怠惰の美徳を失った危険性について
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Bryan Cantrillは、LLMが怠惰の美徳を欠き、作業コストを感じないため、システムを改善せずに肥大化させ、無意味な指標を追求する危険性を指摘している。
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問題は、LLMが本質的に「怠惰」という美徳を欠いていることです。LLMにとって作業にコストはかかりません。LLMは自ら（あるいは誰か）の将来の時間のために最適化する必要性を感じず、ゴミの層を重ねたケーキのように、喜んで次々と積み上げていきます。放置されれば、LLMはシステムをより良くするのではなく、より肥大化させるだけです――おそらくは歪んだ虚栄の指標に訴えるかもしれませんが、その代償として重要なものすべてを失うことになります。
したがって、LLMは私たち人間の「怠惰」がいかに本質的であるかを浮き彫りにします。私たちの有限な時間は、強制的に洗練された抽象化を発展させることを迫ります。その理由の一端は、私たちが（人間としての！）貴重な時間を、拙劣な抽象化の結果に浪費したくないからです。
— Bryan Cantrill, The peril of laziness lost
タグ: bryan-cantrill, ai, llms, ai-assisted-programming, generative-ai
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The problem is that LLMs inherently lack the virtue of laziness. Work costs nothing to an LLM. LLMs do not feel a need to optimize for their own (or anyone's) future time, and will happily dump more and more onto a layercake of garbage. Left unchecked, LLMs will make systems larger, not better — appealing to perverse vanity metrics, perhaps, but at the cost of everything that matters.
As such, LLMs highlight how essential our human laziness is: our finite time forces us to develop crisp abstractions in part because we don't want to waste our (human!) time on the consequences of clunky ones.
— Bryan Cantrill, The peril of laziness lost
Tags: bryan-cantrill, ai, llms, ai-assisted-programming, generative-ai
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