考えることについて
引用元：https://news.ycombinator.com/item?id=44008843
これからの社会は知性を手放しロボットになる人とそうでない人で二極化すると思う。表現を作るのは概念化・合理化のプロセスだけど、これが分からず概念を出来合いだと思ってる人は淘汰される。これは仕事が自動化されるより、自分で考えることをやめちゃうって意味。ロボットは文字通り”機械的な活動をする人”さ（etymonline.com参照）。創造活動はコンテンツ生産じゃなくて、コミュニケーションと相互変革が目的。デジタル成果物も使えるけど、多くの人がコンテンツ生産をゴールにしてて、それはダメだね。
人間の考えとか作るもののほとんどは派生的なものだよ。経験したこととか見たことに基づいてる。全然見たことない、何にも基づかない新しい物を考えてみ？無理だよ。エルフだって人間に尖った耳つけただけじゃん。
俺もこれトレンドだと感じるな。GPSとかランニングウォッチとか、自動システムに頼りすぎると、自分で考えたり決めたりしなくなる。SNSもサイトが決めるものを見てるだけ。最近こういうの減らしたら気分良いんだ。GPSなし運転とか。自分で決めることって人間らしさの核心だよね。効率のために手放すと、何かを得るけど何かを失う。Marshall Brainの”Manna”って本でこのこと書いてたよ。
自動化されるのは知識、推論じゃないと思う。例えば宇宙文明のダーツ競技（1ショット5時間かかる）の話を考えたんだけど、ダーツ知らないからLLMにストーリーの骨子を作ってもらう。それに俺のアイデアを付け足したり修正したりするんだ。人に聞くより早いし、十分な情報がすぐ手に入る。LLMは人間の能力を高めるか、弱めるか、使い方次第だね。
いや、それ違うって（1760への反論）。
すぐ答えて、51＋92は？
誰かが足した時を思い出した？それとも今、自分で考えてる？初めて足されたわけじゃないけど関係ない。自分でやってるんだ。
ユニークじゃないからって派生的なわけじゃない。俺たちは毎日何かを再発見してる。
あー、やっぱりChatGPTは予想通りのつまんないレベルの物を作るね。
https://chatgpt.com/canvas/shared/6827fcdd3ec88191ab6a2f3297…
こんなストーリー読みたくないな。たぶん人間が苦労して作ったやつの方が読みたいだろ。
今のLLMがつまんないからって、将来もそうとは限らないよ（1764への反論）。もちろん良くなる。でも大事なのは、人間とLLMがアイデアを出し合うこと。人間は独自の経験と文脈、LLMは幅広い知識とスキルを持ってるんだ。
”全て俺たちが作るかやることは、経験したり見たりしたことに基づいてる。”
これに付け足したい。人間には本能や感情がある。赤ちゃんでも経験なしに恐れを示すことがある。クモとかヘビとか。あと経験には内的な生活—個人的にどう感じるか—も大事。これは人それぞれ全然違うかもね。
俺が超興味あるのは、2歳未満で性別ごとにおもちゃの好みが分かれること。初めてなのに男の子がレーシングカーとかアクションフィギュア好きになるのすごい一貫してるんだ。（文化戦争とかじゃなく、ゲイで男性的じゃない俺には純粋に興味深い事実なんだ）。
”SNSを使う時も、見てるものを自分で選んでるわけじゃない。”
そうとも限らないよ（1761への反論）。俺は特定の絵にハマってて、Instagramにそれだけ見せるよう徹底的にやったんだ。そしたら他の方法じゃ出会えなかった画家にたくさん出会えたよ。やり方次第だよ。
今のLLMの陳腐さから未来を予測するのは間違いだって言うけど、味見できないシェフみたいに、LLMは構造的に創造性がないんだと思う。
人間の審美眼をモデル化できない限り、オリジナルのアートは作れないし、LLMをゴーストライターにするのは根本的に間違ってるんだ。人間はひらめきと同時に、仕上がりを判断する審美眼も持ってるからね。LLMが書く文章は、どう使っても陳腐だよ。
記事にもあったけど、”創造の目的はコミュニケーションと相互変換”って大事だよね。
奥さんへのバースデーカードの詩みたいに、意味は言葉自体より共有された社会的な文脈や個人的な表現から生まれるんだ。
ChatGPTに頼んで書かせると、その文脈が失われて、関係性が人間味のないものになっちゃうんだよ。
友達の WhatsApp グループの話なんだけど、手作りミームを何年も作ってたんだって。
AIミームにしたら最初は品質良くて盛り上がったけど、すぐ飽きられちゃった。
結局、記事にもあったように、作る時のひらめきや努力から生まれる”意味”が、正確さやスピードより大事だったってことだね。
たくさんの画家を知るのと、少ないけど詳しく知るの、人に直接教えてもらうのとアルゴリズムに教えてもらうの、どっちが良いかな？
昔は人とのやり取りで文化に深く入れたり、家族で写真を見返して candid moments を共有したりしてた。
今は Instagram とかで不特定多数向け。質より量、個人的な体験より表層的な共有になってる気がする。
＞独自性がないからといって、派生だとは限らない。私たちは毎日何かを再発見している。
これは、”Christopher Columbusが新世界を発見したなんて、そこに既に人が住んでたんだから言えないだろ？”って会話を荒らす奴らを論破する時に使う議論だよ。
でも、”数”とか足し算の”手順”はわかるんだ。
51 + 92 の答えは、少なくともこれらの概念から派生してるって言えるんじゃないかな。
僕にとって”派生”って、何かをそのまま思い出すことだけじゃないんだヨ。
groq.com に行って qwen-qwq-32b モデルを使ってみて。
特定の例 [1] をプロンプトの前に置いて、すごく詳細な指示で新しい小説の1章を書かせてみるんだ。
暗いコメディ調とか、 unusual な語順、 solar civilization の描写とか、細かい指定ができるよ。
[1] https://gist.github.com/pramatias/953f6e3420f46f31410e8dd3c8…
GPS を使う時、まず全体のルートを見て、他の可能性のあるルートと比較するんだ。
運転中は GPS が細かいところを管理してくれるけど、どこにどうやって行くか、自分で理解してるし主体性も持ってるよ。
”人間にとんがった耳つけただけでエルフ作ったとか、それって単純化しすぎてて、ちょっと軽蔑してるんじゃない？”
”HNで芸術や創造性について単純化する意見に驚くよ。ある分野で優秀でも他の分野に無知で批判的な人間がいるんだね。創造性は単なるモノ作りじゃなく、人間関係やコミュニケーションのプロセスだよ。作品の解釈や議論が人間を形成するんだ。エルフに耳つけただけじゃない。君の意見はOPが言う消費主義的考え方そのもの。意味の創造はモノより、モノを通じた人間関係なんだ。エルフの耳なんて表面的な意味だよ。こういうプロセスが失われると人間らしさも失われるんじゃないかな。”
”> 僕は車の外側の制御ループじゃなかった。自動化システムが何をすべきか指示してたんだ。
それって本当かな？ GPSに行き先を言うのは誰？ 君でしょ。行き先を先に伝えない限り、GPSの指示には従わないよね。実際、君が伝えないと、何も指示してくれない（よく行く場所を提案してくれるかもだけど）。
君はまだ車の外側の制御ループだよ。ただ抽象化のレベルが間違ってるか、間違ったループを外側だと思ってるだけさ。”
”> 僕たちの創造の目的はコミュニケーションと相互変革だ
それって視野が狭いよ。個人の変革も同じくらい重要。絵とかガーデニングとか、生産志向じゃない趣味も心には良いんだ。目標は正気を保つことで、最高の作品とかじゃない。「ある」ために「する」ことなんだよ。”
”僕に返信してるみんな、高い手織り生地のために泣いてるの？ 自動織機で作られた服着てるでしょ。車持ってるなら、馬産業のために泣いてる？ 今アートなものが、後には当たり前になるんだ。全て手作りだった時代には”洞察力と努力”が当たり前だった。今は大量生産で、人々もそれを望む。人類は今手作業でやってることをアートって呼び続けるだけさ。”
”新しい入力に機械的にアルゴリズムを適用できるって指摘するのは、この文脈で考えると、人間の創造性の擁護としてはおそらく最悪の言い訳だと思うよ。”
”これは応用科学のリアルタイムフィードバックループがどう機能すべきかってことそのものだと思うよ。以前は惑星とか原子とかバクテリアだけ研究してたけど、今はシステムが僕たち自身を研究して、最高の結末に導いてるんだ。”
”…産業技術システムは生き残るか崩壊する。もし生き残っても、長い苦痛な調整を経て肉体的・精神的苦痛を減らせるかもだけど、人間や生物は操作された製品や社会の歯車に成り下がる。さらに、もしシステムが生き残ったら、結果は避けられない。システムを改革して、人々の尊厳と自律性を奪うのを防ぐ方法はないんだ。
- Industrial Society And Its Future、Ted Kaczynski（1975年）”
”99.9%でいいけど、100%じゃない。空間と時間が歪んだ布だなんて想像した人がいた。それは新しかった。新しいアイデアは、問題解決の探求や、新しい組み合わせ・視点からの探求から生まれるんだ。ほとんどの人は知ってることしか探さないから、新しいものは見つけないだろうね。でも多くの人は難しいことに挑戦したり、改善したりして、非自明で新しいことを学ぶのが成功の”代価”なんだ。たとえ成功しなくても、探求の過程で新しい学びがあるんだよ。”
派生物って言葉、広げすぎじゃない？それだとオリジナルのものなんてなくなっちゃうよ。全てのアイデアは元々ある考えからきてるし、ニュートンだって巨人の肩の上に立ってたって言うじゃん。
ほんとそれ。LLMって人間の考える力ダメにしそう。
うちの子の学校、厳しく禁止しててよかったわ。授業中に先生の前でやる課題とか、パソコンじゃなくて紙でやるのが増えたんだ。
俺んち両親とも教育学の先生で、どんな勉強の仕方がいいかってよく話してたんだよね。親父なんてScience Methodsを教えてたくらいで。
やっぱ何か自分で作る「能動的な学習」が一番効果あるんだよ。「受け身な学習」よりね。LLMって後者を応援しちゃってる気がする。
第二言語を学んだ人なら分かるだろうけど、単語とか文法を覚えただけじゃペラペラにはならないんだ。
実際に話して瞬時に文章組み立てるのって、なんか違うスキルというか脳の違う場所を使ってる感じがするんだよね。
あと、LLMが良くない「杖」になるって話、別に新しい知識じゃないと思うよ。俺が学生の頃、数学の授業で電卓は使えたけど、数式とか解けちゃう高い電卓（TI-92とか）は禁止だったもん。理由は全く同じ。答え出しちゃう道具は、練習の意味を根本からなくすし、使ってると自分の成長を止めちゃうんだよ。
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LLMからもWikipediaとかみたいに、たくさん学べることはあると思うよ。
好奇心とか「学びたい」って気持ちが必要なんだ。それがなかったら、LLMがあってもなくても、何も身につかないのは同じでしょ。
俺、手で平方根計算できるんだぜ。昔はみんな習ってテストもあった。
今は誰も習わないし、ほとんどの人が知らないけど、だからって人間がバカになったとは思わないな。
つまり、これは簡単じゃないってこと。何か学ぶ必要があるのは同意だけど、道具を使うのもアリな時もあるんだよ。
怠惰さとか、1パーセントの努力で80パーセントくらいの良いものにしちゃうって気持ちを甘く見ちゃいけないよ。
だから、ほとんどの人が好奇心なんて持ってないんだ。そういう人たちにどうすればいいの？
＞うちの子の学校、厳しく禁止しててよかったわ。それってどういう意味？ちょっと興味あるな。
俺が育った学校とか大学には「一回でも嘘ついたりズルしたりしたら退学」っていう厳しい校則があって、テストの度にサインしてたんだ。
他の学校の友達は「そんなの時代遅れだ！」って馬鹿にしてたけど、今になって思うと、学校で「AI使うな」って強制するのに、あれよりいい方法ってちょっと思いつかないんだよね。
怠惰さの根本的な原因をどうにか探るべきだよね。もしかしたら、本当にただの怠惰じゃなくて、メンタルの問題とかかもしれないし。
それに、多くの子供が学校でうまくいかないのは、怠惰のせいじゃなくて、育ってる環境が悪いからって場合もあるんだよ。
皮肉な話だけど、州によっては標準テストの生徒のエッセイをAIで採点してるんだぜ。
英語の先生ですらGrammarlyとかを勧めてるし。
生徒には「プロンプト」が与えられて書かせるのにね。
コメント1790の人が言ってるみたいな信念を持った学校がもっとあればいいのに…。
LLMから「たくさん学べる」って言うけど、それってホント？
それとも、元の記事の人が言ってるみたいに、何も自分の頭で考えたり学んだりせずに、全部の質問にすぐ答えをもらってるだけなのかな？
は？手計算で平方根を計算する必要なんてほぼないけどさ（もちろん完全平方数なら別だけど），やり方くらい知っとくべきなんじゃないの？
記事の引用を基に，「AIは完成された考えをくれるけど，自分で思考を深める知的成長はない．AIがあると自分で努力するインセンティブが減り，結果として衰える，ってのが記事の主張だと思うよ．」
本当に怠惰なのか，メンタルかという話から，高校時代の経験を話すね．俺は興味ない科目はF，好きな科目はAだった．Chemistryより，PHPで皆が使うプラグインを作る方が面白かったんだ．教授は理解してくれなかったけど，俺はソフトエンジニアになるって分かってたよ．
それは彼らの問題なんじゃないの？なんで俺が他の誰かの成長に責任を取らなきゃいけないんだ？
単語や文法暗記は報われない．俺は日本語をゼロから，実際の会話だけで学んでる．最初の報酬は「ありがとう」がthanksと分かった時．6ヶ月後，簡単なフレーズ理解．6-7年後，80％理解．良い経験だった．LLMが готовый answers をくれるのはこれと同じ．自分で答えを得てないから報われないんだよ．CSRFについてLLMに聞いたら「いい質問」と言われて報われたけどね．
問題が分からないな．LLMの出力がWikipediaと区別つかない？そうかもね．学生が書いたか（理解してるかとは別）は，テキスト提出以外でも評価できる．電卓のようにLLMを許可すれば，LLMがいかにダメか明らかになるだけだろうね．
今日日平方根の手計算を学ぶ人はいないし，それで皆バカになったとは思わない．好奇心ある人は今も学んでる．俺も13の時試した．今ならChatGPTに聞くだろう．難しいことでも説明求められる．皆LLM教育への影響をカンニングに注目するけど，それは学校の問題．自己動機で学ぶならLLMは素晴らしいツールだよ．
俺が言いたかったことを言葉にしてくれたよ．学校の第一の仕事は学習意欲を起こさせること．学校はそれが明らかに下手．LLMは魅力的で効果的な学習ツール．初期教育はそれを受け入れるべき．良いチューターのビデオと，クイズや解説にLLMを組み合わせるのが今の教育よりずっと良いと思うな．
知ってるよ，学ぶ意志が必要なんだ．俺はLLMで学んでるから可能って知ってる．君の言う悲しい状況は，検索エンジンやWikipediaの頃から同じだよ．LLMでもたくさん学べる．正しく使えばね．”事実”じゃなくてもいいし，事実学習も学習だ．LLMを使っても学ばないこともできるけど，学ぶこともできるんだ！
君が今説明したことは，俺たちが議論してることとは関係ないね．
君が言ったことについてだけど，うん，俺は14歳の時，コーディングと哲学書を読むのに忙しかったから，1s (Fs) ばっかりだったよ．
これ聞くと、俺の学生時代にネットで調べ物するの許されなかったの思い出すな。例えば歴史のエッセイとか。90年代後半で、ネットが広まり始めた頃なのに。先生たちは図書館しか使わせなかったんだ。その後、大学で工学を専攻したんだけど、1年生の時は技術的な図面を全部手で描かされたんだ。文字通り鉛筆と定規で。コンピュータグラフィックスが広く使われてて、事実上の標準だったのにさ。個人的には、厳しい禁止は何も解決しないと思う。進歩も止められないし。”古いやり方”だけやらせるより、どう使うか学ぶ手助けをする方がずっと良いよ。
＞上位モデル（TI-92とか）で数式解けるやつは禁止されてたってさ
なんで最初から問題になったのか不思議だよ。方程式解く練習って途中のステップ残す必要があるんじゃないの？”x=5”みたいな一行の答えじゃダメでしょ？
すごい量のことを学べるよ。仕事で研究するんだけど、LLMはアイデア探すのに役立つ関連研究見つけるのがマジで最高。『Xについて考えてるんだけど、これって意味ある？似た研究知ってる？』みたいな感じ。 mentored してる学生にも良い影響が出てる。他のツールと同じで、どう使うかの問題。学生がChatGPTでアイデア整理したり疑問点聞く使い方で、信じられないくらい良い結果を見てる。『この PASSAGE 読んでて X がわかんない。Y に似てる気がする。こんな ATTEMPT で説明できる？』みたいな。試すのおすすめ。
意外と”厳しい”（引用符付きだけど）honor codeだね。Polandの大学にいるんだけど、トップティアじゃないけど悪くもない、平均よりちょい上くらい。見てきたカンニングの量ときたら…ほとんど日常茶飯事だよ。先生たちも知ってるし、俺たちもね…
なんで学ぶ必要があるの？仕事や普段の生活，興味に関係あるならそうするべきだろうね。でも，必要ないなら？
社会として，お互いに良い未来を作っていく必要があるからだよ。そうしないと，自分自身も含めて，ひどいことしか起こらないんだ。
その学校では，AIの利用を学術的な正直さに関するポリシーで『チート』として明確に禁止してる。学生が自分で作業してるか確認するために，課題のやり方を変える対策も取ってるらしいよ。例えば，書く課題を授業中にやらせたり，宿題を紙で手書きでやらせたり。これは今年からで，去年は学生自身の作品じゃなかった問題があったみたい。これは競争激しい Bay Area の学校の話で，親からのプレッシャーが大きいのが背景にあるみたいだね。
それは効果あったね。カンニングはまだゼロじゃないけど（バレたのもバレてないのも），他の学校で見たより50〜100倍は少なかったよ。それで学生は自分の教育にプライドを持つようになったんだ。
こういう反応（禁止）は予想してた。学校が過去に色々”禁止”してきたからね。見た目は似てるけど，根本的に違う話だと思うんだ。学習（ゴール）はプロセスだ。課題の結果じゃなく。プロセスをバイパスするものは，学習のゴール達成を難しくする。だから，計算を速くするための電卓はOKだけど，学び始めの3年生に答えだけ出す電卓はダメ。自分で作品作るためのネット検索はOKだけど，論文買うのはダメ。今，LLMはプロセスをバイパスできるから，使わないことを支持する。将来，『AIによる指導付き学習』でプロセスを証明する形になるかもね。
＞標準テストで州がAI使って学生のエッセイ採点してるってさ
それ出典求む。
AI（たぶん動画だよね、音声だけじゃなくて）にどれくらいの時間を費やしたか推定できる？ どんな種類の教材？ ちょっと興味があってさ。
この数ヶ月、PDF形式やNixとか、いくつかの技術的な概念をより深く理解するためにAIを使ったよ。知ってることはAIで自動化して、知らないことは学ぶように自分に強制してるんだ。規律というか好奇心はいるけど、全体としてはプラスになると思うな。
＞有機的に作るものはAIがすでに、あるいはすぐに出力するものには勝てない。なんて言うけど、どんなLLMだって君独自の人間経験を表現することは絶対にできないし、経験から語ることもないから、競争の軸がそこなら君の勝ちだよ。事実の羅列や、あるトピックについての平均的な意見なんて、ユニークな人間の思考の代わりにはならない。自分の思考の質の絶対的なスケールでAIと競争するなんて考え方、悲しい生き方だよ。
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もっと一般的に言えば、LLM以前だって、君は世界の80億人（と、特筆すべき死者全員）と競争してたんだよ。君が書けるどんな小説だって、たぶん先行例があっただろうし。君が話せるどんな個人的な話だって、他の誰かにも起こっただろう。君が伸ばしたいどんなスキルだって、たぶん君より能力の高い人がいたはずだ。それはそもそも役に立つ測定基準じゃなかったんだ。人生の目標が地球上で＃1になることなら、 oddsは君に有利じゃない。そして、もしそこに到達しても、ほとんどの場合、満たされないだろうね。世界で＃1のJavaプログラマーって誰？ ＃1のトポロジストは？ 彼らはたくさんの評価や愛情を得てる？
高次元の適応度関数を持つことの面白い点は、誰よりも厳密に悪くなるのがかなり難しいってこと。
パレートアデクエイトって感じ。
＞世界で＃1のJavaプログラマーって誰？
もちろんJames Gosling だろ［1］。次の質問…
＞＃1のトポロジストは？
僕は数学者じゃないけど…たぶんAkshay Venkatesh かな、2018年にフィールズ賞を受賞した人？［1］ https：／／news.ycombinator.com／item？id＝44005008
でも、LLMで作られた質の悪い創造物の洪水の中で、避けられないことに君は負けてしまう。僕は、僕たちは根源的なもの、シンプルに対面して行う創造に戻ると思うんだ：ペンと紙、朗読、演劇、ライブパフォーマンス、手描き、即興、手仕事。たぶん全員じゃないだろうけど、（精神的に）自由な人々のためにね。
AIが僕に実存的不安を引き起こす多くの方法の中で、君はまた一つ思い出させてくれた。それは、AIが君を最も平均的な思考へと押しやるって事実だ。テクノロジーを考えれば当然だね。これが怖いのは、創造的な思考はまさにエッジで起こるからだ。君が問題に詰まった時、君が言ったように、それは何か新しいもの、少なくとも個人として君を成長させるものの瀬戸際にいるんだ。AIを使う誘惑は、すでにやられたことのために、その新規性を君から奪ってしまうかもしれない。
これには glaringな反論があると思うな。今まで頭に浮かんだどんなコーディングのアイデアも、これほど試してみたいと思ったことはなかったよ。Claudeに数秒でPoCを書かせて、アイデアをもっと具体的にできるし。そして、数日の午後で十分に良いツールに書き込める。これまでは、それらのアイデアは全部決して形にならなかっただろう。実存的不安は理解できるけどね。これが全部どこへ向かっているのか、たくさんの不確実性がある。でも、そしてこれは本当に余談だけど、これが全部向かっている方向は、政治、テクノロジー、人間性の交差点にあると感じるんだ。「我々人民」が、これらの新しい強力なツールを人民のために使わなければ、強力なアクターへの道を譲ってしまうと感じる。例えば、協力や組織化の新しい方法を可能にすることだ。
良い点だね。AIが俺たちを何かへ”押し付けてくる”ってわけじゃない。AIは俺たちの創造性を高める”ミューズ”になり得るんだ。もし俺たちがそう使うならね。でも、俺たちはそう使ってるかな？そうする人もいると思うけど、大半のユーザーはどんな犠牲を払ってでも便利さを求めてるみたいだね。ほとんどの人は主体性（agency）を失うことなんて気にしてないし、考える労力がなくなるならむしろ大喜びしてるんじゃないかな。
主体性（Agency）がなくなるのは、AIのコントロールが最終的に中央集権化された場合だけだよ。誰でもコンシューマーデバイスで十分良いモデルを実行できて、市販のヒューマノイドロボットに自分のモデルをインストールできるような世界になれば、主体性を失ったとは思えないね。
＞AI pushes you towards＜
それ面白い点だね。でもさ、大事なのは、運転するのは君だってこと。AIの神様じゃないんだ。中断したり、指示したり、直したり、やり直しを頼めるアシスタントとして見てみようよ。「何を」に集中しながら、「どうやるか」の一部をそいつに任せられるんだ。
うん、納得だね。正直、GPTに創造性で助けてもらおうとすると、いつもがっかり。無難な答えばかりで。プロンプトのせいかもだけど、俺はLLMsを情報検索ツールと見てる。まだ魅力的で”オリジナル”なアイデアは出てきてないな。（もっと”オリジナル”って頼まなきゃかな）。
練習が必要だよ。LLMは心を読めないから、具体的なアイデアはプロンプトに書いてね。選択肢や概要から聞くのがコツ。コミュニケーションの壁が大きい。「XX頼んだらクソが来た」ってのは、「どう」頼むか次第。意識的にコントロールも必要。LLMは傲慢で、威張ってて、自信過剰で、時にmanipulativeだよ。人間”専門家”そっくり。
俺としてはさ、自分でできることを部下にやらせるのって、なんか…嫌なんだよね。LLMsとそうやって付き合うしかないのは分かるけど、俺にはそれが楽しいことじゃないんだ。
どれくらいかによるね。俺はLLMに簡単なweb development頼んだよ。HTML, JSとか深く学びたくない。もう限界だし。ffmpegコマンドとか、一度きりのlibsもそう。深く学ぶ意味ない小さいことはオフロードが楽。大きな会社と違うけど、hobby roboticsみたいに色々やるなら、全部のexpertにはなれない。LLM assistantいれば一人でsmall teamみたい。
俺も同じ気持ちだな。他の「頭」を管理するのにもっと向いてる人もいると思うけど、俺はそうじゃないんだ。
自分がやれること全部、一人でやってるの？
非階層的な協力関係って選択肢を、君は排除してるんだよ。そこでは、君に欠けてる創造的なビジョンや視点と一緒に来るって分かってるから、反論やフィードバックも受け入れる。他のクリエイティブな人たちと一緒に、クリエイティブなことができるんだ。
AIオートコンプリート、最初は1〜2ヶ月は良かったんだけど、新しいパソコンの性能に合わせろってモデルのアップグレード勧められてからダメになったんだよね。前のモデルはクリエイティブな文章とかチャットルームに使えてたのに、新しいのは完全にビジネス向けのプロフェッショナルなやり取りにしか合わないんだ。
インターネットって、目新しい考え方ってマジで超珍しいんだなってずっと前に教えてくれたよね。ほとんどの人は一生、オリジナルの考えなんて持ってないだろうね。
なんか不思議だな、著者さんは魔法のAI使ってるか、俺が使い方間違えてるのかな。LLMは数年使ってるけど、ツールとしてはまあまあだよ。漫画や詩、音楽作らせても、最初は”すごい”って思うけど、すぐ繰り返しのスタイルで飽きるんだよね。面白みがない。NotebookLMでポッドキャスト作っても、流れが繰り返しでホストも理解が浅い感じ。コード生成は簡単なのはいいけど、複雑なのは変なバグ入れるから、一行ずつ理解しないとダメ。バグ探しは結構楽しいけどね。全体的に、俺の見方は著者さんのと逆なんだ。アイデアの壁打ちとかに使ってて、むしろ書くのが楽しくなったから、記事の著者さんとは真逆の効果かもね。
LLMに何やらせるのが合ってるか、ちゃんと考えなきゃダメだよね。変な使い方すると、深く考える能力がダメになるよ。使うなら、理解や創造性の代わりじゃなくて、合ってるか確認したり、分かりにくいのをハッキリさせたりするのに使うべきだと思う。問題解くなら自分でやって、分かんないところをAIに聞くとか。計算機と一緒だよ。原理を理解してからツール使うのが大事。
もしかして、あんたが最新のLLM使うのあんまり上手くないか、使いたくないだけじゃない？LLMが使えないって主張する人って、そういうことが多い気がするんだよね。俺は毎日どんどん活用できてて、モデルが新しくなるたびにさらに使えるようになってるよ（主に難しくないコード生成で）。これは微妙な差じゃないよ。
”もっとうまく使え”って議論、マジで疲れるんだよな。両方とも、モノじゃなくてそのモノへの意見ばっか言ってるじゃん。”git gud”って言うかもだけど、お前がいいと思ってる出力を見せて、それを見た相手が”それが繰り返しなんだ”って思ったら？結局、意見ベースで話が曖昧なんだよ。みんなバラバラになりすぎ。具体的にどんなプロンプトでどんな出力が出たか、例を出して話し合うのが一番いいんじゃないかな。
具体的なコード例とか出すと、また”このコードはダメだ”とか”こんなの簡単すぎる”とか、そういう議論になるのが目に見えてるんだよな、ネット見てるとさ。著者さんの最初のコメントも正直そういう印象だったし（フォローアップは全然違う感じだけど）。だからここでそういう話をする意味ないと思うし、関わらない方がいいのかもね。
一番最初に書いたみたいに、俺が使い方間違えてるって可能性は全然あるよ。でもさ、俺はLLMが無力なんて言ってないんだぜ。この前の週にはClaudeに3500行くらいのCコードをチャチャっと作ってもらって、パケットキャプチャのプロトタイプ実装できたんだ。バグはいくつか直さなきゃいけなかったけど、手で書くより5〜10倍は生産性上がった。コード書くとか、考えるアシスタントとしてはマジで便利なツールだってことは否定しないよ。俺が言いたいのは、分野を問わず全部に対して従順に自己卑下しながら褒め称える風潮に異議を唱えたいだけなんだ。
これ読んで、あんたの前のコメントで言いたかったこと、さらに分からなくなったよ。読み返しても、なんで二つのコメントが結びつくのか見えない。たぶん、見てるものは同じでも解釈が全然違うんだろうね。例えば、あんたが言ってる3500行のコードが”単純”ってのは想像つかないな。5〜10倍速くできたなら、そんな単純なわけないだろ？とにかく、著者さんの分析とか見通しには同意するよ（ここで意見違うけど）。でも、著者さんの最後の感情は共有しないかな。
