考察生成AI時代の学習は写経か検証か、ではなく予測を立てたかだ
生成AIにコードを書かせる時代の学習は、写経と検証のどちらを選ぶかでは決まらない。学びになるかを分けるのは、答えを見る前に自分の予測を立てたかだけだと考える。
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5 本の記事。
考察AIに任せて落ちる技術力は、「AIのせい」と言える技術だけだ
AIに委譲して退化する技術としない技術の境界を、能力の種類ではなく失敗の責任が誰に帰属するかで考える。痛みが届かなくなった技術だけが腐る、という考察。
考察コードレビューが最後に人間へ残る理由は、産物がコードではないことだ
AIが書きAIがレビューする時代でも、コードレビューが最後に人間へ残る。その理由は欠陥検出の限界ではなく、レビューの本当の産物が「変更を説明できるもう一人の人間」だからだ、という考察。
考察AIが書けるコードの境界は、難しさでは引かれていない
AIが書けるコードと書けないコードを分けているのは難しさではなく、正しさの判定が自分の外にあるかどうかだと私は考えている。面倒な排他制御は任せられ、簡単な閾値決めが最後まで残った理由を書いた。
考察AI時代に生き残るのは、AIを止められるエンジニアだ
AI時代に生き残るエンジニアの条件は、出力を棄却できることだと私は考えている。棄却には根拠が要り、根拠は読解ではなく再現から出てくる。上流へ移って再現能力を手放すと何になるかを書いた。