コーディングの仕事にさよならを！AGIが引き継ぐ！（2024年にコーディングを学ぶべきか）

最近公開されたあるクリップについて、私はすでに取り上げるべきだったのですが、忙しくてできませんでした。要点としては、NvidiaのCEOであるジェンサン・フアンが、自然言語でコーディングできるようになるため、コーディングを学ぶことはほとんど無意味だと発言した、という議論がありました。これからそのクリップを再生し、私の視点が少し違うと思うので、まだ議論されていない興味深い点をいくつか指摘します。多くのソフトウェア開発者がこの議論をしていることは知っていますが、AI分野に注目してきた者として、私は新たな視点を紹介できると思います。まずこのクリップを聞いて、それから私の考えを述べます。多くの人が考えていないことがあると思うからです。

過去10年、15年の間、このような舞台に立つほとんどの人が、あなたの子どもたちがコンピュータサイエンスを学ぶことは不可欠であり、誰もがプログラミングを学ぶべきだと語ってきたでしょう。しかし、私は全く逆のことを言いたいのです。私たちの仕事は、誰もプログラミングをする必要がなく、プログラミング言語が人間であるようなコンピューティング技術を作ることです。世界中の誰もがプログラマーになる、これが人工知能の奇跡です。デジタル生物学、若者の教育、製造、農業など、それぞれの分野の問題を理解している人たちは、今や誰でも簡単に利用できる技術を活用できるようになりました。あなたは今、あなたが指示すれば何でもやってくれるコンピュータを手に入れたのです。誰もがスキルアップすることが不可欠であり、そのスキルアップのプロセスは、楽しく、驚くべきものになると私は信じています。

これはかなり物議を醸す発言でしたが、彼がそれを承知の上で言ったことは確かだと思います。彼には一理あると思いますし、私はこの議論には両方の側面があり、どちらも説得力があるが、わずかに優位な側面があると思います。

まず、コーディングを学ぶべきではない理由を説明します。もしあなたがキャリアをスタートさせたばかりの人や、18歳くらいでこれから何をしようか考えている人であれば、これらの議論を参考にしてください。

まず、Gemini 1.5 Proのリリースで、Geminiは一連のモデルを発表しましたが、その中にAlphacode 3がありました。Alphacode 2は、87%の人よりも優れたコーディング能力を持っていましたが、Alphacode 3は業界に革命を起こす可能性を秘めています。Gemini 1.5の短いクリップを見てみましょう。彼らは、コーディングにおける革新と、彼らがどのように未来が変わると予想しているかについて話しています。これは十分に議論されていないと思います。

（クリップの内容）

このクリップ全体をお見せすることはしませんが、Alphacode 2がこれほど優れているのであれば、Alphacode 3がどうなるか考えてみてください。これらのシステムは、少なくとも1年半ごとに能力が向上していきます。Alphacode 1は50%、Alphacode 2は85%、そして将来的には90%に近づくでしょう。OpenAIのエージェントがこれらの能力を上回る可能性もあります。

これらのシステムが導入されたら、ソフトウェアエンジニアリングやコーディングの状況がどのように変わるのか、注意深く見守る必要があります。Alphacode 3、Alphacode 4といったトレンドを見れば、ある種の未来は明らかです。

次に、Devonについてです。多くのソフトウェアエンジニアや駆け出しのプログラマーは、これが偽物だと主張するかもしれませんが、私の議論はそこではありません。Devonは本質的に、最初のAIソフトウェアエンジニアです。驚くべきことは、ベンチマークです。GPT 4からDevonへの飛躍的な進歩が見られます。DevonはGPT 4のラッパーであり、何らかのフレームワークを導入することで、ソフトウェアエンジニアリング能力を大幅に向上させています。

これは、この業界に入ろうとしている人にとって大きな危険信号です。トレンドがどこに向かっているのかを見れば、1.4%から13.86%への飛躍は、GPT 5の登場でさらに加速するでしょう。OpenAIのSam Altman氏は、GPT 5はあなたのAI企業を圧倒するだろうと発言しています。GPT 5が進化し、現在の問題の多くを解決すれば、Devonのパフォーマンスはさらに向上し、ソフトウェアエンジニアリング業界に大きな影響を与えるでしょう。

私は、Devonが99%に達するとは言いませんが、このモデルがどれほど賢くなるかは分かりません。OpenAIの社員がGPT 5について話すのを聞くと、GPT 4がいかに未熟であるかを感じさせます。GPT 5やGPT 6は、Devonや他のシステムをはるかに凌駕するでしょう。つまり、将来、コーディングはほぼ完全に自動化される可能性が高いということです。現在のトレンドを見ると、このキャリアを始めるのは最善の時期ではないかもしれません。

さらに、生成AI分野には多くのお金が流れていることに多くの人が気づき始めています。Devonはこのデモを公開した後、2,500万ドルの資金調達ラウンドを行い、さらに資金を集めています。最近では、Magicという会社が1億ドルの投資を受けました。Nat Friedman氏は、この会社のデモを見て衝撃を受け、1億ドルを投資することを決めたのです。彼らはまだデモを発表していませんが、Devonのベンチマークを打ち破るために取り組んでいると思われます。誰かが短いデモを見ただけで多額の投資をしたという事実は、この業界に大きな変化が起きようとしていることを示しています。つまり、ソフトウェアエンジニアやコーディングに携わる人たちの未来は不確実であり、不確実な業界に進むのは理にかなっていません。

今後5年、10年で起こる変化は、過去30年間の変化をはるかに上回るでしょう。私たちは、スプレッドシートでペンと紙を自動化し、パソコンをローカルネットワークで接続し、インターネットで世界中の人々とつながるようになりました。そして今、私たちは機械学習、深層学習、ニューラルネットワークなどの人工知能を導入しています。これは自動化の自動化を可能にします。特に低レベルのソフトウェア開発者は、高度なことをしていない限り、仕事を失うでしょう。ソフトウェアがソフトウェアを作り、実行するのです。

私たちは、仕事の性質が変化し、雇用の性質が変化することを理解しなければなりません。M Ben氏は、ソフトウェアエンジニアリングについて話していますが、私たちは明らかに彼が有効なポイントを述べていることが分かります。これは、新しいツールを発明するのではなく、自動化の自動化という、真の転換点です。このツールは、誰かが監視したり管理したりする必要はなく、自律的に実行できます。これがAIの目標であり、自動化、人工知能なのです。

この技術が将来ますます向上し、コードを自分で実行し、自己修復できるシステムが登場する可能性があるという事実は、SFのように聞こえるかもしれませんが、今年私たちはいくつかの驚くべきことを見てきました。将来のキャリアの見通しが不透明な中で、この業界でスタートするでしょうか？

さらに、コーディング分野の見通しはかなり厳しいという意見もあります。大手テック企業では、2024年も引き続き大規模なレイオフが行われています。Tesla、Amazon、Microsoft、そして小さなフィンテックスタートアップやアプリも例外ではありません。コーディングブートキャンプに参加して年収20万ドルから30万ドルの仕事に就き、高額な給料をもらいながらリラックスできる時代は終わりました。

最近のあるツイートでは、誰かがUBI（ユニバーサル・ベーシックインカム）について話しています。「私は以前、UBIに反対でしたが、人々が過剰に教育を受け、十分な雇用がないことはますます明らかになっています。労働人口の50%がAIとロボットに仕事を奪われるでしょう。」 12,000人が時給20ドルのソフトウェアエンジニアリングのインターンシップに応募したという事実は、かなり異常なことです。

つまり、現在は飽和状態であり、誰もが過剰に教育を受けていると言えるでしょう。以前、「コードを学べ」というミームがありましたが、今はそれが逆転しているようです。

しかし、ここで反対の意見も見てみましょう。私が今言ったことは全て、なぜコーディングを学ぶのかという疑問を抱かせるかもしれませんが、常に両方の視点を持つことが重要です。そうしないと、問題について深く考えることができず、盲点が残ってしまいます。

後継システムは、推論の正確性と信頼性においてますます向上していくでしょう。しかし、Alphacode 2は85%の人よりも優れていたものの、研究論文によると、最高の 人間のプログラマーのレベルに確実に到達できるシステムが登場するまでには、まだ多くの課題が残っています。Alphacode 2は、多くの試行錯誤が必要であり、大規模に運用するにはコストがかかりすぎます。また、明らかに悪いコードサンプルを除外できることに大きく依存しています。

Alphacodeは、大量のコードを生成し、悪いものを除外し、良いものを分析し、テストし、動作するものを選択します。これを小規模ではなく、巨大な規模で行います。つまり、全ての計算能力を使って、あらゆる可能性を力ずくで試し、実際に動作するものに絞り込むのです。しかし、これはスケールさせるにはコストがかかりすぎます。つまり、間違ったアーキテクチャを使用しているか、あるいはこのための十分なエネルギーがないかのどちらかです。たとえ正しいアーキテクチャであっても、これが実現するには時間がかかるでしょう。Alphacode 2にはまだ限界があり、そのようなシステムが登場するのはまだ先のことです。

Devonについては、いくつかの誇張があったことが指摘されています。ソフトウェアエンジニアリングは非常に競争の激しい業界であり、多くの企業がAI分野に参入しようとしています。そのため、彼らは誇大広告を作り出すために、デモを可能な限り誇張する傾向があります。