著者:ナバル・ラビカント
編集：Felix、PANews
大規模AIモデルの熾烈な反復開発が続く中、世界市場には根深い悲観と不安が蔓延しています。OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏はまず、「AIはプログラマーの仕事の95%を奪う」と予測し、その後、AnthropicのCEOは「AIは6～12ヶ月以内にソフトウェアエンジニアの職を完全に奪う」と予測しました。「プログラマーという職業は死んだ」という考えは世界的なコンセンサスとなり、インターネット誕生以来最も深刻な「存亡の危機」に直面しているようです。
しかし、こうした失業への恐怖は、テクノロジーの根底にある論理の誤解に起因しています。AngelListの共同創業者でUberとTwitterの初期段階に投資したNaval Ravikant氏は、AIの生産性向上効果に関する最近の主張は誇張されている可能性があると考えています。AIはどれだけ進化しても間違いを犯し続けるため、ソフトウェアエンジニアは今後も不可欠な職業であり続けるでしょう。
どんな分野であっても、たとえ小さなニッチな分野であっても、専門性を高めて優秀な人材になれば、AIに取って代わられることを心配する必要はありません。
以下はナヴァル・ラビカントの最新の見解です。
AIは従来のソフトウェアエンジニアリングの終焉を意味するのでしょうか？もちろん、そうではありません。ソフトウェアエンジニアは、AIモデルのチューニングやトレーニングを必ずしも担当していない人であっても、今日世界で最も評価されている人材の一人です。もちろん、モデルのトレーニングやチューニングを担当する人は、ソフトウェアエンジニアが使用するツールセットを構築しているため、さらに高く評価されています。
しかし、ソフトウェアエンジニアには依然として2つの大きな利点があります。まず、彼らはコードで考えるため、基盤となるメカニズムを真に理解しています。そして、あらゆる抽象化には欠陥があります。そのため、コンピューターが（クロード・コードのような）プログラムを作成する場合、必ず間違いを犯します。
バグが発生し、アーキテクチャも不完全です。つまり、完全に正しいものになることは決してありません。しかし、根底にあるロジックを理解している人は、抜け穴が現れたときにすぐに修正することができます。
したがって、適切に設計されたアプリケーションを構築したい場合、適切なアーキテクチャを定義する能力を持ちたい場合、プログラムを高パフォーマンスで実行し、最高のパフォーマンスを発揮し、できるだけ早くバグを検出したい場合、それでもソフトウェア エンジニアリングのバックグラウンドが必要です。
従来のソフトウェアエンジニアは、これらのAIツールをより効果的に活用できる立場にあります。さらに、ソフトウェアエンジニアリングには、AIプログラムが解決できない問題が依然として多く存在します。これを最も簡単に理解する方法は、これらの問題がAIデータ分散の範囲外にあるということです。
例えば、AIはバイナリソートや連結リストの逆順処理を数え切れないほど経験しているので、これらの処理は非常に得意です。しかし、AIの慣れ親しんだ領域から外れ、極めて高性能なコードを書いたり、全く新しいアーキテクチャで実行したり、全く新しいものを作って新しい問題を解決したりするとなると、やはりAIが関与して手動でコードを書く必要があります。
この状況は、新しいモデルをトレーニングするのに十分なケースが用意されるまで、またはこれらのモデルが高次元の抽象化レイヤーで十分に推論して困難な問題を独自に解決できるようになるまで続きます。
覚えておいてください。市場には「平凡」なアプリの需要はありません。ニッチ市場に優れたアプリが存在する限り、平凡なアプリを求める人はいません。優れたアプリは実質的に市場シェアの100%を獲得します。ニッチな機能において主流のアプリよりも優れたパフォーマンスを発揮したり、価格が安いなどの理由から、わずかなシェアが2位のアプリに流れてしまうかもしれません。
しかし、一般的に言って、人々は最高のものだけを求めています。ですから残念なことに、2位や3位を争うことは無意味です。映画『美女と野獣』のアレック・ボールドウィンの有名なセリフのように、「1位はキャデラック、2位はステーキナイフセット、3位はここから出て行け」です。
今日の勝者総取りの市場において、これはまさに真実です。ただし残念なことに、勝ちたいなら、何かの分野で最高にならなければなりません。
しかし、あなたが卓越できる分野は無限にあります。自分に合ったニッチな分野を必ず見つけ、トップパフォーマーになれるのです。以前投稿したツイートを思い出しました。 「自分の分野で最高を目指しましょう。実現するまで、自分の仕事を再定義し続けましょう。」
この原則は AI 時代にも当てはまると信じています。
