ChatGPTが登場してから1年と少しが過ぎた。一方で世間ではあれができるこれができる革命だと騒ぎかと思えば、一方で自分の回りでは別に日常が劇的に変わったりはしていない。生成AIにとって明らかに不得意なタスクというのはいくつかあって、代表的なのは固有名詞的知識だったり数値計算だったりするが、そういう情報は常識化しつつある（もっともそれも、プラグインやらBing ChatやらGPTsやらのように、生成AIモデルを単体で使わずに他のモジュールと組み合わせてあげればいいだけなので、一時的なtipsにすぎないのかもしれない）。では生成AIの得意なタスクというのはどうかというと、アイデア出しとかプログラムのコーディングのプロトタイプとか、いくつかの類型が知られていると言っていいと思うが、個人的はこちらは得意な“傾向がある”といった程度で必ず実用的な精度が出るとは限らないように感じている。あるいは、人間のほうで手持ちのタスクが生成AIの得意なものだと気付けるかどうか、というところにまた人によって得手不得手があったりもしそうであり、そういうあたりもままならない。

巷に流れる情報を見たところでは、初めての分野に取り組むときにまずプログラムが動くところまで持っていく、というところに高いパフォーマンスがあるようだ。ところが私が初めての分野でプログラムを書くときはというと、まず公式ドキュメントなどで全体像が解説されているまとまった文章を探してそれを読む。たとえばReactの“Main concepts”がまさにそれだ（今見たら新しいドキュメントに移行しておりアーカイブになっていたが、趣旨を踏まえてこちらを貼る）。“Pro Git”などもよい。それでもってその文章によって頭にインストールされた思考法 (way) に沿ってやりたいことを具体の構造に展開する。そして個々の要素を作っていくときに、その部分のパーツでやりたいことをググって然るべき関数が何かを探し、そして公式リファレンスでその関数について調べた上で自分のやりたいことに当てはめる。ここで生成AIによって代替できるのはおそらく後半に出てくる「ググって」の箇所だけだ。リファレンスを参照するのはプログラムの正確な挙動を担保するために省略することはできないし、そのプログラミング言語やライブラリの考え方を理解することはある程度の規模のプログラムを組み上げるために避けて通れない。こんな生き方をしているから、なんでもいいからプロトタイプを作るというプロセスの入る余地がそもそもない。

自然言語絡みのことは今日は書けなかったが、要するにそんなこんなで生成AIを使いこなせないでいる残念な私がいる。単に人生にはイナーシャがあるというだけで、そのうちもっと変化曲線の緩い道で生活に入り込んでくることになるだけかもしれないが。