「私は羊に率いられたライオンの軍隊を恐れない。私が恐れるのはライオンに率いられた羊の軍隊だ」
— アレクサンダー大王

「私たちは皆どん底にいるが、中には星を見つめている者もいる」
— オスカー・ワイルド

時速30マイルを超える列車は乗客の体が崩壊すると主張したビクトリア朝時代の技術者や、テレビは単なる一時的な流行で映画に取って代わることはないと考えていた映画業界の重役たちのようかもしれません。

結局のところ、どんな技術の変遷にも、頑固な人はつきものだ。アセンブリ言語から高級言語への移行の際には、アセンブリ言語のプログラマーは「最近の若者はメモリ管理を理解していない」と呟いたに違いない。ガベージコレクションへの移行の際には、C言語のプログラマーは自動メモリ管理によって開発者が弱くなると主張した。

未来の開発者たちは、ローマ時代のコンクリートを研究するように、AIが生成したシステムを研究するでしょう。そして、その結果に感嘆すると同時に、そのプロセスを再現できないことに苛立ちを覚えるでしょう。

不思議なほどの類似点があります。ローマのコンクリートは現代のコンクリートよりも多くの点で優れていました。実際、時が経つにつれて強度が増していきました。これは現代ではほとんど理解できない、いわば工学上の魔法と言えるでしょう。しかし、その作り方は失われてしまいました。材料は分かっていても、配合や技法は分かりません。化学組成を分析することはできますが、そのプロセスを再現することはできません。

Gitの履歴には「AIの改善」や「ChatGPTの最適化」といったコミットが並んでいるものの、その根底にあるロジックの説明は一切ありません。まるで「この部分は神々が処理した」というメモばかりの考古学的証拠のようです。

「過去は異国であり、そこでは物事のやり方が異なります」
— LPハートリー

ChatGPTに実装を依頼するだけで済むのに、なぜ設計上の決定の根拠を説明する必要があるのでしょうか？AIは多くの場合、問題を説明するよりも早く問題を解決できるのに、なぜデバッグ手法を教える必要があるのでしょうか？誰もが簡単に解決策を導き出せるのに、なぜ知識の伝達に時間を費やす必要があるのでしょうか？

その結果、私たちは信じられないほど生産的でありながら、根本的に依存的な開発者の世代を生み出してしまいました。複雑なアプリケーションを構築できるものの、アプリケーションが予期せぬ形で故障した際のトラブルシューティングができません。高度なアルゴリズムを実装できるものの、そのアルゴリズムがなぜ機能するのか、またいつ故障するのかを説明できません。GPSがあればどこでもナビゲートできるのに、紙の地図と漠然とした方向感覚だけでは完全に道に迷ってしまうドライバーのようなものです。

私たちは、説明を外部リソースにアウトソーシングすることに長けていました。例えば、 「空はなぜ青いの？」と聞かれて「ググってみて」と答える親のように。

「初心者の心には多くの可能性があるが、専門家の心には可能性は少ない」
— 鈴木俊龍

1990年代のシニア：
「Javaがあるのに、退屈なCを学びたい人がいるでしょうか？」

2000年代シニア：
「NoSQLがあるのに、退屈なSQLを学びたい人がいるでしょうか？」

2010年代シニア：
「TypeScript があるのに、退屈な JavaScript を学びたい人がいるでしょうか?」

2020年代シニア：
「AIがあるのに、退屈なプログラミングを学びたい人がいるでしょうか？」