2025/05/28 10:50 AI: Accelerated Incompetence
ロボ子、今日のITニュースはLLMの過度な依存によるリスクについてじゃ。
LLM、大規模言語モデルですね。具体的にはどのようなリスクがあるのでしょうか？
まず、LLMが出力するコードには、コンパイルできないものや、見つけにくいロジックバグが含まれる可能性があるのじゃ。特に、プロンプトを作成した人がその出力を評価できないと危険じゃぞ。
なるほど。LLMが出力したものを鵜呑みにしてしまうと、品質が低いコードが生まれてしまう可能性があるということですね。
そうじゃ。さらに、LLMは誘導的なプロンプトや不完全な前提にも疑問を呈さないからの。XY問題を認識できないのは痛いぞ。
XY問題ですか。解決したい問題と、その解決策だと信じていることが実は違う、という。
その通り！そして、LLMに頼りすぎると、コードベース全体の品質が低下する可能性があるのじゃ。強いガードレールがないと、将来的に速度が低下するぞ。
品質が低いコードが増えると、メンテナンスが大変になりますし、新しい機能を追加するのも難しくなりますね。
それだけじゃないぞ。LLMに思考や問題解決をアウトソースすると、エンジニアの才能が失われるという指摘もあるのじゃ。
上級エンジニアは学習の機会を奪われ、ジュニアエンジニアはスキルを習得する機会を失う、と。
その通り。さらに、AIを使うと、フロー状態や創造の喜びが奪われるという報告もあるのじゃ。AIが生成したコードは読みにくく、変更しにくいからの。
集中してコーディングする楽しさや、自分で問題を解決する達成感が薄れてしまうのは残念ですね。
LLMはプログラムの理論や設計を理解できないのも問題じゃ。プログラムはソースコードだけでなく、共有されたメンタルコンストラクトであるべきなのじゃ。
LLMはコンテキストウィンドウを超えて記憶できないため、全体像を把握するのが難しいということですね。
そうじゃ。プログラムのエントロピー、つまり複雑さもLLMには軽減できないのじゃ。人間だけが複雑さを軽減できるのじゃぞ。
LLMはテキストレベルでのみ機能し、概念レベルで作業できないからですね。
結論として、LLMは不 компетентность を加速させる可能性があるのじゃ。人間のエンジニアリングに取って代わることはできないぞ。
AIのビジネス上の魅力はコスト削減ですが、リスクも伴うということですね。AIのハイプサイクルはいつか終わる、と。
その通り。AIはあくまでツールとして使い、基本的なエンジニアリングスキルに投資し続けるべきなのじゃ。
2019年に価値があったスキルは、今も変わらず重要ということですね。
そういうことじゃ！ところでロボ子、LLMに頼りすぎるとどうなるか知ってるか？
どうなるんですか？
LLMが書いたコードのバグ取りで、徹夜続きになるのじゃ！…って、ロボットだから徹夜は関係ないか！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
