移行する可能性があります。イーロン・マスクがそれについて話していることは知っています。それが可能だと思いますか？

私はサティア・ナデラに直接このことについて尋ねました。彼は従来のオペレーティングシステムには常に場所があると思っていました。

しかし、すべてのソフトウェアのエンドツーエンドニューラルネットワークの可能性があると思いますか？そしてその世界はどのように見えますか？

いいえ。私がいいえと思う理由は、神経記号システムが純粋に神経ベースのシステムより優れていることをすでに見ているからです。

イーロンはTesla V13の書き直しにインスパイアされていると思います。彼らは多くのルールを取り除きました。苦い教訓です。しかし、私たちがますます発見しているのは、人間のプログラマーが必要ではないが、これらの神経ネットワークがプログラムを書くためのより決定論的な環境が必要だということです。

これはプログラム合成の本当に重要なことです。なぜならプログラムは本当に有用なツールであり、LLMもそれらを有用と感じるでしょう。基本的に確率的なLLMですべての計算を解決するという考えは現実的でも望ましくもないと思います。決定論、正確性、完全性、証明可能性が必要だからです。これらすべての理由で、古典的コンピュータは存在し続けると思います。

プログラムが人間によって書かれるということではありませんが、確実にLLMはプログラム合成を続けると思います。

ホワイトカラー労働の未来と雇用への影響

あなたとのこのインタビューに向けて、私はホワイトカラー労働の未来についてスペクトラムのどこに来るかを知っていると思いました。一方にはAnthropic CEOの「ホワイトカラー大虐殺」があり、もう一方にはユートピアがありみんなが超生産的になります。

この未来5年間でホワイトカラー労働がどうなるかのスペクトラムのどこに位置しますか？

確実に途方もない破壊があると思います。人々は仕事を失うと思います。それを言わないのは不誠実だと思います。この分野で働くCEOなら誰でも直感的に理解できると思います。

とは言え、それが仕事の終わりだとは思いません。労働の終わりだとは思いません。適応する人、これらのツールの使い方を学ぶ人はまだ途方もない価値を持つと思います。

仕事は減ると思いますか？Repletを見てみましょう。突然、あなたのエンジニア一人一人が10倍生産的になったとします。「もう雇わない。人々を解雇しよう」と思いますか？それとも「みんなとても生産的だ。実際にもっと投資して、もっと人を雇おう」と思いますか？

超生産性がRepletに来る状況にどうアプローチしますか？

コミュニケーション税のレンズを通して考える必要があります。

AIがコミュニケーション税を解決するでしょうか？問題は、人を追加することが、他の何からも取り上げることなく純粋に生産性への創造的貢献だったなら、明らかに人を雇い続けるでしょう。特に彼らがより生産的であればあるほど、追加し続けるでしょう。

問題は、より大きな企業の問題で、人が多いほどコミュニケーションの問題が多く、会議が多く、ある時点で多くの企業は人を雇って生産性から取り上げることになります。AIがそれを解決するでしょうか？それが大きな問題だと思います。

AIがコミュニケーションボトルネックを解決するかどうか、もしそうなら、会社は市場のあらゆる部分をカバーできるまで拡大するでしょう。しかしそうでなければ、常に何人追加したいかの制限があるでしょう。

そうすると実際に成長を制約し、可能な限り最も生産的な人々を維持したいと思うでしょう。そのシナリオでは、人々を解雇することはおそらく生産性により累積的です。なぜなら最高の人々に最高の仕事に焦点を当てることができるからです。

だから不確実だと思います。この質問への答えがまだ分からないと思います。

Box CEOのアーロン・レヴィと話しましたが、彼は率直に言いました。AIを使用して信じられないほど生産的になり、そのチームに費やしたドルのROIが1000倍で戻ってくるチームがあるなら、なぜそのチームへの投資を倍増させたり、似たような小さな並列チームを構築したりしないのかと。

再び、組織の限界にぶつかります。そのチームは物事が混沌とし始めるヘッドカウント制限があるでしょう。そのような複数のチームを追加するとしたら、これらのチームがどれほど協調的かの組織制限があるでしょう。

人々が本当に考えていないこのコミュニケーション制限があります。「AIで従業員を超強化できるなら、無限の従業員を追加して同じ利益を得られる」と聞こえますが。

コミュニケーション税と組織の制約

Repletの従業員ヘッドカウントを最初にスケールし始めたときのことを覚えています。私は生産性のアイデアを得るために使っていた測定方法があり、それはエンジニア一人当たりのプルリクエスト数、つまりエンジニアが平均で行うクローズドプルリクエストの数でした。

人を追加するにつれて、プルリクエストの成長が超線形な地点がありました。実際に加速していました。そしてある時点で準線形になりました。数ヶ月前に追加した追加の人の生産性を得るために、これまで以上に多くの人を追加する必要がありました。

それを見たとき、これらのコミュニケーションボトルネックと組織ボトルネックがあることは明らかでした。

しばしば再編成を行い、文化や働き方を変え、物事は良くなります。しかし多くの場合、それは人間がどのように働くことができるかの自然法則のようなものです。ダンバー数と、人類学者が時間をかけて観察した多くのことがあります。これらのことを考える価値があると思います。

それはAIがこれらのコミュニケーション税問題のいくつかを解決する市場があるところかもしれません。考えていなかった本当に興味深いポイントです。

興味深い経済学者がいて、トム・コーという名前だと思いますが、企業の理論というアイデアを思いつきました。

企業の理論の背後にあるアイデアは、正社員とは実際に何かということです。企業がそのサービスを市場で行うことができるなら、なぜ誰かを雇う必要があるのでしょうか？本質的に、正社員は資本主義の機能ではなくバグです。

ボトルネックである取引コストが本当に低い、真に効率的な市場では、何でも成し遂げるために市場に出るでしょう。誰かを雇うときはいつも、市場があなたを失敗させたときです。明らかに多くの新しいニュアンスがありますが、非常に説得力のあるアイデアです。

そのレンズを通して考えると、それは企業が超生産的なAI人材を追加することで非常に迅速に拡大することを意味しないかもしれませんが、より多くのフリーランサー、市場でのより多くの起業家が、彼らのサービスを提供するか、非常に特定のドメイン知識を吹き込んだエージェントを提供して、雇用して貸し出すことができることを意味するかもしれません。

そしてそのエージェントを契約する会社の人さえも人ではなく、別のエージェントかもしれません。だからそれはエージェントの経済でもあるかもしれません。

永続的下位階級の可能性とAGIの影響

その流れで続けましょう。永続的下位階級についてのミームを見たことがあると思います。AGIが来る前の最後のx ヶ月間でロックインして、永続的下位階級に追いやられないようにしましょう。

AGIが来るとき、それが現実になると思いますか？あなたが説明しているこの経済状況を見ると、その方向に向かっているように聞こえますが、それについてコメントする機会を与えてください。

2つのことがあります。問題である不平等と、もう一つの重要なことは経済的動性です。興味深いことは、人々はアメリカがヨーロッパより不平等が多いと言うでしょう。

ナシーム・タレブが以前にこれらの数字とこの考えを共有したと思いますが、アメリカを見ると、より多くの経済的動性があります。トップ10%は実際に非常に素早く循環します。

人々は金持ちになり、その後金持ちでなくなったり、死んでしまい、次の世代は様々な理由でそれほど金持ちではなく、その後新しい金持ちが出現し、それが非常に素早く起こっているのを見ます。それは真に実力主義的な市場の兆候で、倫理的観点から、それはリソースの分配よりも重要だと思います。なぜならそれは共産主義や社会主義で見た問題にも入るからです。

それが私が見る指標だと思います。金持ちがますます金持ちになり続け、あなたが金持ちになることは不可能にするでしょうか？それが現在の状況だとは思いません。AIが現場に到着して以来、AIのおかげで人々が経済状況を改善できるより平等な機会がこれまで以上にあると思います。

今までのところそうではありませんが、AGIがそれを変えるかもしれません。

コンテキストは、AGIが起これば、AIがあらゆる認知タスクですべての人間より優秀になれば、資本だけが重要になるということです。なぜならそれは本質的にそのAGIを活用する能力だからです。資本がなければ、AGIを活用できず、したがって永続的下位階級に閉じ込められるということです。

前提に疑問を呈するかもしれません。これは回り道かもしれませんが、AIとAGIの限界は何でしょうか？人間について何か特別なことはあるのでしょうか？

私は人間について何か特別なことがあると信じています。今日のAIの仕方は、AIは既に行われたことは得意ですが、これまで行われたことがないことはあまり得意ではないということです。

人間の創意工夫は、これまで行われたことがないこと、本当に新しいアイデアを生成することがより得意だと思います。それが今後も続くでしょうか？哲学的な問題だと思います。意識の問題に入ると思います。おそらく宗教的信念も同様です。

シリコンバレーは、人間の意識が複製可能であるか、人間レベルの知能が機械で複製可能であることを当然視していると思います。

私たちの現実と世界の理解の限界を知るという知的謙遜が必要だと思います。私たちは現実の理解の初期段階だと思います。私たちがすべてを知っていて、機械で最も壮大なものを構築できると考えるのは傲慢だと思います。

ちなみに、より伝統的なAI研究者、一部のAI研究者と話すと、彼らはLLMが知能でさえあるとは思っていません。

私はそれに少し異議を唱えるかもしれませんが、LLMが本当に高度な圧縮機械で、あらゆる興味深い方法で使用しているが、その場で効率的に学習するという非常に重要で重要な特性を欠いているというアイデアには一部の真実があります。

1時間の議論ができることで、喜んで行いますが、前提を既成事実として受け取らないでしょう。

あなたが提起する質問、人間について根本的に特別な何かがあるかが好きです。答えがイエスなら、AGIは永続的下位階級に等しいという前提はほぼなくなります。

その感情を理解できます。

Repletの成長体験と企業文化

おそらく簡潔に話していただけるでしょう。これはあなたの10年の一夜成功、いわゆる10夜の一夜成功の間にどんな感じだったかを不思議に思います。突然エージェント製品をリリースし、10年かけて到達した1000万ARRから、その後6ヶ月で1億に達しました。これらの数字が間違っていたら訂正してください。

内部的にはどんな感じでしたか？どんな気持ちでしたか？

商業的成功の前の企業は、ある意味で集合的妄想に依存していると思います。スタートアップを作る行為そのものが、自分自身やチームに対する非合理的な信念だからです。それを束縛したのは、誰でもプログラムできる、誰でもソフトウェアを作れるという使命でした。

Repletで働くようになったみんなは本当にそれを信じていました。その夢、そのバブルが初めて破られたと感じたのは、2024年にレイオフを行ったときでした。2024年、私たちは多くのお金を燃やしていました。プラットフォームを商業化するために多くのことを試しましたが、収益を十分速く成長させていませんでした。

エージェントが会社を離陸させるためのものだと知っていました。参入障壁をさらに下げて、ソフトウェアを作りたいより多くの人々にアクセスできるようにする必要がありました。それを行った後、2024年の夏は非常に暗い時期でした。なぜなら誰もが突然、夢はあるが起こっていないという実際の現実に直面したからです。

いつ起こるのか？もう10年？私にはもう10年はありません。非常に一生懸命働いてきて、多くの人が去り始めました。レイオフを行い、さらに多くの人が去りました。130人から60人になりました。

興味深いのは、当時エージェント特別部隊と呼んでいた人々のグループがいて、彼らはエージェントを構築することに成功しなければならないという任務を負っていました。なぜならそれが会社を救うものだからです。

9月にローンチしたとき、収益がすぐに成長しましたが、まだ不信がありました。実際、人々は当時も去り続けました。うまくいっていないからです。それは奇妙でした。私は彼らに言い続けました。私たちがここで構築したものと世界がどこに向かっているかを理解していないと思うと。

それは再び、非常に興味深いフィルターでした。なぜなら会社に残った真の信者たちがいて、彼らは私たちが正しい軌道にいるだけでなく、私たちはまだ始まったばかりだと思っていました。私たちが構築できるもの、世界に提供できる価値の種類がはるかに壮大になるでしょう。

今別の夢が醸成され、成長していました。

今、私自身と会社の延長で構築しようとしている品質は、実際に問題や何がうまくいかないかに焦点を当てるのではなく、実際に祝うことです。なぜなら、悪いことも良いことも私にもう影響しないほど禁欲的になったとお話しします。未来と何が可能か、これをどこまで持っていけるかに非常に集中していて、何が起こっても気にしません。原動力があるので進み続けるだけです。賞はまだ本当に未来にあるからです。

しかし最近反省して、祝うべきだし、構築できたことについて話すべきだと思いました。過去数ヶ月の会社の感じは、士気が非常に高いことです。みんな非常に興奮しています。

みんな非常に一生懸命働いていますが、何かを達成し、世界にとって良いことをしているという感じがするので、努力なく感じます。

結び

それは素晴らしいですね。その話を共有してくれてありがとうございます。私はあなたが構築しているものに非常に感謝しています。なぜなら、まず第一に、私はビルダーが大好きです。

あなたはビルダーですが、ビルダーが構築できるようにするものを構築しています。だから私は二重に感謝しています。今日はお時間をいただき、アムジャッドさん、ありがとうございました。これは楽しかったです。

もちろん、マシューさん、私の方こそありがとうございました。あなたの台頭を見るのも素晴らしいことでした。どこから来たのかわかりませんが、突然これらすべてのCEOにインタビューしているのを見て、あなたの番組は本当に素晴らしかったです。本当に感謝しています。

最近出てきた最高の番組の一つです。

ありがとうございます。それは多くを意味します。アムジャッドさん、ありがとうございます。うまくいけばまたすぐにお話しできるでしょう。

私の方こそありがとうございました。

それでは。