生成AIと失業に関する誤解
私はAIソリューションを構築するソフトウェア業界で働いており、多くの開発者を雇用しています。このサブで、生成AIが仕事にとってどういう意味を持つのかについて、大きな誤解があることに気づきました。
ChatGPTのようなツールは、ソフトウェア開発者やその他の熟練したデスクワークの終わりを意味するという考え方があります。ソフトウェア開発者を雇っている身としては、そうあってほしいのですが（彼らの給料は会社にとって最大の出費です）、しかし、それはずっと先の話です。
2000年代のインターネット時代以前は、ほとんどのソフトウェアがゼロから書かれていました。とても時間がかかるものでした。しかし、インターネットというリソースが登場したことで、この状況は一変しました。より多くのコードが共有され、サードパーティのソフトウェアにアクセスできるようになりました。1カ月かかっていたものが、数時間でできるようになったのです。開発者の需要は減らなかったが、代わりに開発者の生産性は向上した。同じ時間働いても、より多くのものを生み出すことができるようになったのです。
ジェネレーティブAIツールでは、同じ効果が起こります。開発者（あるいは熟練したデスクワーカー）が最終製品を作るのにかかる時間を短縮することで、より多くの生産が可能になります。
ChatGPTはコードを書くことができます。ChatGPTで非デベロッパーがゲームを作れるようになったという話を見たり読んだり、ITサポートの人が何日もかかっていたスクリプトを作れるようになったという話を聞いたりしたことは誰でもあります。しかし、それとプロの開発者がソフトウェアを作ることとは大きな違いがあります。
問題は、それが信頼できないことです。学生でも15分で解けるようなコンピュータサイエンスの問題をChatGPTに与えても、ChatGPTは解けないだけでなく、解けたと嘘をつくでしょう。他の開発者にしかわからないような欠陥のあるソフトを作るのです。オウム返しのように、何を言っているのかわからない、あるいは完全に理解していない。開発者がその頭脳となり、指示する必要があるのです。
そのため、多くの組織では、開発者が定型文の生成にのみ使用するよう制限しており、マイクロソフトが作成しているようなツールが「Copilot」と呼ばれているのはそのためです。
開発者がいなくなり、私のような人間がAIに仕様を与えるだけでよくなるにはAGIが必要で、それは何十年も先の話かもしれません（もしそうなら）。このサブサイトで「AGIの火種」についてのクリックベイト記事を読んでも、AGIは「すぐそこに」あるわけではありません。今、AGIが間近に迫っていると思わせようとする金儲けマシーンが存在します。なぜなら、彼らは誇大広告から投資や資金を得ようとしているからです。
我々はまだAGIの方法を知らないし、LLMを拡大してもAGIにはつながらないことも知っている。ジェネレーティブAIはAGIではありません。また、今後数年間、生成AIの分野で急速な進歩があったとしても、それが続いてAGIにつながるというわけでもありません。10年ほど前に機械学習で急速な進歩があったように、ここでも同じようなことが起こるでしょう。さらに5～10年後に、AIにおける他の新たな発展が、パズルの別の部分の急速な進歩につながる可能性もあります。
とはいえ、職場が一変するわけではありません。チームの規模が小さくなるわけでもない。電話やコンピューター、インターネットと同じように、生成AIは、労働者の生産性を高めるためのツールなのです。
名無しの外国人１
ばかげている。何度も何度も同じ主張です。
誰もgpt4がソフトウェアエンジニアを皆殺しにするとは言っていない。しかし、Gpt5や6なら可能でしょう。そして、その能力を知らない限り、そうではないと言うことはできない。GPT5を3年待って、SEがやっていることをGPT5がどうできないか言ってみてください。
名無しの外国人２
それは、AIがまだ、ソフトウェア開発者のフィールドで負ける設定になっていなかったからです。
マイクロソフトのAI開発者セバスチャン・ブベックのMITでの講演がおすすめです
https://youtu.be/qbIk7-JPB2c
チューニングされていないChatGPT4は、今のところ一般の人が遊んでいるものよりもずっとパワフルです。
さらに重要なのは、AI言語モデルは、コーディングツールへのアクセスさえ与えられれば、コーディングが得意である必要はないことです。
というのも、AIの言語モデルの強みは、人間と機械のインターフェースにあるからです。ChatGPT4に電卓を持たせれば、複雑な計算を即座に解くことができます。
同様に、ChatGPTも適切なツールにアクセスすることで、素晴らしいコード構造を作ることができます。コーディングそのものに秀でている必要はありません。
名無しの外国人３
OpenAIがGPT3.5と4の間で幻覚を減らし、事実性を高めたことはすでに知っていますし、他にも2番目のAIが1番目のAIの仕事をダブルチェックするなど、それらを排除できるアプローチも聞いています。基本的にあなたの議論の土台は、これ以上の改善は期待しないということですが、それはむしろ愚かなことに思えます。