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nikomatsakis.github.io/rust-project-p… Rustのコントリビューターに対するAIに関する見解のｻｰﾍﾞｲ的な話？ * AIは無視できないほど高性能になってきている * が、細心の注意を払う必要がある * コーディング以外の用途では便利 * コードレビューやブレスト相手には良い * 文書作成にはあまり良くない。単語数が多くても情報量が少ない・あるいは構成にまとまりがない。複数の文書に重複した情報が大量に分散してしまう。 * AIに意図したコードを生成させて、レビューや修正まで行うと、もう自分が書いた方が速い * AIを用いて新機能を実装すると、自分が実装するよりも性能が悪いものになることが多いと感じる * 高度な補完機能として使う分には良い。必ず内容を確認してブラッシュアップすることにしている * 制約が明確なタスクには有用 * 自分で書かないと、コードベースに関する深い理解やメンタルモデルを維持することが困難になる * AIが生成したコードには慎重なコードレビューが必要であるが、その実施は簡単ではない * 生成されたコードを人間が徹底的にレビューするという方法には無理がある * そもそもコードレビューは些細なミスを発見するのに適した方法ではなく、変更内容を周知するためのものという意味合いが大きいので、その意味合いがAIに対するものだと変わってしまうし、コードレビューという作業がAIの書いたコードの些細なミスを調べるものになると、開発者のモチベ低下につながるのでは * AIは専門家の作業効率を向上させる一方で、初心者が専門家になる過程を妨げるのでは * AIの仕様が時間効率の面でむしろマイナスの影響を与えるか、もしくは学習を阻害する可能性が示唆される。一方で利用者自身はより速く作業できたなどと認識するというずれが生じる * AIの仕様の促進は努力が少なく関与度が低い楽な選択肢を選ばせるリスクを伴う * 著作権あるいは倫理的・道徳的側面でも問題があるのでは * AIへのアクセスに高額なコストがかかり、権力の集中を招く可能性があるのではないか * モデルが少数の企業に集中することで操作の可能性があるのではないか。これはFOSSの理念とは正反対のもので、慎重になるべき * etc, etc...

Claude code に解説書を作ってもらう → ちょっとした修正をしてもらう、という一連のデモです。これが会議中にチョイチョイ依頼してできるんだから凄いもんだよな。自分が気になるところを深堀してもらったり出来るので、なかなかいい体験です。 #ligarb