人工知能がプログラマーに取って代わるまでにはどれくらい時間がかかるのでしょうか?

予測によると、AI の影響を最も受ける職業の 1 つはアプリケーション開発者です。結局のところ、ChatGPT のような AI モデルは言語を操作する専門家なので、コンピューター言語を含む言語ベースの職業が影響を受けることになります。しかし、アプリケーション開発者の役割は、想像もできない形で変化しています。

人工知能がプログラミング業界に与える影響についての予測は大きく異なります。一方で、開発者は完全に時代遅れになると予測する人もいれば、AI によって既存のプログラマーが「スーパー ブレイン」に変わると確信している人もいます。

人工知能があなたのプログラミングの仕事を奪ってしまうのではないかと心配しているなら、それはすでに現実になっている可能性が高いです。しかし、今日の AI の大きな制限の 1 つは、ロボットにはまだない創造性のために、人間の開発者が一定期間 (おそらく永久に) 関与する必要があることです。

「よく想像されるような真のAIはまだ開発されていない」と、AI自動化企業ABBYYのシニアソフトウェア開発者、ヴァソ・ペラス・リコドリッチ氏は言う。 「出力を通じて推論をシミュレートする予測ニューラルネットワークは存在しますが、正確な（人間の）知能の本質にはそれ以上のものが含まれるべきです。」

データは、AI 支援プログラミングがまだ初期段階にあることを示唆しています。 ChatGPT はリリースされてまだ 6 か月しか経っておらず、GitHub Copilot はリリースされてまだ約 18 か月しか経っていません。これらのツールを使用して生産性を向上させるには、アカウントにサインアップするだけでは不十分です。

もう 1 つの興味深い発見は、これらの AI ツールが初級プログラマーと上級プログラマーのどちらにとってより有益であるかということです。調査データは決定的なものではありません。13% が上級プログラマーには役立つと答え、11% が初級プログラマーには役立つと答え、11% が誰にとっても役に立たず、生産性をまったく向上させないと答えています。

一般的に、Copilot は上級プログラマーにとってより有利であるという意見が一致しており、上級開発者はシステムの設計と構築、さらには製品コードの作成に Copilot を使用しています。複雑な一連のプロンプト内で解決する必要のある問題をより適切に説明できるようになり、生成されたコード内のエラーにすぐに気付くようになります。ジュニア開発者は、Stack Overflow で解決策を調べたり、オンライン ドキュメントを検索したりすることで、学習し、問題解決にかかる時間を短縮するためにこれを使用しています。

今日の AI モデルは、人間が生成した大量のトレーニング データに基づいて、次の単語やアクションを予測できます。問題は、AI モデルはまだ起こっていないことは何も知ることができないということです。そのため、これまで考えられなかった独創的なアイデアや創造性が AI の結果に現れる可能性は低くなります。簡単に言えば、これらのツールでは完全にはカバーできない、人間の創造性を発揮する余地がたくさんあるということです。

ペラス・リコドリッチ氏はまた、AIモデルは「大部分は満足のいく結果を出した」ものの、混乱する傾向があることが、人間がしばらくキーボードから手を離す要因になるかもしれないと指摘した。

「最も先進的なシステムであっても、AI が「暴走」したり、出力が不正確になったりする場合があります」と Peras Likodrić 氏は言います。正確性が不可欠なすべての重要なタスクでは、人間による検証が依然として不可欠なのはそのためです。たとえば、ABBYY 製品の検証プロセスでは、人的要因の重要性が強調されています。 AI ツールはプロセスを高速化できますが、現状では部分的にしか信頼できません。

では、人工知能はどこへ向かうのでしょうか? ABBYY のプラットフォーム処理グループの責任者である Vladimir Khil 氏は、現在の AI は他の多くのアプリケーション開発活動の中でも際立っていると述べています。

「サードパーティの技術に伴うプライバシーの懸念を一切持たずに、コードを分析してコーディングスタイルや効率的なアルゴリズムに関する提案をしたり、判読できないコードを見つけ出したりできる AI エンジンのプライベートバージョンがあると想像してください」と彼は言いました。「これはゲームチェンジャーになるでしょう！」

AI はテスト スクリプトの作成にも役立ちます。 「開発者にとってテストを書くのは退屈な作業です。しかし、AI の力があれば、インターフェースとシナリオを記述でき、テスト コードも簡単に生成できます」と Khil 氏は言います。

ローコードおよびノー​​コードのアプリケーション開発のトレンドに関する O'Reilly の新しいレポートでは、プログラマーの間で人気が高まっている ChatGPT や GitHub Copilot などのツールの使用について詳しく説明されています。

おそらく、 739 の組織を対象とした調査で最も大きな発見は、そのようなツールを使用していると回答したのはわずか 33% で、67% が使用していないと回答したことです。しかし、オライリー社の人々はその結果に懐疑的だった。 「実際のコパイロットの使用量は過小評価されているのではないかと考えている」とオライリーのマイク・ルーキデス氏は報告書に記した。

オープンソース ソフトウェアの使用率が、O'Reilly が CIO を調査した 20 年前よりもはるかに高いのと同様に、この数字もおそらくはるかに高いものになるでしょう。 「彼らは何と無知だったことか！」とルキデスは書いている。 「Copilot、ChatGPT、および類似のツールの実際の使用率は、おそらく 33% よりはるかに高いでしょう。多くのプログラマーが、仕事で Copilot や ChatGPT を使用していなくても、これらのツールを試したり、個人的なプロジェクトで使用したりしていることは間違いありません。」

興味深いことに、これらのツールは予想したほど簡単には使えません。報告書によると、トレーニングが最大の難関であり、34%が最大の難関だと答えている。次に多かったのは「使いやすさ」で、12%が選んだ。

「これらのツールの多くはローコード、またはノーコードであるはずなので、これは驚きでした」とルーキデス氏は書いています。「私たちは具体的には GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer、その他のコードジェネレーターなどのツールを考えていましたが、生産性向上ツールのほとんどすべてが生活を楽にすると主張しています。少なくとも最初は、それは明らかに真実ではありません。学習曲線があり、それは私たちが思っていたよりも急なようです。」