効率的な開発者ですか？それならAIがあなたの仕事を狙っています
AIが開発者の仕事を狙っています
私の前の投稿では、AIが迫りつつある世界でソフトウェア開発者として競争上の優位性を見つけることについて書きました。来る10年に関連するいくつかのより重要な質問があると私は信じていますので、このトピックについて詳しく説明したいと思います。
競争上の優位性は、人間が機械よりも得意とするタスクに焦点を当てることでのみ維持することができます。ソフトウェア開発には、人間とコンピュータの相対的な強みと弱みを示し、重なり合う2つの必要な性質があります。それらは「効率性」と「効果性」であり、今日の投稿の焦点となります。最近のブログでこの区別を指摘したUwe Friedrichsenにクレジットを与えます。
チェスと潜水艦
科学、芸術、スポーツにおいて最も尊敬される人々は誰でしょうか？1985年の調査では、物理学者のリチャード・ファインマン、女優のメリル・ストリープ、哲学者のスーザン・ソンタグ、おそらく若きロシアのチェスグランドマスターであるゲーリー・カスパロフも含まれていたかもしれません。
数年前には、さまざまなデジタル対戦相手とチェスを練習することができました。これらのおもちゃのようなデバイスのアルゴリズムは今では洗練されていないように思えますし、彼らの計算能力の低さも笑いものです。しかし、それらは初期のAIであり、真剣な人間のプレイヤーには敵わなかったとしても、それでもAIでした。モーアの法則がそれをすぐに解決しました。わずか10年余りで（1997年）、同じ世界チャンピオンがIBMのディープブルーチームに負けました。
この25年前の人間対機械の敗北は、AIがいずれターミネータのようなディストピアで支配することを心配する必要はありませんでした。むしろ、それはチェスが人間にとって難しく、コンピュータにとっては簡単であることを確認したものです。ディクストラ教授によれば、「コンピュータが考えることができるかどうかという問題は、潜水艦が泳ぐことができるかどうかという問題と同じくらい興味深くありません」とのことです。確かに、チェスでコンピュータが勝つことをマグヌス・カールセンがやる方法と比較することはできません。核潜水艦が水を押しのける方法も、サメがそれをする方法とは比較にならないでしょう。機械の知能は、どのように定義しようとも、人間の脳内で起こることとは外部的に類似しているだけです。重要なのはその効果です。ただし、私は考えるコンピュータの問題が興味深くないという提案には異議を唱えます。
旅と目的地
ロングマン辞書によれば、「効果性」とは、望まれる結果を生み出す事実、成功した結果を生み出す事実です。チェックメイトはそのような成功した結果です。「効率性」とは、時間やお金の無駄がない状態でうまく何かを行う品質です。無限の可能な対局の中で、愚者の詰めは最も効率的なものです。
ちなみに、定義の中には純粋に経済的な考え方が見られます。時間やお金の「無駄」のみが考慮されています。もしエネルギーが要素だった場合、生物学的な対応物に比べて、どの人間の発明も生物学的な対応物に比べて効率的ではないでしょう。
コンピュータが仕事を効果的かつ効率的に行えるようになると、人間は冷たい経済的な観点からは不要になります。自己の楽しみのために手を出すことはできますが、給与を期待しないでください。人々は今でもチェスを楽しんでいますが、それは生存手段ではありませんでした。食物を育てたり家を建てるのには必要ありませんし、少数の優れたプレイヤーだけがお金を稼いでいます。もしチェスが生産リソース（土地や労働のような）であった場合、人間のチェスプレイヤーには競争上の優位性はありませんでした。
効果的であるとは、満足のいく結果に到達することを意味します。それを持っているか持っていないかです。期待を上回ることも、失敗することも、あらゆる程度できますが、肯定的な結果か否かが重要です。効率性は、構成要素のタスクをどのように実行するかについてです。それはより余地のある品質です。プロセスの一部が他の部分よりも最適ではなくても、それでも効果的な結果に寄与することができます。この二分法と重なる他の用語としては、何をするか（およびなぜ）と、どのようにするかがあります。正しいことをするか、正しいことをするかです。それは目的地と旅です。
両方が必要です。一貫して非効率的であるとすぐに破産しますが、効果的でないと最初の販売すらできません。したがって、真剣なソフトウェアプロジェクトは、達成したい効果の明確な定義なしには行うべきではありません。ただし、即興の天才キース・ジャレットは、目標を持たずにキーボードに向かっても傑作を生み出すことができましたが、それはピアノのキーボードでした。
効率性は相対的であり、効果性は主観的です
効果はぼんやりしており、予測不可能で主観的です。Seinfeld、Monty Python、Bohemian Rhapsody、Star Trekは何を共有しているのでしょうか？それらは、最初にリリースされたときに、批評家を含むほとんどの人々がほとんど気づかずに評価しなかった、愛される人気のあるクラシックです。いくら市場調査を投げかけても、多くの製品が失敗するのも当然です。クリエイティビティには公式はなく、人々の好みがどのように変わるかもわかりません。効率ははるかにイライラすることはありません。顧客はSpotifyアプリがどのビルドツールやIDEで作成されたかなど、まったく気にしません。それは最終的な製品には何の痕跡も残しません。
現代の製品は、さまざまな供給業者からの部品の複雑な組み合わせです。私たちは、顧客が買いたいと思う効果的な製品を作るために、効率の良い部品を選びます。しかし、各部品は、サプライヤーが販売するときにはすでに効果的ですが、それが適切な部品になると効率的になります。これは物理的な部品以上のものにも広がります。
ここに私の故郷近くの半導体大手ASMLの実例があります。キャンパスへの朝の交通は地獄で、公共交通機関はバスのみです。市議会は、通勤者が10マイル圏内に住んでいる人々が自転車で通勤するように誘致するために新しい自転車レーンを敷設したいと考えています。目標は、自転車が選択肢ではない人々の混雑を緩和し、安全かつ迅速にみんなをオフィスに到着させることです。この道路を建設する請負業者には、この効率化の取り組みには緊急の関心がありませんし、自転車メーカーのTrekやブレーキやギアを供給するShimanoなどもありません。しかし、彼らは全員が新しい道路の効果を高めるのに貢献しています。効率は相対的であり、効果は主観的です。
ポイントは伝わりました。ソフトウェアも同じです。平均的なエンタープライズ製品は、あなたとあなたのチームが制御できない他の人々のコードで主に構成されています（99.9%は確実なベットです、特に展開するクラウドスタックをカウントする場合）。どのコンポーネントも、一部の場所では効率的であり、他の場所では無駄です。専用のオラクル企業に裏打ちされた高度に最適化されたキャッシングメカニズムは、たった一時間のために50個の数値を覚えるだけであれば、無駄な出費です。
効率は実験、小さな調整、遅い/高価なコンポーネントをより良いパフォーマンスのものに交換することに関連しています。これは、コンピュータが正しい場所ですぐに感じる複雑なデータ駆動のドメインです。一方で、ソフトウェアの効果を判断することは複雑です：最終的に受け取った人々が幸せになるかどうかにかかっています。その質問に答えて意思決定をするのは、他の人たち以外に誰が適任でしょうか？
次の投稿では、要件/仕様と実装がどのように効率/効果の区別と一致するかに焦点を当てます。第3部では、有名なアライメント問題について説明します。人間でさえソフトウェアの目標を自分の利益に合わせることに失敗し、高価な失敗を作ります。機械にはそれ以上のことを期待することはできませんか？そして、第4部では、専門化への愛、コーディングのためのコーディング、なぜそれがもはや競争上の優位性にならないのかについて取り上げます。
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