人工知能の時代では、プログラマーは排除されるのでしょうか？

よく考えてみると、この質問は少し皮肉に思えます。将来、新しいクリエイター (AI) がクリエイター (プログラマー) に取って代わったり、代役を務めたりするのでしょうか? まるで SF 映画の筋書きのようですね。しかし、もっと重要な疑問は、それが現実かどうかです。

[[286176]]

最近の雇用研究では、2030年までに米国の仕事の約50％が自動化されると予測されています。この調査結果を事実として受け止めるなら、近い将来は少々暗いものになりそうだ。しかし、ロボットが私たちの仕事をすべて奪ってしまうという「悲観的な」シナリオを考える前に、まずは AI がプログラマーにどのようなメリットをもたらすのかを見てみましょう。

AIがプログラマーをどうサポートするか

従来のソフトウェア開発サイクルが始まる前であっても、プログラマーは作成する製品の技術仕様や機能的特徴を決定する必要があります。そうして初めて、実際の設計と開発を開始でき、その後にテスト、展開、保守が続きます。

もちろん、次のステップに進むにつれて、修正が必要なバグや対処が必要な穴が見つかるでしょう。ソフトウェアはリリースされる前に、複数回のテストと機能拡張を経る必要があります。ソフトウェア開発プロセスは面倒で、コストがかかり、時間がかかります。人間にとって、これはイライラさせられるかもしれません。プログラマーは助けを必要としています。そこで AI の出番です。

1. プログラム作成支援

AI テクノロジーにより、プログラマーはコードを記述しながらコード内のエラーを特定できるようになります。フランスのソフトウェア開発会社Ubisoftはこの分野の先駆者です。同社は、過去のプロジェクトで発生した一般的なコーディングエラーのソフトウェアライブラリを使用して、バグのあるコードをチェックする AI ツール Commit Assistant を作成しました。 Commit Assistant を使用すると、プログラマーが以前と同じミスを繰り返さないようにすることができ、プロセスの後半でミスを修正するための時間と労力を節約できます。

プログラマーの作業を簡素化する AI ツールの他の例としては、コードを書く際にプログラマーに自動補完の提案を提供するインテリジェント プログラミング アシスタントなどがあります。プログラマーがこれらを使用しないのはなぜでしょうか? 正直なところ、何百ページものドキュメントを読むのは疲れることがあります。

2. バグ修正

ソフトウェアの弱点の多くは、使用してみて初めて明らかになります。これは正常なことです。メーカーは競合他社に勝つために市場に急いで参入する必要があることが多いからです。したがって、悪用される可能性のある脆弱性を持たないプログラムはほとんどありません。

AI と機械学習 (ML) アルゴリズムはこの問題を解決できます。市場に出る前にプログラムのエラーを分析して修正するようにコンピューターを構成できます。

3. 正確なプロジェクト納期見積もり

ソフトウェア開発プロジェクトは、開始前に設定されたスケジュールと予算を満たすことはほとんどありません。

しかし、AI の助けを借りて、以前のプロジェクトの履歴データを使用することで、プログラマー (より正確には、プロジェクト マネージャー) は、考えられるすべてのシナリオと潜在的な課題を考慮しながら、より正確なスケジュールと資金ニーズを経営陣に提供できるようになります。

AI システムはプログラマーに取って代わることができるでしょうか?

ソフトウェア開発者はこれで安心できます。なぜなら、より重要な質問 (私たちが最初に尋ねた質問) に対する答えは、「必ずしもそうではない」だからです。シンプルなコードを書くことができる AI ツールはすでに存在しますが、どの機能を優先すべきか、開発中のソフトウェアがどの問題を解決しようとしているのかを判断することはできません。

現在、正確な仕様と要件を理解した上でコードを書くことができるのは、熟練したプログラマーだけです。プログラマーは、開発中のソフトウェアに統合する必要がある複雑なアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を AI システムが理解できるように支援する必要があります。

実際、研究者たちは、AI システムがさらに進歩するにつれて、プログラマーの役割は変化する可能性があると考えています。彼らは実際のコードを書くのではなく、ソフトウェアを作成する AI アルゴリズムへの入力として使用するデータを分析および整理する責任を負います。

プログラマーは、悲観的なシナリオを描くのではなく、AI がもたらすメリットを描写すべきです。すでにさまざまな業界で、生産性の向上とコストの削減のためにこの技術が導入されています。この傾向は避けられないので、それを恐れるのではなく、変化する状況に適応するためのスキルを高めたほうがよいでしょう。