00:05
皆さんこんばんは、Web 業界のなんでも雑談室、パーソナリティーのキースことくわはらです。
この番組では、Web 業界に関することや日々感じていることなど、様々なコンテンツをお届けしていきます。
はい、というわけで、今回はですね、まあタイトルにあります通りですけど、まあ昨今チャットGPTをはじめとした、あのGenerative AI、今Generative AIとかまあいろんな言い方してますけど、
まあ一旦今回の、僕の放送ではGenerative AIで集約したいと思いますけど、まあLLMを主軸とした、まあそういうAIサービスですね。
はい、まあチャットGPTはあくまでサービスではあって、まあ根幹というか技術のコアなところは別にあったりしますけど、まあそのチャットGPTをベースとした、そのいわゆるGenerative AIの
何ですか、昨今の話、いろんな議論がされてたりとかいろんなブログ書かれてますけど、その辺に関して、なんか僕のなんか試験的なお話をちょっとしようかなと思ったりしてます。
一応ですね、あの朝勝の話もなんか前々回の時にあったと思いますけど、朝勝でもフロントエンドのお話ですね、フロントエンドエンジニアのデッドといいますか、
あのエンドオブフロントエンドディベロップメントみたいな風に書いたタイトルの記事を読んでみたんですけど、まあその方も海外の方だったんですけど、かなり面白い
というか資産に富んだと言いますか、とても興味深い記事だったんですよね。でも僕はもう結構それに結構近しい感覚はあって、まあそういうのも含めて
僕はやっぱそのエンジニアですので、特にウェブディベロッパーなんですけど、いう目線でChatGPTとの話でいこうかなと思います。僕はそのGenerative AIっていろんな各社さん出されているんですけど、僕が結局メインで使っているのはChatGPTだけなんですよね。
Bingとかも実はまだ使ったことはなくてですね。そのBingとそのChatGPTとかの比較をしたブログを書かれている方ももちろんいらっしゃって、その記事もなかなか興味深い読みさせていただいたんですけど、まあその辺の話をちょっとしようと思っておりますが、
まず真っ先な感想としてChatGPTは、まあやっぱ革新的だなっていうのはすごく感じています。まあ今までも似たようなものは実は裏であったんですけど、こういうサービスとして一般に広く受け入れられる形で完成したじゃないですけど、できたものっていうのはなかなかなかったんじゃないかなと思ってて。
僕もなので、今まではAI系ってAIの専門家の人たちがわちゃわちゃやってるんだろうなって思ってたんですけど、いざ商品化ではないですけど、一般にどんどん出てきた時にこんな感じなんやっていうのは結構驚きを隠せませんでしたし、精度本当に高いなと思っております。
そこを僕もChatGPTのGPT4ですね、課金をしてます。これはさすがにしっかり課金をして、着手とか触っていかないと多分時代の流れに追いつけないというか、みんながいろんな使い方ガンガンやってて、GPTを使って自分のどういう生活とか学習とか開発に取り入れているのかっていうのを目の当たりにしていくと、この流れに乗らないのはさすがに逆に危険だというふうに思ったので、
すぐ課金をして触っておりますけど、すごいなっていうのはまず一言ありました。何がすごいかっていうと、やっぱり学習スピードがまずまず先に僕はすごいと思いましたね。
03:02
若い子とか学生さんの、やっぱりイベントにしょっちゅう行くんですけど、学生さんと喋ると、もう皆さんとりあえず新しいものとかやってきたことないものをガンガンにChatGPTとかに質問投げて、そこから返ってきたものを自分の中でいろいろ判断したり実験試してみて、
でもそのデータ自体がどうなのっていうのも加味しつつ、どんどんどんどん自分の学習のサポートというか、お目つき役じゃないですけど、完全にサポーターですね、として活用しているのを見ていくとですね、驚きますね。あんなスピードで勉強というか身につけていくんだ、技術をというところですね。
しっかり使いこなすというか、ちゃんと自分の技術として消化できているかというと、もちろんそんなことはないですが、時間の問題ですね。僕らが結構時間かけて身につけてきたものを、少なくともサクッと使えるようになったとか、それを使ってとりあえず物を作って動くようにはできましたっていうののスピードが速すぎるんですよ。
おぞましいぐらい速くてですね。僕らが何年もかけてやってきたことをサクッと追いつかれてきたりすると、ショックですね、あれは。とはいえ、じゃあ自分の技術になっているかというのと、それってちゃんと本質的に裏何やっているとか、何を解決しているとか、逆にどういうリスクがあるのかとか、どういうところとコラボレーションとか連携すればいいとかみたいな、そういう深みまで別にあるわけではないので、そこはやっぱりまだまだ時間はかかると思います。
定着っていうにチャットGPTとかそのAIがどこまで貢献できるかというと、それは実は難しいと思ってるんですけど、少なくとも使うところまでまでのスピードの速さっていうのはちょっと驚きを隠せなさすぎてですね。とにかくびっくりです。ただやっぱチャットGPTは言われている通り嘘をつくんですよね。当たり前に彼らは嘘をついてきます。
なので、そこだけをしっかり注意しなきゃいけないので、彼らが出してきたものを妄信するのではなく、ちゃんとそれが本当に正しいのかというのと、自分が期待してきた答えなのかというのを、結構プログラミングでコードを書かせることもできるんですね。チャットGPTにプロンプという感じのものを言って、こういうコードを書いてって言ったら色々コードを書いてくれるんですけど、それが本当に良いコードなのかとか、僕らが求めていた正しいコードなのかみたいなところの判断はちゃんと、やっぱりエンジニアリングそこにもまだ必要だと思っているので、技術力はやっぱり必要だと思っていますし、
僕らの需要というのはそんなにすぐなくなることはないんじゃないかなと思ったりします。もちろん彼らが書いたコードをまた同じようにリファクタリングしろってなり返すと、またリファクタリングして帰ってきたりするので、それは面白いんですけど、こんな進化を遂げてきたっていうのはすごくびっくりしてますし、やっぱり改めてプログラミングとかコードを書くということそのものの価値と面白さというか、何をどこまで自分たちがやるべきなのかっていうこの議論はやっぱりしっかり自分たちで物事を考えて自分の答えを作っていかないと、
今後の自分のキャリアとかエンジニアとしての生き様っていうところに結構大きな影響を及ぼすんじゃないかなと思います。これも前回どっかで喋った気がしますけど、やっぱりあれですね、エンジニアとしてコードを書くっていうことの価値なんですけど、僕らが書くことの価値っていうのがどこまであるのかっていう話と、それともう一個ですね、職業エンジニアかそれとも本当にエンジニアリングするエンジニアなのかっていうところですね、この2つが真っ二つに分かれるんだろうなと思っています。
06:02
これ確か朝霞で喋った気がするんで、ちょっとサンダーフェムで初めて喋るかもしれないんですけども、別にGPTとかに欠かして、それで早く物が作れて自分たちの生産性が爆上がりしましたとか、開発効率も格段に上がりましたっていうので、自分が書かなくてもいい、書かなくてそれでお金儲けできるんでいいじゃんっていう、いわゆる職業エンジニアですよねっていう人たちと、いや僕は自分で書きたいんだと、別にその効率的に書くことは別にできるしそういう選択はするけど、でも僕は自分で書いた方が楽しいしみたいな人たちとか、
本当にそういうのをちゃんと書いて、彼らが書いたものとかをちゃんと結合していったりとか、それを本当にシステムにして仕上げていくみたいなところとか、AIそのもののメンテナンスであったりとか、結合した後のもののメンテナンスとかいうところまで、ちゃんと重りをするっていうところでエンジニアとしてやっていくっていう人たちがいると思いますね。
そういう人たちはもう完全に職業ではなくなって、ガチの職人としてのエンジニアですよね。本来のエンジニアだと思っていて、それを本来のエンジニアっていやいや技術的解決するのがエンジニアだから、本来のエンジニアは実は職業エンジニアじゃないよっていう人たちもいなくはないですけど、なので僕は職業エンジニアと職人エンジニアっていうふうに僕はちょっと言い訳を最近してるんですけど、職人の方のエンジニアの人たちがほんと1割かな、あと9割が職業エンジニアになると思いますし、僕はその職業エンジニアにまさに行っちゃってると思うんですけど、
僕はそのクリエイティブコーディングをしているので、ジェネラティブアートとかクリエイティブコーディングをするときに僕は職人エンジニアのキャップを被るみたいな感じですね。まあでもそれがはっきり分かれていく、ものすごい顕著に出てくるんだろうなというふうに思ったりします。
で、その職人エンジニアの人たちはより高度な技術力っていうのが求められたり、そういうところをガンガン勉強していく、身につけていくんだろうなと思ったり、技術そのものを生み出す技術者になるんじゃないかなともちょっと思ったりしています。
あとですね、GPTを見ててさらに思ったっていうか使ってて思ったのは、いろんな方もおっしゃってますけども、GPT-4ってやっぱ精度高いんですけどスピードが遅いんですよね。
なので程度によりけりでGPT-3…3.5ですね、を使ってもいいと思うんですけども、あとパフォーマンスさえ上がればもうGPT-4でいいかなっていうところですね。
で、GPT-4とあとGitHub Copilotですねっていうのをうまいこと掛け合わせてみんなでモブプロしていくっていうのが、ペアプロモブプロするのが結構面白いよっていうお話を他のところでされてて、それ確かに面白そうだなと思ったりしたんですよね。
少なくともペアプロの相方としてGPTを使うのはすごくいいと思ってるし、そこをさらにCopilotを使ってどんどんコードを書くことそのもののスピードを上げていくっていうのがすごくいいなと思ってるので。
Copilotはソースコードを本番環境で使うのコードをそのまま上げちゃうのはさすがにNGでしょっていう話があったりするんですよね。
やはり著作権もそうですし、取得情報ですよね。
このソースコードは僕らみたいにクライアントワークの仕事をしている会社としてはCopilotを全社的にドンと入れるってやっぱりリスクはありすぎるんですし、なかなかそういう判断は意識って難しいんですよね、まだまだ。
お客様のコードを書いているのにそれをCopilotで使うってことはネットに公開するってことに他ならないので、それはさすがNGでしょってなったりするので、なかなか一概に使うってのは難しいんですけど、プライベートとか自分のコード、プロダクトのコードっていうところでCopilotを使うのはすごくいいと思いました。
09:01
めちゃくちゃ早かったし、これもこれで衝撃的でしたね。
でも自分の今まで書いてきたリポジトリで上がっているコードをベースに学んでいる感もすごくあるので、僕が書いた汚いコードをそのままやっぱりお前こんなものを書きたいでしょって出してくるので、汚いコードの提案をしてきたりするのがやっぱりちょっと面白かったですね。
ちゃんと学習してきてるし、僕がこういうコードを書いてるんだって機械にまざまざと見せつけられてうわーってなるんですけど、でもやっぱり早いです。
とにかく早い。僕がやりたいことを先に頭を予測して出してくるんですよね。
びっくりしますよ。逆にCopilotがないとすごいデバフを感じますね。
遅っ、ていうか重って思いました。開発ってこんなにとろいんだっけみたいなデバフを感じるので、それぐらいCopilotには感動を禁じ得ないので、ぜひ使ってみてください。
これ課金した方が絶対いいと思います。
ただ本当は設定周りとか使い方を気をつけていただければと思います。
グローバルに許可をしてしまうと、基本的にプロダクトとかソースコードを書いた瞬間大体全部投げられてしまうので、
グローバルは一旦全部オフにしておいて、各プロジェクトのリポジトリの中の方でセッティングをしていくっていうセッティングファイルを書いていくっていうのが絶対いいと思います。
そんな感じのペアプロとかモノプロの仕方っていうのはあって、GPTとのペアプロってすげー面白いなと思いました。
あとその自分が書いてきたりとか、Copilotで提案されたコードで書いたコードをまたGPTに投げて、
リファクタリングしてくれるみたいな投げ方をして、コードの精度を上げていくっていうのもできたりすると思いますので。
これまたすごい体験で、今までと全然やっぱり時代が違ってきたなっていうのがあるので、
どう彼らと付き合っていくか、どう向き合っていくか、またどう共に歩んでいくかっていうところをやっぱり考えていくっていうのが今後すごく必要になってくるなと思うので、
エンジニアの皆さん絶対にチャットGPTをはじめとしたジェネラティブAI、ぜひ使ってみてくださいっていうか、
社会人説法でバンバン皆さんもう使われると思いますけどね。
使ってない方は絶対使った方がいいという風にお勧めしておきます。
最後ですね、さっきスピードの話をしたんですけど、それでも僕はGPT4に聞くことが多いですね。
なんかググりたいとか調べることあるじゃないですか。
基本的にクリエイティブとか仕事系でなんか調べ物があったら僕もうGPTに聞いちゃってますね。
そのままいきなりググるっていうことの回数がかなり減りました。
とりあえずGPTに投げちゃってます。
それでいて、ググって出てくる情報は膨大な情報が返ってくるじゃないですか。
物によっては何万件出てきてそのうちの10件ずつ表示とかあるんですけど、
でもそのうちどれが自分にとって必要な情報なのかって結局あんま分かんないし、
2、3ページくらい送ってしまうと諦めるじゃないですか、僕ら。
見ることすらしなくなるじゃないですか。
なのでその判断も結局僕らはしなきゃいけないけど、
GPTに聞くと僕らが規定してる情報とか結構重みづけした結果とかを返してきて、
結構やっぱ精度高いんですよね本当に。
こんな感じこんな感じってで、返ってきたのがちょっと違うだけだったら、
その誤差の部分はお話、直接プロンプトして伝えるとまた精度高い情報を返してくれて、
もうGPTで聞けばよくないって思ってて、
もうかなりググる回数が減っちゃいましたね。
ここはだからGoogleさんどうしていくんだろうなってすごく気になりますけど、
まあでもそんなぐらいGPTに聞くのはいいなと思いました。
12:01
壁打ちも僕今GPT使ってますし、
なんか自分のエンジニアとしてのキャリアとか、
ビジネスマンとしてのキャリアだったり、
今後の方針だったりっていうところの相談もしたりしてますね実は今。
けど割とちゃんと相談役にもなってて、
怖いと思う反面ただありがたいなと思いました。
いつでも24時間いつでも投げたらいつでも返ってきますので。
仕事以外のところプライベートの相談とかでも全然返してくれたりするので、
もちろん限界はありますし、学習してきたグラウンドのデータはいつまでとかあったりするんで、
万能ではないことは当たり前なんですけど。
それでもこれだけの精度を出してくれたらすごく強いというか、
驚きだったなと思うので、
もうシンギュラリティが起きてしまったなと言ってもいいと思います。
加速的に僕らがコードを書くって言っても、
さっきもエンジニアリング必要だと言ったは言うんですけど、
そのエンジニアリングそのものも機械とかAIが学習してきて、
そこを担ってくれるっていう話は全然やっぱあると思いますね。
あるけど感じるのはインフラレイヤーから始まるというか、
今すでに始まってると思いますけど、
いろんな設定ファイルだったりインフラ構築の所の
何たら.yamlってyamlファイル大体皆さん書くじゃないですか。
あのyamlファイルだったりデータベースの設計とかテーブル構造とか
正規化とかっていうところも条件を投げると大体AIが出してくれるんですけど、
SQLだったりとか。
それの精度も本当にバリバリ高いらしくてですね。
インフラとか低レイヤーになればなるほど、
結果設定とかってほぼほぼ確立してくるっぽいので、
条件だけは出せばいいだけなので、
そっちの方からちょっとずつレイヤーが上がったところまで来てくると思います。
それからまだフロントエンドはレイヤーとか高いですよね。
OSI的にはレベルが高いアプリケーション層になってくるので、
そこはもうちょっと時間がかかるんだろうなと思いますが、
バックエンド側の方から来ると一気に来るんだろうなと思ってて、
なのでいつサーバーサイドの方の開発レベルのアプリケーション開発とか
API開発のところに来るのかなっていうのはちょっと僕は先々恐々としてますけど、
でもそういう時代が来るとなるなってそこが来たら最後フロントエンド側の方ですね。
側の方に来るんだろうなとちょっと思ったらしております。
はい、まあそんなこんなの話ですね。
とはいえ、やっぱりエンジニアが楽しいしそんなすぐには終わらないと思いますし、
完全にエンジニアの職がなくなるのは僕そんな未来はあんままだ予想できてないなと思いつつ、
でも否定もできないのでどうなるかっていうのを見守りつつですけど、
付き合っていくことはほぼ確実だと思うので、
やっぱりまずはキャッチアップの意味を込めて触ってみるのがいいんじゃないかっていうお話でした。
すいません、なんか重複する話ばっかりだとか、
くどくど語ってしまって申し訳ないですけど、参考になれば幸いです。
じゃあ今回はこのところで締めていきたいと思います。
はい、いつも聞いてくださり本当にありがとうございます。
またでは次回の主力でお会いしましょう。
バイバイ。
