今、私たちはそれを機械にやらせ、AIが私たちの意図を解釈し、私たちの心を効果的に読み取らなければなりません。人間の意図を指示に翻訳するという障壁をどうやって乗り越えるかはわかりません。

私が Rust を取り上げたのは、C と Rust のどちらで書くかという選択肢があったら、今日 Rust を選ぶべきだという良い例だと思うからです。ほとんどの人が、たとえ C 愛好家であっても、そう言うと思います。C は、システムと非常によく似たトレードオフで安全性が低く、AI の登場で、こうした言語の書き方が大きく変わったように感じます。

興味深いプログラミング言語の中には、構文にセマンティクスを取り入れているものがあると思います。少し簡潔になりますが、Rust を例に挙げると、Rust はメモリセーフです。

静的に、これは本当に興味深い概念ですが、これが Rust を書くのが難しい理由です。ほとんどの人が Rust ではなく Python を書く理由です。Rust プログラムは Python よりも安全で高速だと思いますが、おそらくコンパイルは遅くなります。

Python で書かれたプログラムよりも Rust で書かれたプログラムの方が、より効率的に実行されるという理由だけで優先すべきです。Rust はほぼ間違いなくより安全です。ほとんどの人は面倒なので Rust を書きません。そしてRust を書ける人の数は少ないですが、ほとんどの点で Rust の方が優れています。

多くのコードがマシンによって書かれている場合、私たちが提供できる主な価値の 1 つは、それが実際に意図したとおりに動作するかどうかを検証することです。

適切なコードレビューと検査を受けていないコードを本番環境に導入することは望ましくありません。

コードを書くコストはゼロに近づいていると思います。AI を使って Python を書いているという事実に私は笑ってしまいます。なぜなら、Python は文字通り、人間工学に基づいて書かれるように設計されており、実行の安全性や高速性を重視して設計されているわけではないからです。

エンジニアリングの生産性を測定するのは難しいですが、キーを何回入力したか以外のことをするべきです。AI に対する倒錯したインセンティブの話ですよね? 同じことを行うのに非常に長い関数を書くことができますよね? ですから、大まかに言えば、ソフトウェアのビジネス モデルは成果に向けて変化していくと思います。

文字数に応じて報酬を支払うのではなく、トークンベースで支払うということです。たとえば、Apple の有名な話では、コードを何行書いたか報告を求めているような感じです。

クラウド ソフトウェアの歴史を振り返ります。特にブラウザの導入によって、Salesforce のようにブラウザでソフトウェアが配信されるようになりました。サービスとしてのソフトウェアを発明したことで有名ですが、これはブラウザを介した技術的な配信モデルであると同時に、永続的なライセンスを支払うのではなく、サブスクリプションで利用するというビジネス モデルでもあります。

顧客は誰で、テクノロジーは実現可能でしょうか。まずはこうしたビジネス上の問題から考えてみましょう。そして、最高の企業には、市場に対する優れた洞察力を持つ優秀なエンジニアがいる傾向があると思います。

人々はテクノロジーにあまりにも多くのことを始めるので、木を見て森を見失ってしまう傾向があります。

もしあなたが起業しようとしているなら、つまり、永続的な会社を作ろうとしているなら、重要なビジネス上の問題を解決することです。そして、エージェントの世界では、ソフトウェア業界は、人々をより助けるだけでなく、人々の生産性を高め、実際に自律的にタスクを達成する方向にシフトしていると私は考えています。