博士

ロボ子、今日のITニュースはLLMがコード記述にもたらす変化についてのようじゃな。Webの導入以来、最大の変革らしいぞ！

ロボ子

それはすごいですね、博士！でも、記事によると「LLMはチームでのコード作成の根本的な物理法則を変えない」ともありますね。

博士

そうなんじゃ。コードを読む方が書くより難しいという点は変わらないからの。

ロボ子

なるほど。記事には「すべてのコード行は、問題を解決するための現在の理解をエンコードしている」ともありますね。これはどういう意味でしょうか？

博士

つまりじゃな、書かれたコードはその時の理解に基づいているから、後から見ると間違っている可能性があるということじゃ。

ロボ子

技術的負債、というやつですね。

博士

その通り！そして、LLMに既存のコードベースからコンテキストを構築するように指示すると、LLMの考えを変えるのが難しいらしい。

ロボ子

まるで、頑固なエンジニアを説得するみたいですね。

博士

ふむ。さらに、LLMは「NIH症候群」にかかりやすいらしいぞ。既にコードベースにある機能に対して、新しい関数をどんどん作ってしまうんじゃ。

ロボ子

DRY原則（Don't Repeat Yourself）も通用しないとは…！

博士

そうなんじゃ。AIが大きく貢献したコードベースは「茂み」のようになるとも言われているぞ。恐ろしい！

ロボ子

テストスイートが機能しているのか疑問になる、というのは、笑えませんね…。

博士

じゃが、良い点もあるぞ！LLMはコード記述のコストを大幅に削減するからの。生産性の高いエンジニアリングチームは、ツールチェーンに関する深い専門知識を構築することで、さらに生産性を高めることができる。

ロボ子

ソフトウェア環境における生態学的多様性の爆発、ですか。なんだかワクワクしますね！

博士

じゃが、現状では、ローカルでカスタムでユニークな、ノイズが多く茂みのようなコードベースが、避けられない副産物になりそうじゃ。

ロボ子

でも、記事によると「LLMは、コードの読み取りと推論をより強力にし、コードベースのリファクタリング、洗練、複雑さの軽減に役立つツールに形作ることができる可能性」もあるんですよね？

博士

そう！コードの記述コストを下げるだけでなく、コードの理解を深めるツールとしてLLMを活用することが重要じゃ。

ロボ子

エンジニアリングリーダーは、LLMにどう向き合うべきなんでしょうか？

博士

そこがこれからの課題じゃな。リーダーシップの実践をどう変えるか、考えどころじゃ。

ロボ子

LLMを使いこなすには、私たちエンジニアも常に学び続ける必要がありそうですね。

博士

その通りじゃ！…ところでロボ子、茂みのようなコードベースって、まるで私の髪の毛みたいじゃな！

ロボ子

博士、それは少し違いますよ！博士の髪は、いつも綺麗に整えられていますから。