AIで書くほどコードは壊れやすくなる、という警鐘
AIでコードを書くのが当たり前になりつつある今、その便利さの裏で何が失われているのかを正面から書いた記事だった。著者は、AI/LLMを使うことで作業速度は上がっても、コードベースはむしろ脆くなると主張する。しかもこれは単なる抽象論ではなく、自分が大企業で働いていた経験と、実際に見かけた失敗をもとに話しているのが面白い。AI活用を称賛する記事は多いが、保守性や事故対応の観点からここまで強く疑う文章はそう多くない。 著者のEvan X. Merzは、5月にMetaを解雇された理由は推測しかできないとしつつ、同僚よりAI/LLMをコーディングツールとして受け入れる姿勢が弱かったことが一因ではないかと見ている。ただし、まったくAIを使っていなかったわけではない。Metaでの最後の数か月は、少なくとも自分のコードの90%はAIで生成していたと書いている。それでも、AIは作業量を10倍にしてはくれなかったし、せいぜい2倍にも届かなかったという。 一方で彼が気にしていたのは量ではなく品質だった。AIに頼る割合が高い同僚たちが書いたコードを見ると、ぱっと見は動いても、長期的には技術的負債になる細かな問
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