「仕事は続けられますが、同じ仕事ではありません」

Work can continue, but it is not the same work.

最近、OCP-17 Java試験のための私の躊躇した勉強について3つの投稿をしました。その中で、努力を苦痛に感じないようにするためのアドバイスを提供しました。まだ合格していません。AIコーディング支援の新たな進歩により、人間のコンパイラとしてのスキルを磨くことはますます時代遅れのように思えます。それは常に苦行でありましたが、私はますます機械が優れていることにおいて何かを得るためにうまくなることには専門的なメリットはないと確信しています。私は追加的な利益や楽しみのために追求することができると認めますが、開発者として私は生産性を発揮することが求められています。仕事を楽しむことは望ましいものですが、OCPが求めるスキルは私にとっては楽しいものではありません。

人間にとって難しい知的なタスクの多くは、コンピュータにとっては簡単なものです（チェス、算術、暗記学習）また、それは数十年にわたってそうでした。私たちは、ビットの反転やメモリの管理に人間は不得意なため、高水準のプログラミング言語やガベージコレクションを発明しました。コンピュータ言語とツールのロードマップは、ますます抽象度が高くなる方向に進んでいます。GitHub Copilotやその他の類似のものは、偶発的な複雑さを取り除くための次の避けられないステップです。

Marc Andreessenのようなテクノ楽観主義者は、AIが世界を救うと信じています。彼のエッセイを読んでくださいが、開発者の求人市場の混乱から彼の生活の快適さは守られていますので、それも考慮に入れてください。住宅ローンを支払い、退職まで数年ある私たちには、私たちのスキルをいくつかの巧妙なステップ先に保つ方法について考えざるを得ません。AIが侵入できないようなニッチな領域は存在するでしょうか？そして、それは長い間侵入されることはないでしょうか？私はそう信じています。それは人間の言語の中に存在します。人間にはまだ大きな競争力があります。この投稿ではそれについて述べます。ChatGPTやGoogle翻訳に感銘を受けることは否定しませんが、元翻訳者として、私たちを置き換えることができると心配することはありません。

サイロンは決して英語を話さない

遠い銀河にある知性を持つコンピュータがお互いにコンピュータ言語の形式で話すと想像するでしょう。私と兄は、70年代後半のオランダのテレビで非常に満足させられました。スタートレック、バック・ロジャース、ブレイク7、そして最も愚かなのは、オリジナルのバトルスターギャラクティカです。私たちが明るい10代前半だったので、悪のサイロンロボット種族の深刻な設計上の欠陥にすぐに気付きました。彼らの非常に哀れな飛行技術の他に、なぜこの冷蔵庫が互いにアメリカ英語でコミュニケーションをとるのですか！？秒間2音節の速さで音波を使っています。このような不器用で人間中心の方向には一般的な知性は進化しません。

• 「いや、いや、そこには置かないで！このAIメソッドは拡散モデルを使って連続的なレイアウト編集が可能です」
• 「I2D2に会ってください：制約付きデコーディングと自己模倣学習を用いた言語モデルからの汎用知識生成のための新しいAIフレームワーク」
• AIにおける音の革命に備えよう 2023年は生成音波の年です

Andreessenは彼のエッセイでAIの次のような説明をしています：数学とソフトウェアコードの応用により、コンピュータが人間と同様に理解、合成、知識を生成する方法を教えること。

これは理にかなっているように思えますが、どのAIの内部動作も人間のそれとは全く似ていません。チェスのアルゴリズムはマグヌス・カールセンの脳内で何が起こっているかをエミュレートしているわけではありません。それは計算力を利用して似た（現在では優れた）効果を達成しています。すべての発明品は、それらが模倣している生物学的な機能に比べてエネルギーを大量に消費します。飛行機は鳥の飛び方を模倣していません。翼を羽ばたかせて300人の休暇客と彼らの荷物を運ぶことはできません。だから、私たちは強力なプロペラやジェットエンジンを発明しました。それらは剛性のある非生物的な材料とより良く機能します。

大規模な言語モデルは、ゲームのルールが非常に複雑であるため、チェスエンジンよりも非効率で成功率が低いです。それはまあいいです。それをより多くのソースデータにさらすことで、ムーアの法則が残りをやってくれます。しかし、ここではより多くのデータにさらすことは解決策ではありません。人間の言語は、人間によって人間のために使用されるため、機械にとっては扱いにくいです。赤ちゃんは1年間図書館に閉じ込められていることによってそれを獲得するのではなく、ミルクを求めたりおむつを変えたりするという特定の状況で使用することによって獲得します。25年後の給与交渉などより洗練された使用法に至るまで。AIはその文脈をまったく欠落しており、そのような目的を持っていません。

普遍文法

言語学の短いレッスンが必要かもしれません。言語の研究は、歴史的には大学の文学部に属していました。学者たちは文学、古代の文章、方言を研究し、少数言語の文法と辞書を編纂しました。20世紀には（特にノーム・チョムスキーの著作を通じて）、科学者たちは言語能力の人間の特異性について興味を持ち、新たな質問を投げかけ始めました。私たちは言語的発話（話し言葉と書き言葉）のコーパスを研究して、全ての人間の言語に共通する法則を推測することができるでしょうか？現在のすべての言語が派生する普遍文法は存在し、物理法則と同じように例外なしでそれを正確に表現することができるでしょうか？そのルールをコードに変換し、正しいフランス語、ナバホ語、スワヒリ語の文を生成することはできるでしょうか？

おそらくですが、それらの文はあまり意味をなさないでしょう。言語は複数のレイヤーで動作します。構文レイヤーでは、文が適切に構成されているかを判断するルールがありますが、意味については何も言いません。文法的に正しいと言えるが、かなり意味がない文も存在します。逆に、構文エラーに対して効果的な容認性があり、外国人の話者の誤った理解の試みを理解することができます。この注目すべき特徴は「構造の二重性」として知られています。構文と意味（意味論）はそれぞれ独自のルールで動作するようです。ネイティブスピーカーは、文が構文的に正しいか、意味をなしているかを判断するための言語的な直感を獲得しています。これらの心的メカニズムを明示化することは究極の課題です。しかし、まだその段階には達していません。まだまだです。

どうぞご遠慮ください、私はお茶を飲んでいます

言語学は、使用法や意図を含めて考えるとさらに曖昧になります。単語は文の中で意味を成す必要がありますが、メッセージ全体も状況に適切でなければなりません。英国英語では、「お茶」という言葉は夕食を指しますので、「どうぞご遠慮ください、私はお茶を飲んでいます」という表現は完全に意味をなします。しかし、これは非公式な表現です。高級レストランでは「お茶」とは呼びません。語用論の研究は言語の使用法を見て、これらの文化的な敏感さを考慮します。この暗黙の知識は本から学ぶものではありません。長年にわたる接触から獲得します。言語モデルはこれについてはまったく知識がありません。それは当然です。もし私たちが人間の言語の豊かさと混沌を完全にコードやコンピュータに注ぎ込み、コンピュータが意識を持った場合、おそらく彼らはそれを嫌うでしょう。

機械翻訳は天気予報やチョコレートファッジのレシピなど、予測可能で想像力のないものにはうまく対応します。文学や詩、オリジナリティや創造性を必要とするものにはあまり向いていません。次のようなプロンプトを試してみてください：ヒットミュージカル「ハミルトン」をアフリカーンス語で書き直し、1980年代に設定し、主要キャラクターにネルソン・マンデラとフレデリック・デ・クラークを置きます。メーターや韻、ユーモアはそのままにしてください。出力は場所によっては意図せずに面白くなるかもしれませんが、一般的にはひどく使い物にならないでしょう。

最近のポッドキャストのインタビューで、同じマーク・アンドリーセン氏がサム・ハリス氏に対してChatGPTとの哲学的な議論が可能だと熱心に話していました。いいえ、マーク、それはできません。あなたはだまされています。機械はまだ盲目です。プラトンからバートランド・ラッセルまでの著作を摂取し、ネオナチの憎悪の言葉を注入し、あなたに洗練された嘘をついています。

さて、コーディングはどうですか？

コンピュータコードの作成は、言語の構文レイヤーに類似しています。AIは、単純なコンパイラの正確性を超えたリアルタイムの警告や有用な提案を支援するのに完璧に適しています。コードを自動生成することさえも可能です。しかし、そのコードは人間の目標に適していますか？私たちは正しいものを構築していますか？このコードは有用ですか、有害ですか？最初から書くべきだったのでしょうか？そのようなことについては、IntelliJのプラグインは存在しません。それについては、人間しか答えることができません。

あなたの競争力は、これらの質問に答えることにあります。あなたはコードが人間の事柄の世界に触れる曖昧で混沌としたレイヤーに関心を持つべきです。はい、あなたの役割はビジネスアナリストと開発者のハイブリッドになるかもしれません。それが好きではないかもしれません。なぜなら、書くコードが少なくなるからです。しかし、コーディングは本当に楽しいものですから、趣味として続けることができます。AIは既にAdvent of Codeを制覇しているし、OCPも完璧にこなすでしょう。あなたはすでに深みにはまり込んでおり、事態はますます悪化する可能性があります。それは恥ではありません。誰もゴリラと腕相撲で勝つことはできません。相手を賢く選んでください。

AIには偶発的な複雑さを扱わせ、私たちは本質に取り組みましょう。コンピュータを使用して人間の問題を解決することは、もはやコードを書くことだけではありませんでした。プログラムを構築する本質の多くは、1986年にフレッド・ブルックスが早くも書いたように、仕様のデバッグにあります。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!