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思ったよりエンジニア淘汰されそう、、 Meta CEO、マーク・ザッカーバーグ: > 「12~18カ月以内に、コードのほとんどはAIが書くようになる」 オートコンプリートだけでなく、AIエージェントは目標を設定し、テストを実行し、問題を発見し、一流のエンジニアよりも優れたコードを書くようになるだろう。

115,341 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

Комментарии: 3

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Tommy1 год назад

>思ったよりエンジニア淘汰されそう、、 ITのソフトウェアの開発現場を知らないよね。 コードだけを書くソフトウェアエンジニアってほとんどいないよ。 コーディングって、開発の全体工数の約20%以下だよ。

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Backlog/Slack向けバグレポートツール「Altary」1 год назад

現時点で「GitHub Copilotはすでにコードの46%を記述」と発表しているけど、それは「開発者のコ​​ーディング速度を最大55%向上」させていて、世界のシステム化が加速しているというだけ。 全世界で3000万人いるITエンジニアのうち、AIを活用できるエンジニアの需要は伸びるかと

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ごりごり@不動産1 год назад

テスタが太鼓判! . @crazeehourse . 数ヶ月観察したら毎日優良銘柄がドンピシャ。 同じ株で355万円稼いで資産倍増! この先生は本物!フォロー必須 🎉🌹

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欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。 サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。 それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」 ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」 アルトマン「そう思います」

Tsubame

185,431 просмотров • 1 год назад

NVIDIAのCEOが断言 コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消える ジェンスン・フアンのこの発言は、 生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話 エンジニアの目的を一言で言うと 問題を解くこと コーディングは目的ではなくて手段 ただの作業のひとつ もし 「目的=コードを書くこと」 になってたら それはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる 彼は台湾生まれ 幼少期にアメリカへ移住するが、 英語も話せず、文化も分からんまま かなり荒れた学校に放り込まれた 勉強ができるかどうか以前に 「どう生き残るか」を考えないとあかん環境 そこで彼が身につけたのは テクニックでも要領でもなく、 「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やった その後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと 半導体業界の最前線を渡り歩く ここで彼は気づく ・技術的に面白いこと ・会社が本当に困ってること ・市場が評価すること これらが ほとんど一致していないという現実に 多くの会社は 「作れるもの」を作り、 「今ある市場」に最適化して、 本当の問題から目を背けていた だったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業する でも当時のNVIDIAは 今みたいなAI企業ではなかった グラフィックス市場は不安定。 資金はない。 失敗したら即終了の世界。 実際、 最初のプロダクトは盛大にコケた このとき彼は 「コードが悪い」とは言わなかった 「俺たちは間違った問題を解いていた」 そう結論づけて、 市場と技術の“問い”から全部やり直した そこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、 計算・並列処理・AIに賭け続けた 結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を 解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立った だから今、彼はこう言う エンジニアの仕事は 新しい問題を見つけて それを解くこと 会社の中には 未発見の問題がうじゃうじゃある。 だからこそ時間が命。 ここが1番重要 生成AI時代に 仕事を失うエンジニアと 給料が上がるエンジニアの差は、 コードの上手さではない ・何が本当のボトルネックか説明できるか ・それを解いたら売上/コスト/速度がどう変わるか言えるか ・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるか これができる人は AIを「脅威」ではなく 生産性ブースターとして重宝される 逆に 「実装だけ」「言われたことだけ」 になった瞬間、 AI+安い人材に置き換えられる というか完全に不要に 給料を上げたかったら やることはシンプル ・コードを書く前に“問題定義”を書く ・要件をそのまま受け取らず、1回疑う ・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す ・ビジネス側と同じ言葉で話す これができるエンジニアは 「作業者」やなく 意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは 「コード書くな」ではない 目的と作業を混同するな ということ 生成AI時代、 生き残るエンジニアは 一番最初に 「何を解くべきか」から考える これ読んで 「ちょっと焦った」なら、 たぶん感覚は間違ってない 生成AI時代、 何もしないのが一番リスク高い 考えがズレてないか確認する用に、 ブックマークして定期的に見直し推奨 こういう 生成AI時代のエンジニア論とか プロダクト・意思決定・キャリアの話は、 シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で 定期的に書いてます 気になった人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

139,636 просмотров • 9 месяцев назад

6〜12ヶ月以内に ソフトウェアエンジニアという職業が ほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話 モデルにコードを書かせて そのコードで次のモデルを作って またモデルにコードを書かせる この自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる 実際、Anthropicでは エンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して 人間は直すだけ これ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だと コードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも 「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」 って言ってる NVIDIAのJensen Huangは 「自然言語が新しいプログラミング言語になる」 もちろん制約はある チップ、学習時間、物理スケール 完全に置き換わるまでは 数年かかる可能性もある ただ、方向はもう決まってる これからは コードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるか どこに使うか 日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけど スタートアップではコードを一切書かないこともある 未来への進化、変化は勝手に起こるのではない 力のある人間が、それをリアルに『変えている』 彼らが言うことは本当になってしまう これからは コードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるか どこに使うか この変化を 知ってから動く側にいたい人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしておくと たぶんタイムラインのノイズは減る

Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

44,581 просмотров • 9 месяцев назад

人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

Tsubame

17,968 просмотров • 11 месяцев назад

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI(再帰的自己改善)。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。 ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。 どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。 今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」 クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

Tsubame

13,765 просмотров • 4 месяцев назад

将来はAIに「日本語を学んで」と指示するだけで、自主的に学習するようになる。そうなると、僕たちがコンピュータを使う方法は様変わりするだろう。単に問題解決の速度が上がるという話ではない。人間が「こう解け」と教えるのではなく、「この目的で最善を探せ」と投げる世界になっていくのだ。 ジェンスン・フアン「コンピュータは、私たちがプログラムするものから、私たちの強いガイダンスを受けつつも自分でプログラムするものへと、完全に変わっていくのは間違いありません。つまり私たちは『何を学んでほしいのか』を指示する必要はあるわけです。以前はコンピュータに日本語を教えていましたが、将来はコンピュータに『日本語を学んで』と言うようになります。そうすると、私たちがコンピュータを使うやり方自体が変わります。 コンピュータは、今扱っているものより10億倍大きい問題サイズを扱えるようになります。ただ、それが何を意味するのかは、私たちには理解しきれない面があります。解を見つけることと、そもそも解くべき問題を頭の中で定式化することは別物だからです。多くの問題、つまり解ける問題でさえ、問題をどう定式化し、どう考えるかという私たちの想像力に制約されています。 だから、デジタル生物学の複雑さであれ、物理科学や量子物理、材料科学といったものの複雑さであれ、そうした問題サイズで向き合えるようになれば、簡単になっていくでしょう。交通渋滞のような一見ありふれたことですら、多くはかなり容易になっていくと思います」

Tsubame

36,616 просмотров • 9 месяцев назад