- ジェネレーティブチャットボットが効率的なプログラムコードを出力するためには、開発者が正確な指示でAIを導く必要がある。
- Max Woolf氏が行った実験では、プロンプトエンジニアリングが生成されたコードの速度を向上させることができることが示された。
- 実験では、AIにコードの最適化を促すことで、コードの実行速度が9倍から100倍に向上したが、エラーの頻度も増加した。
- Woolf氏は言語モデルの創造性と提案を称賛しつつも、人工知能が労働者を置き換えることは期待できないと述べている。
Woolf氏の実験におけるジェネレーティブAIのプロンプトエンジニアリングによる最適化は速度向上につながる一方、エラーの発生が増加することが示唆された。人工知能は従業員を置き換えることは難しいが、専門知識を持つことで優れたアイデアを認識し問題を解決することが可能である。