生成 AI ＝アウトプット低下【雑談】
メモ帳『Documentally（iOS / Android）』アプリで苦戦した、以下の記事にも少しだけ登場させているが、生成 AI を日常的に使っている。一世を風靡した「ググる」の代替として。
アプリ開発だと Bing AI と ChatGPT と phind が主になっているが、これらは WEB の情報で学習、或いは、そのまま検索して回答を生成するので、間違った情報を提供することも多い。
プログラムの実装サンプルが、かなり古かったり、普通にバグが混入していることもある。なので、プログラミング初心者が生成 AI 一本でアプリを開発するという夢は、まだまだ遠いという印象だ。少なくとも、生成 AI の回答に対して正誤を判断するスキルは必要なのが現状。
では、この生成 AI のプログラミング精度は、いつから向上するだろうか。実は今のモデルでは、精度は下がる一方ではないかと気がついた。似たような記事も見つけた。
つまり、生成 AI に尋ねればプログラミングのサンプルを提供してくれるようになったので、例えば、同じチームのメンバーの為に、後輩の為に、新人の為に、名も知らない誰かの為に、自分がブログに技術的な情報を残すことを、極端にしなくなってしまった。生成 AI が居るから自分のアウトプットは必要ないだろうと、思うようになってしまった。
実際、皆、殆ど、生成 AI に頼るようになって、わざわざ同僚の、先輩の、個人の技術的なブログを読む機会は減った。だが、生成 AI はその、WEB に溢れた情報から学習し、回答しているので、自分たちのアウトプットが減ると、生成 AI の精度はどんどん落ちていくことになる。
上記で引用した記事も近い話で、WEB には生成 AI で書いた記事が既に溢れていて、それを生成 AI が再学習してしまうので、生成 AI の成長がいずれ止まるという大きな問題だ。
また、生成 AI で業務効率が上がったことで、じっくりと時間を掛けて技術をブログに残すことに、時間的な抵抗を感じるようにもなってしまった。タイパ・コスパに毒されて。
…なので、どれだけ出来るかは分からないが、生成 AI で解決できなかった問題くらいは、情報をブログに残していこうと思う。AI の脅威はまだまだ遠い話で、アナログな人間が暫くは貴重なままだ。
『Documentally』
文字数や原稿用紙枚数に制限のあるライティングをサポート
