• ソフトウェア開発者は半世紀近くプログラミングしており、AIとの最近の経験から、開発者が困難な状況に直面する可能性があると述べている。
  • 彼は8085アセンブリコードから始め、C、C++、Javaへと移行し、ウェブの登場とともにPerl、PHP、Pythonを学んだ。
  • Pythonは彼の主力言語として定着し、多くの初学者向けコンピューティングコースがPythonを教えているため、科学者やエンジニアもPythonに精通している。
  • Pythonは機械学習とAIのデファクトスタンダードとなり、研究者はコードの詳細に苦労することなく、仮説の検証やアプローチの最適化に集中できる。
  • 最近では、知的財産法の専門家からAIを使用して日々の研究作業を自動化するツールのプロトタイプ作成を依頼された。
  • 大規模な基盤モデル(GPT-4など)は膨大な量のテキストデータを学習しており、これにはオープンウェブやオープンソースリポジトリからのソースコードも含まれる。
  • 著者はAIを使用してソフトウェア開発を10倍速くすることができるかどうかを試すために、より厳格で構造的なコーディングアプローチへの適応が必要だと気づいた。
  • AIと共に作業することで、開発プロセスが加速されるが、そのプロセスが楽しいものではなくなる可能性がある。
  • AIによって生成されたコードに対する法的な所有権の問題が浮上しており、AIが生成したコンテンツは人間によって創造されていないため、著作権を持つことができない。
  • 今日のソフトウェア開発はAIのコードを多用しており、どこまでが人間によるもので、どこからがAIによるものかを区別することが難しくなっている。

この記事から、AIがソフトウェア開発にもたらす影響は大きいが、それに伴う法的な問題や作業プロセスの変化に対する適応が必要であることがわかります。特に、AIによって生成されたコードの所有権に関する問題は、今後のソフトウェア産業にとって重要な課題となるでしょう。また、AIを利用することで開発速度が向上する可能性がある一方で、そのプロセスが従来の方法ほど楽しくないかもしれないというジレンマも示唆されています。


元記事: https://www.theregister.com/2024/05/15/ai_coding_complications/

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