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2023-05-08 30:03

No.226 朝活「The End of Front-End Development」をダラダラ読む回

はい.第226回目は


The End of Front-End Development

https://www.joshwcomeau.com/blog/the-end-of-frontend-development/


を読みました💁

かなり共感の覚えるブログで,私もまだフロントエンド領域はすぐには死ぬことはないと思っています.インフラやバックエンドのレイヤーが低い領域はわかりませんが🤔とても示唆に富んだブログですので,ぜひ皆さんも読んでみてくださいー.


ではでは(=゚ω゚)ノ

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00:06
はい、5月1日月曜日ですね。遅刻は朝9時8分になりました。 今日から5月がスタートですね。
はい、また早くも新年度始まって1ヶ月経ったってところのお返しの思いながらと思いますけども。
はいじゃあ今日も一日頑張っていきましょう。おはようございます。miminokeethことくわはるです。 ではでは本日も朝活を始めていきたいと思います。
本日はですけれども、昨日読んだ記事ですね。の中に続き的な、引用のリンクですけどもあったので、その引用の記事をも読んでいこうかなと思っています。
いわゆるそのチャットGBTをはじめとした、ジェネラティブAIを活用した、今後の僕らエンジニアのキャリアとかその辺ですね、生存の話について語られていた記事があって、それの続きじゃないですけど、他の文献として
エンドオブフロントエンドディベロッペントっていうのがあったので、僕はフロントエンドの界隈、技術に関心興味が強いので、今日はそこを読んでいこうかなと思っております。
じゃあ前置きはさっき入っていきましょう。ここ数ヶ月、私は多くの若手開発者と話をしましたが、彼らはAIについてますます不安を感じているようです。
GPT-4のようなツールでますます印象的なデモを目にして、HTML、CSS、JavaScriptに精通した頃には自分たちの仕事がなくなっているのではないかというふうに心配をしています。
この思いは今ツイッターでも話題になっています。一つツイッターの引用がされております。その後の引用なのかはちょっとモザイクされてますね。
これ以上ないほど反対です。ウェブデベロッパーの仕事はどこにも行かないと思います。それにネット上で配布されているファッドにかなりうんざりをしている。
そこでこのブログでは何が起こるかについて私の仮説をお話ししようと思います。
物事は変わるが人々が言うような怖い方法ではないよというふうにこの人は思っています。
じゃあちょっと1個だけ注意事項じゃないですけど、荒れてるんでそこも一緒に読んでいきたいと思いますけど、フルディスクロージャーというところですね。
私はこの話題に既得権益を持っていることを記しておりますと。
私はオンラインでソフトウェア開発を教えています。開発者の仕事がなくなれば私の仕事にも支障が出ます。
とはいえこのブログ記事のすべては私の真の信念に基づいておりますと。
私の信念が偏っているかどうかはご自身で判断してください。
はい。まあそりゃそうでしょうね。
基本的に未来予測というか未来についての自分の試験であると思いますので、あくまで個人の意見として聞いてみてくださいということですね。
はい。というわけでまずHere we go againというところですけども、またまた登場というところです。
CSS言語が初めて公開されたのは1996年インターネットエクスプローラー3でのことでしたと。
2年以内に最初のコードなしウェブサイトビルダーであるホームステッドというのが発売されました。
はいホームステッド懐かしいですね。僕一応名前しか知らなくて触ったことは一応ないんですけど。
でホームステッドは一行のコードも書かずにカスタムウェブページを構築することができました。
まあ一応ホームステッドの画面キャプチャですねが貼られてますけど。
ウェブデベロッパーが新しい技術によって余剰人員になることはかなり昔から懸念されていました。
03:04
2000年代にはワードプレスがそうでした。
2010年代にはウェブフローというのが登場しました。
2020年代初頭にはコードなしツールいわゆるノーコードツールというのがどんどん登場してきましたよと。
そしてある意味ウェブデベロッパーは時代遅れになってしまった。
最近地元のパン屋さんや歯医者さんアーティストがウェブサイトを必要とする場合、
おそらく開発者は雇い何万ドルも支払ってゼロから何かを作ることはないでしょうと。
スクエアスペースで気に入ったテンプレートを見つけて月々20ドル、約2万円ぐらいで利用するんですよと。
それでもウェブデベロッパーは存在し続けている。
先週OpenAIはGPT-4のショーケースを行いました。
その中でかなり印象的なデモがありました。
GPT-4は手書きのウェブサイトのスケッチを
Reveal Punchlineというボタンを配線するためのちょっとしたJSを含む完全に機能するウェブサイトに変換することができます。
ボタン一発で手書きで書いたラフの画像を使ってそのままウェブサイトの構築をするところができるようになっているというデモが行われてまして、
それの画面キャプチャーも貼られています。
ちょっと僕はそれを見ていないんですけども、写真を見るだけでもおおーってなる反面、
似たようなツールはすでにあるしな、どれだけの精度なのか気になりますけどね。
しかしはっきり言っておきますが、ここ数十年ウェブデベロッパーがこのようなページを作る必要はなかったんですよと。
このHTML文書と現在のフロントエンド開発者が書くコードの種類には結構大きな違いがありますと。
というのでまずセクション1は終わりで、続いてのセクションですね。
続いてのセクションはLook into the futureです。
というわけで続いて未来の方にフォーカスを当てていきましょうと。
はい、未来見せていきます。
私がこれまで見てきたデモのほとんどは、シンプルなHTMLページやJavaScriptの一つの関数などかなり限定的なものでした。
一人の開発者が午後にできるようなものです。
でも今はまだ初期の段階です。
このまま加速していけば数年後にアプリケーション全体を構築できるようになるのではというふうな疑問を持っています。
GPT-4のようなLLMに関して、専門家とは程遠いですが高いレベルでの仕組みは理解しているつもりですと。
基本的にLLMは超強力なテキスト予測ツールになります。
プロンプトが与えられると機械学習によってプロンプトに続く最も可能性の高い文字のセットとの導き出します。
オープンAIのような企業は、出力を向上させるために膨大な時間とエネルギーを費やしてモデルを微調整しています。
人間のラベラーの軍隊がモデルの出力を採点し、モデルは学習して進化していきます。
まあそうですよね。
結局今まで人類が生み出してきたアウトプットをベースに学習していくに他ならないので、
ゴミデータとか地元に流れている情報とかデータブログとかいろんなものが間違っていたりとか雑な情報ばかりだと、
結局GPTの精度ってもそんなに上がらないというところですよね。
逆に言うとだから論文界隈とかそういうアカデミックな分野のところでいくと、
その精度は結構高いんじゃないかってそれはもちろんありますので、難しいですね。
あとは一般家庭での料理レシピとか、
06:02
そういうものをほぼほぼ確立してきてはいるので、そういうのも効果は高いんじゃないかなというところですね。
結局クリエイティブな部分にどう今後Generative AIが進化していくかというところがポイントかなというのは、
僕は思ったら気になっているところですけど、はい余談でした。
チャットGPTやBingのAI搭載検索のようなツールを使って実験したことがある人は、
回答が80%くらい正しいかもしれないけれど、
絶対的で揺るぎない自信を持って言えることに気づいたのではないでしょうかと。
LLMは自分の思い込みを検証したり、仮説を検証したりすることができないんですよと。
自分たちの言っていることが正しいかどうかを確認することができません。
彼らは確立のゲームをしていて、ここの文字列はプロンプトの文字列と互換性がありそうだというふうに推定をしてそれを出していると。
時にはこの反応の一部が無意味になることもあります。
オープンAIチームではこれを幻覚と呼んだりしています。
ハルシネーションズというふうに言ったりもするわけですね。
ここまではまあまあその通りだなって感じますね。
技術の進歩に伴い荒い部分が削られていくということは予想されますが、
基本的には常に不正確な部分が存在しています。
これらのツールには回答を客観的に検証する仕組みがありません。
そのため精度は向上しますが、完璧になるということはまずないでしょう。
ウェブデベロッパーを陳腐化させるという話ならそれは問題です。
プログラマーでなければどの部分が正確なのか、そうでないのかという見分けがつきません。
幻覚に気づくこともできません。
ここも僕らの生きていくところのポイントになりますよね。
ただ、出してきた情報が正しいかどうか、そして自分にとって欲しかったものであるかどうかというのを検証できるかどうかは、
結局技術力に立脚をするので、僕らのポジションはなくならないんじゃないかというのが一つの問題です。
しかしGPT-4のデモではAIが自分で解決できることも確認しました。
エラーメッセージをコピー&ペーストすると、その問題を発見して解決してくれます。
ここも正直言うとAIの強みですよね。
エラーハンドリングじゃなくて、エラーの解消とか解決方法を検索したら答えを出せということに関しては多分強いと思いますよね。
しかし全ての幻覚が例外につながるわけでももちろんありません。
例えば最近GPT-4を使ってリアクトを使ったモーダルコンポーネントを生成したんですけども、
出力は驚くほど良かったんですが、それでもアクセシビリティ上のミスがいくつかありました。
アプリを作る人はこの問題に気づかないかもしれませんが、エンドユーザーは必ず気づくはずです。
コードのセキュリティ上の脆弱性についてはどうでしょうか?
物事が恐ろしくうまくいかないとき、誰が責任を負うんでしょうか?
セキュリティは正直難しいというか、そもそも僕らエンジニアの中でもセキュリティに精通しているメンバーってそんなに多くないので、
勉強し続けていかなきゃいけないんですけど、ここもまた難しい話ですよね。
とはいえ、多いときに誰かがハタンボするのはありますよね。
もう一つ、50行のHTMLドキュメントを生成するのと、プロダクションレディのウェブアプリケーションを吐き出すのとでは大きな違いがあります。
09:02
このブログのような小さなJSアプリは、900以上のファイルにまたがって65K行のコードがあります。
65,000行ですね。
95%の精度があったとしても、デバッグというのは非常に困難です。
開発者が何ヶ月もかけて巨大なプロジェクトを作り、100%完成するまで実際にコードを実行しようとしないようなものです。
これは悪夢のような話です。
確かに、精度が高いかどうかは置いておいて、僕らが頑張って何ヶ月何ヶ月作り上げてきたものに一気に近づいたとしても、
それは確かにデバッグもしないし、テストも全然しないまま、いきなりドーンと実行しないアプリケーションが生成されたということになります。
確かに他ならないので、こう言われたりそういう見方をするとすごく怖いですよね。
今からそれに対してテストコードも追加してもらって、それもGPTとかに作ってもらって、それを実行するととてつもないエラーとかテストこけまくるみたいな地獄が始まるような気もしますよね。
AIというのは魔法ではありません。学習データと同じだけの性能があるのです。
コード数にインターネット上に溢れていて、一般的なものであることが多いです。それに対してコードベースはどれもユニークです。
オープンソースの大規模なコードベースはほとんどありません。
AIはどうやって現実世界の大きなプロジェクトを構築する方法を学ぶのでしょうか?
そうなんだよね。
ネットに出回っているものは結局中小化、もしくは一般化されたデータとか情報の方が圧倒的に多くて、
自分たちの開発現場におけるニーズだったり要求であったりとかにマッチする行動ってなかなか出回りづらいんですよね。
そういうものをどうやってAIが学習するのかは確かに気になると思いますよね。
またちょっと一つ、注意じゃないですけどインフォメーションが貼られていて、
なぜあなたのブログがそんなにデカいんですか?
もちろん僕はFlexboxが大好きですし、やれるんだったらFlexboxの方が楽っちゃ楽ですね。
個人の考えですけども。
しかもこのインタラクティブガイドというFlexboxはGUIでちゃんとフレックスディレクションとかジャスティファイコンテンツとか
あとアラインアイテムズみたいなところがドリルダウンで選択して、それぞれの設定がどんなふうに見た目になるのかっていうのを
本当に僕らが操作してインタラクティブに自動で表現が変わってくれて、学習しやすい感じになってますね。
これはすごくいいツールだと思いましたし、
僕が学習するとき、Flexboxを勉強するときのスタートのときにこれを知りたかったわ。
こんな便利なものがあったんですね。
これのGrid版もちょっと正直欲しいですね。
Guideline to FlexboxじゃなくてGuideline to Gridの同じもののインタラクティブなやつが欲しいなと思いました。
誰か作ってるかもしれないですけどね。
すみません、余談でした。
またグラデーションジェネレーターとかJS演算子検索エンジンなどいくつかのサイドプロジェクトも同じコードベースで一応ホストしてますので、
じゃあもしかしたらこの人同じようなもので作ってる可能性ありますので、後ほど見てみたいと思います。
はい、では続いての説明に行きましょう。
本文を戻りまして、続いてはですね、アーギュメンティング・ノット・リプレイシングですね。
代替ではなくて補強をするっていう話です。
12:02
この記事を読んでもわからないかもしれませんが、実は私はAIに対してかなり楽観的なんですよと。
GPT-4のようなツールが開発者用ツールに組み込まれ、熟練した開発者ができることを増幅させるために使われるようになるのが最も可能性のあるシナリオだとは思っていますと。
大工は電動工具にとって変わられず、会計士はスプレッドシートにとって変わられず、写真家はデジタルカメラ、スマートフォンにとって変わられず、
ちょっと注意書きありますね。
開発者がLLMにとって変わられるとは正直思えませんと。
という意味でいくと、もし開発者1人の能力が格段に高まれば、開発者の数は減るのではないでしょうかというところですね。
と言ってますが、これ確かに結構言い得てみようと思っていたりはしますね。
結局はそのJP、AIっていうのはツールだというところですかね。
パートナーに近いところはあるかもしれないですけど、メインのドライバーはやっぱり僕ら開発者っていうところがこの人がおっしゃりたいことかなって今なんとなく思いました。
結局その1人の能力が格段に高まったら開発者の数は減るのかというと、実はそうではない。
相同は限りませんと。
現状ではソフトウェア開発者の需要というのは恐怖よりもはるかに大きいです。
私が働いてきた会社ではやりたいことは山ほどあったのですが、開発者の数に制約がありました。
もし開発者の生産性が2倍以上になったらどうなるでしょうか。
より多くのバグが修正され、より多くの機能が出荷され、より多くの利益がもたらされることでしょうと。
作るものにはことがかからないので開発者の仕事がなくなるということもまずないでしょうと。
実はこれによって開発者の仕事の総数が増える可能性があると思いますというふうに言っています。
この秘書の方ですね。
ちょっと僕もそれはなんとなく思いました。
でも先に僕の意見を述べる前に続きを読んでいこうと思います。
今日ソフトウェア開発者を全く雇わない会社が非常に多くなっています。
え、そうなの?海外ではそんな感じなんですね。
私は以前コンラットグループという会社に勤めていました。
コンラットグループは他社のウェブアプリケーションを構築する代理店で、その多くは有名な企業になりますと。
開発コストが非常に高いので、社内で開発者を雇うよりも開発の必要な部分を受けよう方が合理的なんですよと。
うん。
で、まあ内製化した方が早いってことですよね。
で、フォーチュン500の企業っていうのは現在のソフトウェア開発のコストに基づいて計算をしているんです。
例えば1人15万ドルの開発者が4人必要で年間60万ドルかかるとしましょうと。
それならば50万ドルの報酬を払って代理店を雇った方が実は合理的です。
しかしもしLLMが本当に開発者の生産性を向上させるのであれば、同じ量の仕事をするために1人15万ドルの開発者を2人雇うことができるようになるかもしれません。
そうなればその計算はより魅力的にはなります。
で、はっきり言っておきますが私は経済学者ではありませんし、これはすべて野生の推測です。
まあざっくりちょっと思うんですよね。
はい、これはあくまで推測にしか過ぎないですよと。
で、私が言いたいのはこれが私たちにとって不利になるのは当然の結論だということはそうですと。
どうなるかは誰にもわからないのに最悪のシナリオを規制事実化するような態度というのはちょっとうんざりしています。
まだ予測の意義を超えないのでこれはもう決まっていることとか規制事実だよというふうに伝わったり、
15:01
そういうブログを書いているとかそういう発信をしているというのはちょっとうんざりをすると。
まだ予測でしかないですというところですよね。
はい。
で、まあさっきこの記者の方がおっしゃった通りですけど、
需要と供給ってですね、日本だけじゃなくて全世界同じで供給が全く足りないんですよね。
で、じゃあ生産性2倍になったりとかそのチャットGPDRなどに立脚したAIを用いた開発者の生産性が爆上がりしたとしましょうというところで、
例えば生産性2倍になったとしますとね。
そうするとじゃあ1人雇うのをやめるのかっていうとそうではないですよね。
あの多くの仕事ができるようになるのであり、結局今のメンバーを維持したままこなす仕事量が単純に増えるっていうことですよね。
だと思ってます。
という意味でいくと、むちろん需要は、エンジニアの需要がさらに増えるっていうのはその通りかもしれないですね。
なんとなく思ったりをしましたし、開発者、会社として今と同じような労働時間とか同じ労働人員の個数ですよね。
で、より多くの仕事ができるのであれば解雇する理由とか全然ないですよね。
はい。
多くの仕事をしてもらって多くお金を稼ぐようになるっていうだけの話なので。
なんならばそれをうまいこと活用して開発の生産性が高まるんだったら開発者の給料が上がる方が正しいと思いますよね。
その代わりにちゃんとしっかり多くの仕事をコミットしてくださいねっていう話にはもちろんあると思いますけど、
結果的にまずコミットができて、結果売上が上がったり利益が上がったので給料が上がるっていう流れだとはもちろん思いますけど、
そういう話だなと思っているので。
AIに仕事が奪われる可能性は大いにありますけど、
結果AIをうまいこと活用して万々にプロタクトを生み出すエンジニアが増えればいいなっていうふうに思っていますし、
そうなった時に別に仕事が奪われるっていうのは、
核という行為とか、自分たちはクリエイティブをするっていうところの量は減ったりコミットのスコープは絞られるかもしれないですけど、
僕ら自身は重要としてはなくならないよねっていう話だと思います。
はい。
ダラダラと同じようなことばっかり語りましたけど、続けますね。
では本文に戻りまして、
続いて、この会話をしているのは私たちだけではありませんよという次のセクションですね。
はい。
アーロン・ブレイズはベテランのアニメーター・イラストレーターになりますけど、
ディズニーに約20年勤務して美女と野獣、アラジン、ポカホンタスなど名作ディズニー映画に貢献をしていますと。
すごいですね。
超有名な作品だらけのものを手掛けたベテランアニメーター・イラストレーターなんですね。
いやーすごいな。
すいません、僕全然この人のお名前を存じ上げておらずですね、不勉強を呪いますけど。
すごい人ですね。アーロン・ブレイズって方でした。
数十日前、彼はYouTubeにとある動画を公開しました。
ディズニーのアニメーターがAIアニメーションに反応しましたよと。
このブログ記事を読んだら彼の考え方がよくわかると思います。
彼はこれらのツールを脅威とは見ておらず、アニメーターの生産性を向上させ、アニメーターの仕事を増やすことに繋がることだというふうに考えています。
いやーとてもポジティブでいいですね。
何十もの業界にまたがるアーティストや知識労働者というのが、今まさに同じような会話をしています。
人々は自分の仕事がGPT-4だったり、これダルツーって読むんですかね。
18:02
誰ツーかわかんないですけど、読み方ごめんなさい。
あとはミッドジャーニーのようなAIに食いつくされそうだというふうに心配をしていますけど、
GPT-4は模擬司法試験では受験者の上位10%に入る点数で合格できるのかという疑問に対して、
多くの弁護士がこのような全く同じ議論をしていますと。
結局どうなんでしょうね。
10%に食い込んでくるんですかね。
そういうのは今、司法の人間たちが議論していることですね。
私の個人的な考えでは、ほとんどの場合、社会人はこの技術を自分のワークフローに組み込む方法を見つけ、
生産性と価値を高めていけたらというふうに考えています。
いい話ですね。
ある種の仕事はAIに任せることができるかもしれませんが、
この多くの仕事はそうはいきません。
しかし、もし私が間違っていて、LLMがソフトウェア開発者に完全にとって変わることができるとわかったとしたらどうでしょう。
もしそうだとしたら、LLMは現代労働者の大部分を置き換えることになるのではないでしょうかと。
これは別の学問に転向することで避けられるような高台はないんですよと。
だから未来に起こることかもしれないことに欠けるのではなく、
自分が熱中できること、興味があること、得意なことに集中してみてはどうでしょうかということですね。
波ははっきりと来るし、それを避けるための高台というのはないのもわかっていますと。
この筆者の方が間違っていて、楽観的にこの方は見ていますが、そうではなく、
本当に僕らがどんどん仕事を奪われていって、本当に僕らがやることがなくなるし、
切られる可能性がもしあったらどうでしょうかということですよね。
そうなったときは、自分が熱中できるとか興味があることに改めて集中してみてはどうでしょうかというお話をしていますね。
これも一つあると思っていて、現代の仕事の多くは何十年も前に存在しなかった仕事が生まれているんですよね。
それはやっぱり、過去の皆さんが熱中したことにどんどん熱中し続けていった、それがコンテンツとなり、
そこにニーズが生まれて仕事になったというのもありますし、
僕はこれで生きていくんだというところにマネタイズを考えていって仕事にしていった方、
仕事を作ることをされてきた先代の知人たち、偉人たちがいらっしゃって、そういうふうになってきているということが今後も続くと思いますし、
今後僕らもその仕事を生み出す側になっていかなきゃいけない、
いけないとは言わないですけど、可能性は大いにあると思っていて、
だからこそ自分が改めて熱中できること、興味あること。
結局仕事を生み出すってすごくエネルギーがいるし、熱量がいるんですよね。
その熱があることに集中していくのはどうでしょうかっていうのが多分この秘書のおっしゃられていることだと勝手に読みました。
ではもうちょっと続きますね。
インフォメーションが貼られているのでそこも読んでいきたいと思います。
フロントエンドと他のエンジニアリング分野との比較です。
ネット上ではフロントエンドの開発は特にAIにとって変わられやすいとし、
開発者はスタックを上げてバックエンドやデータエンジニアリングに専念することを進める声も一応あります。
これは私は完全に逆効果に思います。
開発者が時代遅れになることを心配する必要はないと思いますが、
もしここに脆弱性があるとするならば、それはバックエンドにあるんではないでしょうかっていうのが一つ、この秘書の予測です。
先週行われたOpenAIのGPT4ライブストリームでは2つのコード関連のデモが行われました。
21:00
一つはジョークサイトのフロントエンドですね。
あともう一つはPythonベースのディスコードボットだと言っています。
この2つのプロジェクトのうち、Pythonコードの方は私にとってよりプロダクションレディなものにちょっと思いましたよと。
最近ノードジェストを使ってディスコードのボットを作りましたが、コードはすごく似てましたねっていうふうにおっしゃってますと。
はいはいはい、えーそうなんやね、ちょっと僕は全然ディスコードボットを書いたことがないんでわかんないんですけど。
それに対してジョークサイトのために生成された基本的なHTML文書と、
私が毎日書いているフロントエンドのコードとの間には非常に多くの隔たりがありましたと。
これは過剰な一般化ではありますけど、過去10年ほどの間に多くの複雑さがサーバーからクライアントに移動してきました。
モノリシックなエクスプレスアプリケーションというのはサーバーレス機能の集合体へと変化し、
フロントエンドはハイパーリンクのデジタルドキュメントから本格的なデスクトップ品質のアプリケーションへと進化してきました。
またフロントエンドとはユーザーが製品に接する部分のことになります。
企業は一般的に自社製品がオーダーメイドでユニークで、ブランドに従って丁寧に作られたものであることを望みます。
それに対してバックエンドは目に見えません。
一般的なバックエンドは一般的なフロントエンドよりもずっと受け入れられやすいんですよと。
まあそうなんだよね。
より中小化、一般化していくのは絶対にバックエンド化だと思うので、
そうすると設計だったりとか、そういうコンポーネントだったりモジュール化だったりとかっていうのも一般化されやすいところでありますよね。
ということはそこはAIが得意分野とする話ではあるので、そういう意味でいくと確かにバックエンドの方がより奪われやすいんじゃないかっていうのはすごくありますよね。
インフラ設計とかインフラ構築、YAMLファイルとかですよね。
データベースの設計、構図、構成を考えるみたいなところも今まさにAIが得意分野としていて、かなり精度高く生み出されてますよっていうのはもういろんなところで巷で騒がれていますので、
本当にやっぱりレイヤーが低いところっていうのはどんどん置き換わられる可能性とか危機感があるのかもしれないですね。
はい、もうちょっと続きます。
私たちの業界ではバックエンドの開発はフロントエンドの開発よりも難しく、複雑で本当のエンジニアリングはサーバーであると感じている人が気の毒なほど大勢います。
もちろんこれはナンセンスですと。
へー。
私は自分のことをフルスタックの開発者だと以上思っています。
実際私はPHPとRuby on Railsを使ってバックエンドからキャリアをスタートさせました。
今でも講座のプラットフォームでバックエンドのコードを書くのにかなりの時間を費やしています。
スタックの両側はそれぞれ異なる意味で困難です。どちらも複雑で大変ですよ。
えーなんだっけ、それぞれ異なる意味で困難ですしどちらも複雑で大変ですと。
これやっぱあれですよね、フロントエンドとバックエンドってやっぱり車輪の両輪だと思って、どっちも大事だしどっちも書けたらダメなんですよね。
なのでバックエンドの方が真のエンジニアリングって言っているのは正直ナンセンスってのはもちろんあります。
どちらにもミッションとどちらにもスコープと責任が入ってくるわけですよね、どちらの範囲においても。
それはやっぱり文脈だったりとか要求されるものが違うので、一概にどっちが大事とかどっちの方が重要だっていうことは別にないと思いますね。
もちろんバックエンドの方はそのデータベースをやり取りしたりとかそのインフラ版とやり取りすることも多いので、
24:05
結局そっちがないとアプリケーションが動かないというところでそっちがコアじゃないのって話があります。
とはいえ、コアであることは僕は否定しないし、バックエンド側の方がアプリケーションとかシステム全体の中でコアな部分を握っているのは事実だと僕は思っていますが、
使われないサービスに価値はないんですよね。というところで見た目がすごく大事だったり、見てもらってもそのフロントエンド側の方が要はユーザーとの接点ですよね。
ところが悪ければユーザーが使わない時点でそのシステムに無価値なので、今のコアの話も全くもって価値がなくなるわけですよね。
という意味ではフロントエンド側もすごく重要ですよね。よりビジネスに沿っているのどっちって言われたらやっぱり文脈が違ってどっちのビジネスには大事だし、
どちらも車輪の両輪だと思っている、僕は言いますね。という意味でやっぱりこの秘書の通りどっちの方が大事だとか本当エンジニアリングっていうのはナンセンスだというのは僕もなんだと思いました。
戻りますね。あとJSフレームワークを使わない場合でもフロントエンドは複雑で難しいですよと。
私はhtml、JSS、Vanilla JSを使ってユーザビリティとアクセシビリティに重点を置いた高品質のウェブサイトを専門に制作しているたちに多大な敬意を払っています。
そして彼らがすぐにAIにとって変わられるとは思っていませんと。はいそうですね。ずっと読んできた結果そう思いますね僕も。
では最後かなこれ。最後のセクション。もう2つのセクションですね。もうちょっとだけ続けます。ちょっと時間オーバーしてますけど。
では続いてのセクションですけど。続いてはusing LLMs to help you learnですね。
LLMの活用で学びを深めましょうというふうなお話です。
ChatGPTは技術習得にとても役立っているという声を何度か聞いたことがあります。
チュートリアルでわからないことがあればAIに説明してもらうことができますと。これは私にとって本当に興味深い使用例です。
ChatGPTはペアプログラマーのようなもので、理解できないことを理解する手助けをしてくれる人のようなものですと。
具体的な質問をして具体的な回答を得ることもできます。でも注意は必要だと思います。
このようなツールを使って学習を進めるには正しい方法と間違った方法がありますよと。
間違っているとはGPSのナビゲーションと同じように扱うことです。
私は車でどこかに行かなければならない。住所をGPSに入力し、その指示に無差別に従いますと。
その結果方向感覚はすっかり鈍ってしまった。今は合成音声がなければどこにも行けなくなってしまいましたと。
あーだから機械とかAIに頼るのは正しいし、いや正しいというか良いんですけども、
その代わり人としての堕落というかまさにそうですよね能力の低下だったりというか
がまあ衰退ですよが進んでしまったというところで今逆にそのAIカーナビのようなものの合成音声がないと僕はもう逆に新しいとこに来ても方向感覚がもうわかんなくなってどう言っていいかわかんなくなってしまったということですよね。
昔あった能力が失われたということですね。ここは確かに難しいですね。人は結局忘れる生き物ですから。
GPSのように扱うのではなくてあなたが売信員の一員でLLMが被告で証言台に立つように扱うといいと思います。
なかなか例え面白いですね。彼らの言うことに耳を傾けるがそれを事実として受け入れることはないだろうと疑心暗鬼になりすべての言葉について批判的に考える。
チャットGPTが生成するコードを闇雲にコピー&ペーストするのではなく一行一行確認し理解しているかどうかというのを確認しましょう。
27:01
明確な説明を求めてください。そして怪しいと思われることは権威ある情報源。例えば公式ドキュメントですね。
ダブルチェックすることです。LLMは100%自信はあるが100%正確性はないと心に留めておいてください。
この戦略に従えばLLMは多くの価値を提供することができると思うんです。これは僕も全く同じですね。
今僕も学習にチャットGPTを多く使っています。GoogleよりもGPTに聞いたほうが絶対にいいなというふうに今確信はしてますけど、とはいえ彼らは嘘を言うことはよくある話なので。
脳死で信じるというか、彼らが回答してきたことを100%と信じないで、ちゃんと疑うとかクリティカルシンキングで見ていくっていうのが本当にいいかなと思いましたね。
じゃあラストです。この見出しへのリンク開発者を目指す人へのメッセージというところで終わっております。
このブログ記事を書こうと思ったのはウェブ開発を学んでいる最中で、この分野全体が時代遅れになりそうなのにこのスキルを身につけるために時間やエネルギーを使う意味がないのではないかという不安や落胆を感じる人たちに特に伝えたいからです。
物事が全く変わらないということは約束できません。ただAIが私たちの働き方に影響を与えることは間違いないでしょう。
私たちがHTML、CSS、JavaScriptをいじり始めたのは2007年ぐらいですけども、それ以来状況は大きく変化しています。
開発者は常に適応力が必要で、テクノロジーと一緒に進化していかなければなりません。
開発者自身も今後もやっぱり進化していかなければいけないというのは変わらない。
しかし今のところ私たちの仕事が危険にさらされていることを示唆するものは何もありません。
もし非開発者がWeb技術を理解せずにWebアプリケーション全体を構築できるようになっていたらどうなるか、
想像してみたんですけどうまくいかない理由がやっぱりたくさん出てきました。
私は間違っているかもしれません。私は水晶玉を持っていません。いわゆる占い師ですよ。
ことはなっていないと。私の知る限り明日は太陽が爆発するかもしれません。
しかし私はWeb開発者が時代遅れになるような状況になるともやっぱり思っていません。
そして多くの開発者が理由もなくアクセルから足を離していることを心配しています。
5年後ソフトウェア開発者がさらに必要とされるようになった時、
振り返って夢を追うのをやめてしまったと後悔してほしくないんですよという言葉で締められておりました。
はい。とても愛のあるメッセージだと僕は強く感じましたし、
この人は開発者としての生きがいをものすごく強く感じられているんだなと思っておりました。
でもちゃんと自分たちの立場というところとか、今後のAIとの付き合い方というのを真剣に考えてみて、
最悪のケースも想定しながらいろんなことを考えつつ、やっぱりそうではないのかというのがこの筆者の結論だったというところで、
とても興味深かったと思いますし、これぜひ皆さんも読んでいただきたいなと思った、いいプログラムだったと思いますので。
はい。後ほどツイートしますので見てみてください。
では今日の朝活躍はこれで以上にしたいと思います。
ゴールデンウィークに入っている方もいらっしゃると思いますけども、
僕はちょっと今日お仕事あるので、今日は明日ですね。普通に仕事しようと思いますけど、
ゴールデンウィークの方はしっかり休んでいただければなと思います。
じゃあ今日の朝活躍はこれで終了したいと思います。
30:03

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