アマゾンCEOの流出会話が明かすソフトウェアエンジニアリングの未来に関する衝撃の真実

ソフトウェア開発、AIそして求人市場は急速に進化しています。最近流出した録音によると、アマゾンのクラウド部門トップが従業員に対し、AIが引き継ぐとほとんどの開発者はコーディングを止めることになるだろうと語っています。皆さんの多くは最初、これはAIのハイプビデオで、AIがすべての従来型ソフトウェアエンジニアに取って代わると言っているのだと思うでしょう。しかし、そうではありません。この記事を分析し、AIコミュニティにおける実際の業界全体の発展に基づいた真実を示します。これは多くの人が注目していないことです。
これはビジネスインサイダーの記事で、非常に洞察に富んでいると思います。なぜなら、これは実際に起こったことだからです。現在のAI開発の速度を考えると、この人物が完全に間違っているとは思えません。ただし、この記事が触れていない微妙な点がいくつかあると思います。この記事の要約は基本的に、アマゾンウェブサービスのCEOであるマット・ガーマンが6月の社内ファイアサイドチャットでAIについての考えを共有し、ビジネスインサイダーがその会議の録音を入手したというものです。ガーマンのコメントは、ソフトウェアエンジニアに対する厳しい警告というよりは、一種の助言的な示唆でした。だからこそ、私はこれがすべてのソフトウェアエンジニアが消えるということではないと述べているのです。しかし、前述の通り、AIは間違いなくその動向を変えようとしています。
では、実際に何が言われ、これが本当に何を意味するのか、そして業界にとってのその他の影響について見ていきましょう。彼はここで、人工知能が多くのコーディング作業を引き継ぐとすぐに、ソフトウェアエンジニアは他のスキルを開発する必要があるかもしれないと言っています。現在のAIの性能について詳しくない方のために説明すると、多くの人がAIは自然言語で驚くべき効率で多くのコーディング作業を実行できるため、多くのコーディング作業に取って代わるだろうと推測しています。将来的にはこうなると思いますが、もっと注目すべき詳細があります。
ビジネスインサイダーが入手した6月の社内ファイアサイドチャットの録音によると、アマゾンウェブサービスのCEOであるマット・ガーマンがこのトピックについて考えを共有したとのことです。彼はここで、この出来事が起こると予想する日付を予測しています。彼は、24ヶ月後、つまり文字通り2年後には、または正確に予測できない程度の時間ですが、ほとんどの開発者がコーディングをしていない可能性があると言っています。そして、彼のこのコメントの解釈の仕方を考えると、彼の言っていることはかなり正確だと思います。
彼はここで、コーディングは単にコンピュータと対話するための言語のようなものであり、それ自体がスキルではないと言っています。この幹部は、そのスキル自体は、どのようにイノベーションを起こすか、エンドユーザーにとって興味深いものをどのように構築するかということだと述べています。これこそが、AIの分野におけるツールと進歩の速度、そしてこれらのシステムがコーディング関連のタスクでどれほど優れているかを考慮すると、多くの人が見逃している点だと思います。将来を見据えると、これが明らかに業界を変えていくだろうということがわかります。
もちろん、彼は24ヶ月後には状況が変わると言っていますが、24ヶ月後というのは悪くない予想だと思います。なぜなら、24ヶ月後は2年後で、現在は2024年ですから、それは2026年になります。24ヶ月後、つまり2年後には、おそらくAIモデルの規模が少なくとも2回は拡大しているでしょう。もちろん、2回の規模拡大がないかもしれません。本当に予測できないことがたくさんありますが、24ヶ月後には、この分野は完全に異なる位置にあるかもしれないと思います。
そして、24ヶ月後にこれらのシステムが絶対的に素晴らしく、単に自然言語プロンプトを通じて製品を構築できるような位置にあるとすれば、大規模言語モデルが大部分の重労働を行っている時代に、ほとんどの開発者がコーディングをしていない可能性があるというのは、正確な発言だと思います。24ヶ月後についての正確な発言だと思います。彼が言っていないこと、そして人々がこれから受け取るかもしれないことは、開発者が無用になり、彼らの仕事がすべてなくなるということです。そうではなく、彼が言っているのは、ほとんどの開発者がコーディングをしなくなるということです。彼が言ったように、これは厳しい警告というよりも、むしろ助言的な示唆です。
ここで重要なのは、コーディングは基本的に私たちがコンピュータと対話し、私たちが望むことを正確に実行させるための言語だということです。もし遠い将来のことを考えるなら、もちろん24ヶ月後ではなく4年後かもしれませんが、最終目標は常に、いかにイノベーションを起こすか、そしてもちろん、エンドユーザーにとって興味深いものをどのように構築するかということです。これが、ソフトウェアを使用する人の最終目標だと思います。最終目標は常に、この製品をユーザーにとってどのように良くできるか、そしてその中でどのようにイノベーションを起こして、実際にユーザーにとって良い製品を作ることができるかということです。これは非常に重要な予測だと思います。
去年のTwitterで言われていたのは、最もホットな新しいプログラミング言語は英語だということです。最もホットな新しいプログラミング言語は英語だと言うのは、基本的に英語が人々が大規模言語モデルと対話するために使用する言語であることを指しています。大規模言語モデルと対話したことがある人なら知っていると思いますが、大規模言語モデルと対話すると、自然言語を通じてあなたの理解の多くを管理することができます。時には少し追加のプロンプトが必要かもしれませんが、英語を理解している限り、これらのプログラムを使って非常に簡単な環境で作業することになります。
記事はさらに、この役割は変化すると述べています。ガーマンは、これは私たち一人一人が顧客のニーズと、私たちが実際に構築しようとしている最終的なものについて、より理解を深める必要があることを意味すると言っています。なぜなら、それがますます仕事の内容になるからです。実際に座ってコードを書くことに対して。AIが完全にコードを自動化できるようになったら、例えば10年後にAIが1つのプロンプトで全プログラムのコードを生成できるようになったら、もちろん主な焦点は、エンドユーザーの体験がどのようなものになるか、そして顧客が実際に何を望んでいるかを考えることになると思います。コードの重労働をするのではなく、大規模言語モデルがそれを行うのであれば、仕事は顧客が実際に必要としていることと、最終的なものが何であるかを理解することにシフトするでしょう。
彼が述べているのは、おそらくこの役割はなくならないだろうということですが、実際に考えてみると、役割は変化するだろうし、あなたの仕事の大部分が自動化されたときに、個人がその変化する仕作環境にどのように適応し、他のスキルを使ってどのように職場に適応するかを見るのは興味深いでしょう。これはかなり真実だと思います。彼はここで、これは厳しい警告ではないと言っています。もちろん、AIが仕事を変え、さらには排除するという話は最近、会社が従業員を解雇したり、採用を停止してAI開発にリソースをシフトしたりするにつれて、激しさを増しています。新しいAIツールは自動的にコードを生成し、同じ数のエンジニア、またはこれらの高価な従業員をより少なく使って、会社がより多くのことを行うのを助けることができます。ソフトウェアエンジニアの給与について詳しくない方のために説明すると、彼らは特にFAANGのような大手企業では非常に高給を得ており、多くの伝統的な役割よりも高い給与を要求します。
ガーマンの場合、彼はAIのせいでソフトウェア開発者が絶滅するという厳しい警告を発しているのではなく、アドバイスを共有していたのがわかります。彼のトーンは楽観的で、開発者にとってより創造的な機会を示唆しています。彼は、AWSアマゾンウェブサービスが従業員の継続的なスキルアップと新しい技術の学習を支援し、AIの助けを借りて生産性を向上させていると述べています。これは素晴らしい発言だと思います。なぜなら、現在、AIが多くのことをでき、急速に進歩しているため、これが仕事を排除する可能性があるという恐れが確かに多くの人々の間にあるからです。これが私がコミュニティを持っている理由でもありますが、これは以前に言ったように、AIによって強化される役割だと思います。
なぜなら、現在私たちが目にしているのは、これらの大規模言語モデルやシステムのおかげで、コーディングに参入する人々の増加だからです。今、私たちが持っているのは、完全に基本的なものをコーディングするよう大規模言語モデルに頼むことができる場所です。しかし、そのコードがどのように機能するか、そのコードをどのように変更できるか、大規模言語モデルにどのようにプロンプトを与えるべきかを理解していなければ、何かを構築しようとするときに、まだかなり初歩的なレベルで行き詰まってしまうでしょう。これは短期的には実際にソフトウェアエンジニアの需要を増加させると思います。なぜなら、私自身を含め、以前はあまりやったことのないコーディングや実験を現在行っている人が多くいるからです。その動きがどのように変化し、企業がソフトウェアエンジニアをコーダーというよりも、むしろソフトウェアの断片のオーケストレーターとして、どのように統合していくかを見るのは興味深いでしょう。
ここで彼が言っているのがわかります。2025年の開発者になることは、2020年の開発者であることとは異なるかもしれません。これは、あなたの役割の主な焦点がおそらくシフトするだろうという大きなヒントです。これは、将来のソフトウェア開発者や現在のソフトウェア開発者にとって大きなヒントです。これから焦点を当てていくことの種類です。
基本的に彼はここで、これはもはや差別化されていない重労働ではないと言っています。アマゾンウェブサービスの広報担当者であるアイシャ・ジョンソンはビジネスインサイダーに対し、ガーマンのコメントは新しいAIツールを使って開発者が今日よりも多くのことを達成する機会を伝えたものだと述べました。彼は、開発者の役割が減少すると予想していることを示すものは何もなかったと付け加えました。以前に言ったように、これらのツールが理想的には重労働を行い、それによってエンドユーザーが望むことを実際に考えるなど、より重要なタスクのための時間が空くことを意味し、それは全体的にこれらの経験がより良くなることを意味します。
また話したいことの一つは、この声明がアマゾンウェブサービスのクラウド部門トップから来ているという事実です。彼がプライベートチャットで述べたことは、かなり悪く見えます。この会社が閉じられたドアの後ろでAIがコーディングを引き継ぐ可能性があると言っていたと。彼だけがこれを言っているわけではありません。Stability AIのCEOであるイマッド・ムスタクも2023年に、5年以内にはヒトのプログラマーはいなくなるだろうと予測しています。彼はこの予測を、GitHubのデータ（現在GitHubのすべてのコードの41%がAIによって生成されている）や、ムスタクがChatGPTは認証なしですべての携帯電話で利用可能になると信じていることなど、いくつかの要因に基づいて行いました。これはAIの概要なので、私はこれらのすべての事実を確認していませんが、ポイントは彼だけがこの予測をしているわけではないということです。NVIDIAのCEOも同様のことを繰り返し、話しています。
「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、あなたの子供たちがコンピュータサイエンスを学ぶことが不可欠だと言うでしょう。誰もがプログラミングを学ぶべきだと。実際にはそれとほぼ正反対です。誰もプログラミングする必要がなく、プログラミング言語が人間であるような、そんなコンピュータ技術を作ることが私たちの仕事なのです。世界中の誰もがプログラマーになりました。これが人工知能の奇跡です。デジタルバイオロジー、若者の教育、製造業、農業などの領域の問題を解決する方法を理解している国々や人々、ドメインの専門知識を理解している人々は、今や容易に利用できる技術を活用できます。あなたの言うことを実行するコンピュータを手に入れたのです。すべての人のスキルアップが不可欠であり、そのスキルアップのプロセスは喜ばしく、驚くべきものになると信じています。」
はい、これがNVIDIAのCEOが未来について語っている内容です。彼が述べていることについて、多くの人は「今すぐキャリアを変えるべきか？」と考えているでしょう。彼がより多く語っているのは、今始めたばかりの人や非常に若い人たちがこの分野に入ってくることについてです。彼らのキャリアが成熟する頃には、この分野は大きく異なっているだろうということです。私はまだ、舞台裏の基本を知る必要があると思いますが、一部の人々は同意しません。
このビデオで私がしたかったのは、このビデオをできるだけバランスの取れたものにすることでした。なぜなら、これは完全に誇張されたものだと信じている人が多くいることを知っているからです。最近、これについて深く語っているビデオを2つ見ました。そして今からそれらについて言及します。なぜなら、私は常に自分のバイアスがどこにあるかを理解しようとしているからです。AIの分野でチャンネルを持ち、技術について話している人間として、AIの主張を誇張するインセンティブがあります。しかし、私はそのような人間ではありません。物事には微妙な点があり、時には技術が約束されているほど素晴らしくない可能性があることを理解しています。
例えば、4ヶ月前にデヴィン・サガがありました。デヴィンがリリースされてから数週間後、彼は「最初のAIソフトウェアエンジニアの25分間の調査」というこのビデオをリリースしました。基本的に彼はこのビデオで、それはUpworkの嘘であり、本質的にデヴィンは彼らが主張するほど優れていなかったと述べました。これは完全に理解できます。多くの場合、技術デモでは、製品のために注目を集めようとしているため、クリエイターが主張するほど良くないことがあります。そしてそれは効果がありました。
そして、デヴィンがおそらく少し誇張されたシステムだった可能性がある一方で、根底にあるメッセージは全く真実だと思います。この分野の技術は全く誇張されていません。そして、これについて最も驚くべきことは、デヴィンシステムがリリースされてから4ヶ月の間に、ほとんどの人が注目していないAIソフトウェアエンジニアリング分野で実際に多くの進展があったことです。デヴィンは実際にソーシャルメディア上のソフトウェアエンジニアリング分野の集合的意識を掴みましたが、他のより漸進的な更新、実際に重要で徐々に上昇しているものには、人々は注目していません。だからこそ、私はここで、特にAI分野では物事が非常に速く動くと言っているのです。そして、私が話していることを皆さんにお見せしましょう。
OpenAIは、ソフトウェアエンジニアリングベンチを公開することを決定しました。彼らは2024年8月13日、つまりこのビデオをリリースする時期によっては約10日前にこれを紹介しました。彼らは「AIモデルの実世界のソフトウェア問題を解決する能力をより確実に評価する、人間が検証したSWE-benchのサブセットをリリースしています」と述べました。基本的に彼らは、このベンチにはいくつかの問題があると言っています。そして、ここで見ることができます。
彼らは、ソフトウェアエンジニアリングのための最も人気のある評価スイートの1つがSWE-benchであり、これは大規模言語モデルのGitHubから取得した実世界のソフトウェア問題を解決する能力を評価するためのベンチマークだと言っています。このベンチマークは、エージェントにコードリポジトリと問題の説明を与え、問題によって説明された問題を解決するパッチを生成するよう挑戦することを含みます。そして、コーディングエージェントはSWE-benchで印象的な進歩を遂げており、8月5日のリーダーボードによると、トップスコアのエージェントはSWE-benchで20%、SWE-bench lightで43%のスコアを記録しています。
しかし、ここがポイントです。彼らは、彼らのテストでいくつかのSWE-benchタスクが難しいか不可能であることを特定したと言っています。基本的に彼らが言っているのは、「私たちはベンチマークを作成し、現在誰もがシステムをベンチマークしているものを見たところ、そのベンチマークにはあまりにも難しいか完全に不可能な問題がいくつかありました」ということです。これにより、SWE-benchはモデルの自律的なソフトウェアエンジニアリング能力を体系的に過小評価しているのです。
もう一度言います。OpenAIは「私たちのテストは、一部のSWE-benchタスクが解決不可能であることを示しており、これによりSWE-benchはモデルの自律的なソフトウェアエンジニアリング能力を体系的に過小評価している」と言いました。これは基本的に、「私たちはベンチマークを作成し、あなたたちのものはかなり解決不可能であることに気づきました。そして、あなたたちは実際にこれらのモデルがどれほど能力があるかを本当に理解していない」ということを意味します。
これは問題です。なぜなら、この分野に注目していれば、大きな更新があったことがわかるからです。例えば、ファインチューニングでは、デヴィン以来、4ヶ月前から完全に倍増しています。そして、ソフトウェアエンジニアリングベンチでは、デヴィンの時期である約13.3%から、4ヶ月で性能が倍増したことがわかります。私たちには多くの競合他社が登場しました。AmazonのQデベロッパーエージェントが38.8%を獲得し、Factory Code Droidは自律型ソフトウェアエージェントの軍隊を構築することを目指しています。そして最近、私たちはCosigne Genieを手に入れました。これは現在、デヴィンが17%だったのと同じベンチマークで43.8%という最先端のモデルです。
これらのものが機能しないとか、これはひどいものだとか言っている人たちに対して、私は実際の改善について何か言ってもらいたいと思います。多くの人々は今、これらの主張を却下し、これは全く信頼できる改善ではないと述べています。しかし、ここでの改善率に注目すれば、これは絶対に信じられないほどのものだとわかります。
私はGoogleでこの表を作成しました。ここで見ることができますが、改善は非常に顕著です。2024年の始めには7%でした。ここで文字通り7%と見ることができます。そして今、私たちは2024年の8ヶ月目にいて、43.8%です。そして、デヴィンはたった4ヶ月前だったことを覚えておいてください。ここで見ることができます。そして、4ヶ月の間に38%、38%、37%、36%、26%と、物事は非常に速く動いています。これを知っておくことが重要です。
私は少しテストをしましたが、実際にはクロードに話しかけ、90%に向けてどれくらい速く動いているのかを尋ねました。90%と言った理由は、40%から90%に行くのは比較的簡単で、それは加速期間になるからです。しかし、90%から99%に到達するのははるかに難しいのです。すでに90%のところにいるときに、追加の利益を得るのは指数関数的に難しくなります。
ここに書かれているのは、10%以下の古いモデルから約20%の新しいモデルへの大きな飛躍があるということです。改善は加速しているようで、最近のモデルはより大きな利益を示しています。これは多くの要因によるものです。これらの会社が今、ステルスから出てきて、彼らが構築してきたものを皆に見せていることも含まれます。
これらの観察に基づいて、大まかな見積もりを立てることができます。2023年の最高のモデル（検索拡張生成とClaw 3 Opus）から2024年の最高のモデルへの改善は、約8ヶ月で36.8%の増加です。これは月平均約4.6パーセントポイントの改善率を示唆しています。43.8%から90%に到達するには、さらに46.2パーセントポイントが必要です。現在の改善率では、90%に到達するのに約10ヶ月かかるでしょう。
しかし、技術的進歩はしばしばS字カーブに従います。改善は一時期加速し、その後理論的限界に近づくにつれて減速します。私たちは現在、加速フェーズにいる可能性が高いです。これを考慮し、急速な進歩を考えると、90%に到達するのは最新データから6〜12ヶ月以内に可能かもしれないと推定します。これは、2025年2月から8月の間のどこかに予測を置くことになります。
Claude 3.5がここで分析を行っているのがわかります。実際にデータを見て、さらに外挿し、「わかりました。10ヶ月以内にすべてのSWEタスクの90%が可能になるだろう」と言っています。そして、アマゾンのクラウド部門トップは基本的に、「今後24ヶ月でものごとは非常に異なるものになるでしょう」と言っています。実際に数字を分解してみると、それほど狂ったものには見えません。これは、特にこの分野にいる人にとっては、注意を払うべき重要なことです。
ほとんどの人が実際に忘れていることの1つ、そしてこの予測が過大評価されているとは思わない理由の1つは、これは「ああ、神よ、10ヶ月後あるいは2ヶ月後にAGIが来る」というようなハイプビデオではないということです。これはより事実に基づいた、地に足のついたものです。文字通り、最近見たベンチマークに基づいています。しかし、私たちは毎月4.6パーセントポイントの上昇を見ています。もちろん、ある月は大きく、ある月はそれほど良くないかもしれません。しかし、同じペースで進めば10ヶ月かかると思います。10ヶ月でなくても、さらに1年追加しても、大きな重要な開発が行われるでしょう。
前述したように、ほとんどの人が忘れていることが1つあります。これは、AIのコーディング能力において大きな飛躍が見られる領域だと思います。フロンティアモデルがほとんどの人が考慮していなかったことを行う領域です。だからこそ、私は最近のビデオについて、例えばここにあるような「AIソフトウェアエンジニアを暴く」とか「ひどい」とか言っているものについて話しました。常に他のAIシステムの実際のベンチマークも考慮に入れることが重要です。なぜなら、それも重要だからです。そして、私はエンコードからこのビデオを見ました。彼は基本的に、ハイプはマーケティングツールであり、ハイプは完全に制御不能になっており、これは潜在的にまだそこに到達しない可能性があると説明しています。しかし、このビデオが注目していないのは、もちろんいくつかのことと、より最近の開発、そして他の論文で実際に他のコーディングについて話しているものだと思います。これについては後ほど詳しく説明します。
ハイプは今まで存在した中で最も強力なマーケティングツールです。デヴィンAIについて少し話しましょう。発表直後にそれについてのビデオを作りました。創設者たちは非常に賢いと思いましたが、デヴィンについては心配していません。なぜなら、これらの人々が明らかに上り坂の戦いをしているからです。私はそれについてあまり知りません。ベンチマークによると、これは他の大規模言語モデルよりもソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて効果的だと言われています。それは単にいくつかのことを組み合わせているからだと思います。例えば、独自の能力を持っていて、研究をしたり、Googleで検索したり、Stack Overflowをブラウズしたり、コードを実行したりする能力があり、それらの部分をGPTよりもより一貫性のある方法で組み合わせているだけだと思います。
明らかに短期間で独自の複雑な大規模言語モデルを作成したわけではありません。私は証拠を綿密に調べたわけではありませんが、それはかなり明白に思えました。数ヶ月後、人々はハイプに騙されたことに気づき始めています。デヴィンは、少なくとも今のところ、極めて過大評価されています。もし私を信じないなら、おそらくこの人を信じるでしょう。彼は基本的に、現時点でのデヴィンAIは、プログラミングコースの最初の週に入ったばかりの新入生CSの学生よりも無用であることを証明しました。
そこで、エンの動画を見た後に話したかったのは、確かに洞察に富んだ動画だったということです。実際に何が起こっているかについて、より現実的な視点を提供していると思います。なぜなら、私たちが注目する必要があるのは物事の現実だと思うからです。その動画では多くのことが誇張されています。テスラは何年も自動運転を販売してきた、企業は常に主張を行う、FTXやサラノスがあるなど、これは通常テクノロジー企業で起こることです。しかし、ほとんどの人々はこれらのフロンティア企業が言っていることに注目していません。
例えば、これは多くの情報やデータを得られなかった論文ですが、基本的に人々はこの論文について話しませんでした。これはアルファコード2の技術報告書です。アルファコードは、競争的プログラミングにおいて中央値の競争者のレベルで実行する最初のAIシステムでした。これは、高度な数学、論理、コンピュータサイエンスを含む難しい推論タスクです。この論文はアルファコード2を紹介しています。これは、ジェミニを搭載した大幅に改善された性能を持つ新しい強化されたシステムです。アルファコード2は、強力な大規模言語モデルと特注の検索および再ランク付けの組み合わせに依存しています。
元のアルファコードと同じプラットフォームで評価したところ、アルファコード2は1.7倍多くの問題を解決し、競争参加者の85%よりも優れたパフォーマンスを示しました。ここで、皆さんが理解できるように説明します。これはコードフォースで行われました。そして、コードフォースの85パーセンタイルを獲得しました。
コードフォースは、競争的プログラミングのよく知られたプラットフォームで、コンテストでのパフォーマンスに基づいて参加者を分類するランキングシステムを持っています。ランクには、初心者、生徒、スペシャリスト、エキスパート、候補マスター、マスター、国際マスター、グランドマスター、国際グランドマスター、伝説のグランドマスターがあります。コードフォースで85パーセンタイルに達するということは、すべての競争者の85%よりも優れたパフォーマンスを示すことを意味します。データによると、アルファコード2はエキスパートと候補マスターレベルの間にランクされています。これはかなり高度なレベルです。
これを、これらのシステムがコーディング能力の面でどれほど優れているか、そして将来何を期待できるかという観点から理解したい場合、ここで見ることができます。コードフォースのエキスパートレベル（上位70%から85%）では、参加者はアルゴリズムとデータ構造について強い理解を持っています。彼らは標準的な競争的プログラミングの問題を解決する能力に長けており、より深い洞察やより高度な技術を必要とするより難しい問題を解き始めています。
ソフトウェアエンジニアリングの役割との比較では、通常、プログラミングの概念を学び、適用し、クリーンなコードを書き、監督下でプロジェクトに貢献することに焦点を当てています。エキスパートまたは候補マスターレベルの競争的プログラミングに必要な主な問題解決能力は、一般的にジュニアソフトウェアエンジニアに期待されるものを超えています。これは通常、中級から上級レベルのソフトウェアエンジニアに見られるものです。このレベルのエンジニアは、強力な問題解決スキル、アルゴリズムとデータ構造の理解、効率的でスケーラブルなソリューションを設計する能力を持つことが期待されます。彼らは競争的プログラミングに参加しないかもしれませんが、必要に応じて同様の課題に対応できるはずです。
ここでのポイントは、私たちが最近見たものとして技術を割り引くべきではないという状況があるということです。なぜなら、これは毎月継続的に増加するからです。ほとんどの人が注目していないことの1つは、OpenAI自身がこれを取り組むべき課題の1つだと公然と述べていることです。例えば、サム・アルトマンが将来的に最も大きな改善領域の1つになると思われる分野について話しているこのクリップを見てください。
「将来のグラフがHのようになる、数十年後には何かが変わった、というようなことはありますか？」
「次の12ヶ月で最も有望だと思われるアプリケーションや領域はありますか？」
「私は確かに偏っているでしょう。ただ、私たちがここでやっていることから言えば、コードが本当に大きなものだと思います。」
このクリップを含めた唯一の理由は、OpenAIが以前から常に私たちをその能力で驚かせてきたからです。そして、彼らは私たちが焦点を当てていない領域で私たちを驚かせる傾向があります。
要点は簡単です。私たちが直面しているのは、今後24〜48ヶ月の間にソフトウェアエンジニアの主な役割が完全に変化する可能性がある状況です。私はまだ、90%から99%に到達するのは苦戦すると思います。そのため、現在、ベンチマークを見ると、私たちは現在その加速期間にいると思います。最初は進歩を遂げるのが本当に難しく、そして突然ジャンプが起こり、ジャンプが起こり、そして90%、95%に到達すると、そこで減速が始まります。
私は、あなたが上級レベルのソフトウェアエンジニアで本当に優秀な人であれば、おそらくあなたの仕事は大部分変わらないと思います。なぜなら、あなたはまだすべてのそれらのシステムがどのように一緒に機能するかを理解し、最も難しいタスクの一部を理解する必要があるからです。しかし、時間が経つにつれて、AIがおそらく底辺の領域、つまりコードを書く領域を食い尽くし、時間が経つにつれて、多くのソフトウェアエンジニアの役割を継続的に変化させ続けると思います。
これらすべての中で最も興味深いことの1つは、企業が採用プロセスをどのように変更するかということです。誰かがただAIエージェントを管理するだけになるのでしょうか？それとも、コードベース全体を管理できる新しいAIエージェント構造になるのでしょうか？何百万、何百万もの文脈長で動作するAIシステムがあります。いずれにせよ、これは今後2〜4年で本当に、本当に変化する何かだと思います。おそらく起こる最大の変化の1つです。
しかし、いずれにせよ、私はこれがすべて悲観的なものだとは思いません。ただ、役割が変わると思います。そしてそれがどのように起こるかを見るのは魅力的だと思います。もしこのビデオを楽しんでいただけたなら、ぜひいいねを押してください。そして、ぜひチャンネル登録をお願いします。次回のビデオでお会いしましょう。