ソフトウェア開発の未来：AI 時代における開発量の減少

3,000 人以上のソフトウェア開発者が、AI エラにおけるソフトウェア開発の行方を知るために火曜日にサンフランシスコに集結しました。彼らは Andrew Ng 氏の DeepLearning.AI が主催した AI Dev 26 x SF というカンファレンスの下で集会を開きました。DeepLearning.AI の COO である Jonathan Heyne は、5 年後のソフトウェアエンジニアリングが何を意味するようになるかを解明するという課題を提示することで場を設定しました。ネタバレになりますが、誰も知りませんが、現在の状況については多くの議論がありました。Heyne 氏は、ソフトウェア開発におけるボトルネックは常にコードを書くことだったと述べました。AI においては、「ボトルネックは私たちの想像力です」と。それと資金、そして時間です。しかし、この話を軽くするために、私たちは想像力に焦点を当てましょう。ある時点で、法的な制限についても言及したかもしれませんが、これまでのところ裁判所は AI によるコードの洗浄に対して満足しているようです。 AMD の AI ソフトウェア担当企業副社長である Anush Elangovan がステージに上がり、AI ワークロードの最適化のための AMD のオープンソフトウェアスタックである ROCm で行われた作業について強調しました。彼は、GPU カーネルワークロードをインターセプトし、実行時に ISA を再ターゲットする HotSwap や、llama.cpp 用の新しいネイティブ HIP バックエンド、高性能な IREE C トークナイザーなどのプロジェクトについては軽く触れる程度に留めました。Elangovan 氏は、AI は技術業界を過去の移行よりもはるかに速く変革していると言いました。「スピードが堀（モート）です」と彼は述べました。おそらく、同社の競争に対する障壁の欠如について匿名の Google 従業員に帰せられたとされる 2023 年のメモを指してのことでしょう。私たちは、他のビジネス上の防御策もあることに注意します。例えば、競合他社よりも資金力があるが市場への参入が遅れた場合でも、成功する公式であることが証明されています。スタートアップの墓地には、ファーストムーバーの優位性を持っていた企業が満ちています。むしろ、AI がスピードをコモディティ化してしまったと主張することもできるかもしれません。いずれにせよ、Elangovan 氏はさらに、「もう『やりすぎ』というものは存在しない」と付け加えましたが、これは本当に条件付きで述べるべき主張です。 AWS の VP かつフェローエンジニアである Marc Brooker が次にステージに上がりました。「私は毎日ソフトウェアを書いています。多くの場合、本番環境のソフトウェアも書きます」と彼は言いました。「そして、私のキャリアの中で最もエキサイティングな時期だと言えます。約 30 年間ソフトウェアを走らせて収益を得てきましたが、今日のような変化のペースを見たことはありません。」 「ソフトウェア業界にいることは信じられないほどエキサイティングな時です。また、その業界の一部を形作る機会があることも信じられないほどエキサイティングな時です。しかし、まだ完璧ではありません。やるべき仕事があります。」Brooker 氏は、AI がすべてを支配するようになるとは見ていません。「エージェントの機会は欠陥率によって制限されます」と彼は述べ、エラーを減らすことがフロンティアを前進させることよりも重要だと論じました。彼が言うに、エージェントがおもしろいのは、それがフィードバックループだからです。「非常に不完全なものを取って、そのフィードバックループを使ってその上に素晴らしいものを作ることができます」と彼は言いました。Brooker 氏は、コードの正しさを強制するプロジェクトを指摘しました。例えば、エージェントと人間が分散プロトコルを書くための Rust フレームワークである Hydro や、権限付与者（authorizers）を書くための言語である Cedar、そして自動推論ツールである Strata です。また、AI モデルに作業するための仕様を与えることがより良い結果につながるため、仕様に駆動された開発の価値も強調しました。AWS のアプローチは欠陥率を下げることにあります。「業界全体として、より高い基準を持つ必要があります」と彼は言いました。それは昔からそうでした。しかし、失敗こそが技術業界を前進させる燃料です。3 月初旬の Amazon の障害が、同社のエンジニアにとって教訓となったことは疑いようがありません。 データインテリジェンス事業である Actian の CTO である Emma McGrattan が次に登壇しました。交通渋滞のために予定されていたパネルディスカッションが繰り上げられたため、順番は前後しました。企業が価値を提供するためにどのようにデータ層を設計すべきかという彼女の探求は、技術革新が政治的な現実を超えることはできないという reminder を与えました。具体的には、欧州の政府や企業の間で、自国のデータを米国領土に保管することへの不安があります。また、ハイブリッドインフラストラクチャが例外ではなく標準であるという reminder も提供しました。エッジ展開、オンプレミス展開、クラウド展開それぞれにはそれぞれのメリットがあります。 最後にソフトウェア開発の未来に関するパネルディスカッションが行われました。冒頭、シリコンバレーガール出身のモデレーター Marina Mogilko が、パネル参加者たちにソフトウェア開発の未来がどれほど明るいかを 1 から 10 のスケールで評価するよう求めました。Practical Data Media の Joe Reis は 8 と答えました。LandingAI の Dan Maloney は 8 から 9 としました。Oracle の Richmond Alake は 7 と答えました。Replit の Michele Catasta は、あまりにも明るいので 10 と評価しました。これは AI を使ってソフトウェアを開発することに関するカンファレンスの参加者から期待される結果です。スペクトルの反対側で評価しようとする人々は、おそらくすでに拘束されているでしょう。 Alake 氏は、将来のソフトウェア開発はエージェントオーケストレーションとエージェント管理に非常に似ていると予想しています。また、多くの役割が曖昧になり、ソフトウェアエンジニアが製品管理、デザイン、マーケティングの要素を引き受け、顧客と話してニーズを理解するようになることも予想しています。 DeepLearning.AI の創設者である Andrew Ng は、基調講演で似たようなことを述べました。彼は、AI エージェントを監督する一般主義者の小規模チームこそが今後の道筋だと論じました。そして、AI エージェントがコードの一部を書くだけでなく、すべてを書くべきだと提案しました。「もし私がコードを検閲しなければならないなら、私がボトルネックになります」と彼は言い、手書きでコードを書くことは問題ないと付け加えました。しかし、多くのフロンティアチームについては、100 パーセント AI へと傾斜していると言いました。ソフトウェア開発の未来は、実際のソフトウェア開発が大幅に減るものになるようです。

ソフトウェア開発の未来：AI 時代における開発量の減少

背景や根拠まで確認しますか？

関連記事

調べる

選ぶ

サイト