「コーディングは解決済み」は本当か? AI時代のコード品質を巡る海外議論
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海外掲示板Hacker Newsで、「コーディングという作業自体はAIによってほぼ解決した」という主張に対し、コードの「雑さ(スロッピーさ)」をどう測るかを論じたブログ記事が話題になっていた。エンタープライズ開発では人間が書いた既存コードも元々質が低かったという指摘や、「コーディングは解決してもソフトウェアエンジニアリングまでは解決していない」という意見が支持を集める一方、記事筆者自身のサイトの動作が重いことへの皮肉や、サイクロマティック複雑度のような指標への懐疑論も飛び交い、議論は白熱した。
コーディングが「解決」したなら、次は何をすべきか──コードの「雑さ」を測る試み
出典: earendil.com / 元記事はこちら
LLM登場以前のコーディングを美化しすぎている面がある。特にエンタープライズ領域では、AIが自動化する以前から人間が書いたコードの多くは質が低かった。
それは疑っていない。ただ人間は、自分がリリースするものを理解する責任からは逃れられない。個人的には、実際にコードを書くことでこそ一番深く理解できると思う。たとえ書いたコードをそのまま出荷しないとしても。
その通り。それに比較のやり方もフェアじゃない。「このClaudeで一発生成した趣味プロジェクトの品質を見てみろ、世界トップクラスの開発者が書いた大規模OSSより質が低いじゃないか」というような比較になっている。
本当にその通りで、LLMのおかげで低品質なコードしか書けなかった人でも、はるかに大量のコードを出力できるようになった。質が上がっているかもしれないし、そうでないかもしれない。
コーディングは「解決」したのかもしれないが、それでも自分自身の頭の中に解決空間のメンタルモデルを作る最良の方法であることに変わりはない。あなたにとって大事なのはどっちだ?解決への速さか、理解への速さか。
コーディングが解決したというなら、なぜAI企業はいまだにソフトウェアエンジニアを採用し続けているんだ?
今まで聞いた中で一番納得できた説明は「コーディングは解決したが、ソフトウェアエンジニアリングは解決していない」というものだった。
コーディングはソフトウェア開発の一段階にすぎない。コーディングを助ける設計や仕様の策定はまったく解決していないし、この先も解決しないかもしれない。結局のところ、ソフトウェアの信頼性というのは解決済みの問題ではない。
悲しく聞こえるかもしれないが、そろそろコード自体を気にするのをやめるべき時期に来ているのかもしれない。
冗長性(verbosity)の指標がどう機能しているのか、自分にはよく分からない。誰か詳しく説明してくれないか?
次は意識を解決する番だな(笑)
そもそも自分の仕事時間のうち、コーディングが一番を占めていたことなんて一度もなかったけどな。
おめでとう、これで晴れてJira管理専従に昇進だな!
「業界全体が『ノリ(vibes)頼み』になっていることに失望した」という話があったが、アラン・ケイは20年ほど前にすでにプログラミングを『ポップカルチャー』と呼んでいた。
[0] https://queue.acm.org/doi/10.1145/1039511.1039523
[0] https://queue.acm.org/doi/10.1145/1039511.1039523
これはAIツールが、人間が書いた雑なコードで学習されていることがどれだけ影響しているんだろうか。この40年間ネット上のコードをたくさん見てきたが、雑なコードは本当にたくさんある。
そこにたどり着けるかは、かなり大きな『もし』だな。
非決定的なツールを相手に、決定論的に『雑さ』を定義しようとするのは面白いことになりそうだ。もっとも、これまでも雑さは、共有され解釈されてきたさまざまな好みや定義によって測られてきたわけだが。
主張:AIはほぼ完璧なコードを書く。現実:記事のサイトearendil.comはFirefoxでCPUを170%も使う始末。そもそもこの筆者はLLM以前に何を書いてきたのか?なぜ彼の『完璧なコード』についての裁定を聞かなければならないんだ。サイクロマティック複雑度なんて、大学生が論文を量産するための一番古いネタだ。この指標に関する無意味な論文は何十万本とある。
同感だ。自分は毎日あらゆる作業でこれらのモデルを使っているが、『コーディングは解決した』なんて言う人がいるのが信じられない。
記事の2文目にこうある。『コードが形式的に正しいからといって、不要な抽象化を持ち込んだり、重複を生んだり、全体として悪い設計判断をしていないとは限らない。これは別に目新しい指摘ではなく、『vibeコーディング』でプロジェクトを作ったことがある人なら、機能を一つ追加するたびにコード行数(LOC)が爆発的に増えることがあると実感しているはずだ』
まったくだ。今やプログラマーと名乗る人の多くが、実はソフトウェア開発やエンジニアリングについて何も分かっていないマーケティング屋なんじゃないかと思うことがある。
うまい表現だ。本物のソフトウェア開発と『vibeコーディング』の違いを的確にまとめている。
同じような議論は、繊維産業から電子機器まで、大量生産の時代が来るたびに繰り返されてきたはずだ。それでも結局、手作りの高品質なものは希少で高価なまま残っている。
自分はゴミみたいなコードと大量のバグを抱えた本番コードを山ほど見てきた。業界は『本物』かどうかなんて気にしていない。
エンタープライズレベルでのコーディングは異常に難しい。予算、人員、レガシーなデータベースや環境、あちこちに隠れているビジネスルール、そして人間関係にまで制約される。全部を書き直すなんてことはできないから、長年かけて少しずつ小さな部分に手を入れていくことになる。動いているなら、それは低品質とは言わない。
コードやソフトウェアやアプリケーションというのは、しょせん中間段階にすぎない。最終段階では、コードを一切書かずに必要なことをただやってくれるAI/LLMがあるだけになる。アプリもプログラムも存在せず、すべてをこなすAIがあるだけだ。
コードの品質を簡単にベンチマークできるようになったら、モデルはそのベンチマークや指標に合わせて訓練されるようになるだけだろう。
それはそうだが、その指標こそが自分たちが本当に最適化したいものであるなら、それはそれで構わない。ただ実際には、指標と本来の目的が切り離されてしまう可能性の方が高そうだが。
『解決した』が何を意味し、『より良い』が何を意味するのか、まず定義する必要があると思う。実際の分散システムの問題を一発で解かせてみたことはあるか?結果はどうだったし、正しさはどうやって検証したんだ?
『魅力的で斬新なゲームループ』というが、それをSteamに山ほど転がっているAI量産の駄作ゲームたちに言ってやってくれ。ゲーム開発者として言わせてもらうと、面白いゲームを一貫して作るというのは、そもそも人間ですら得意とは言えないことだ。AIは技術的な部分は作れても、まだ『面白さ』は作れない(ツールが何かを作ったこと自体を面白さの基準にするなら話は別だが)。
AIがいずれほぼ完璧なコードを書けるようになること自体は疑っていない。ただ、その地点にはまだかなり遠いと言っているだけだ。
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あまり美化しすぎない方がいい……多くのエンタープライズシステムは、開発者が2011年のStack Overflowのスレッドにあった古いコードを、中身をよく理解しないままコピペして作られている(笑)
公平に言うと、Devin/Claude/Astraなどの売り文句はしばしば『瓶詰めにした超人ジョン・カーマックが、開発チームまるごとを一人で置き換えてくれる』かのような話になっていた。
実際できるさ――使いこなせる有能な人間が扱えば、の話だが。
多くの人は昔もひどい開発者だったし、今もそうだ。そういう人たちにLLMを渡したところで、急に有能になるわけではない。ただコードを量産するようになるだけだ。
*『スロップ・エンジニアリング』(粗製乱造工学)だな
『それは主に人間側の関心事であって、最終的な成果物とは関係ない』とあるが、それはLLMにとっても関係がある話だ。LLMも、学習元の人間と同じように、整理されたコードベースの方がうまく機能するようだから。
ずいぶん軽々しいコメントだ。目の前の問題を正確に言語化し、一番シンプルなアプローチを見極めるまでには、コーディングという実装作業に入るずっと前の段階で、かなりの労力がかかっている。
人は自己中心的で、自分の目に目隠しをしてしまうものだ。
この話題の背景と論点
この記事の元ネタは、AIが生成したコードの「雑さ」を定量化しようとするブログ記事で、サイクロマティック複雑度や行数(LOC)の増加といった、以前からある古典的な指標が引き合いに出されている。スレでは「コーディングが解決した」という主張と「ソフトウェアエンジニアリングが解決した」という主張が混同されがちな点が繰り返し指摘された。設計や仕様策定、保守性、信頼性の担保といった工程は、AIによるコード生成そのものとは別の問題であり、エンタープライズ開発ではもともと予算やレガシー環境の制約から品質が犠牲になりやすいという背景もある。また、品質を測る指標を最適化目標にすると、その指標自体がAIの学習に取り込まれて形骸化してしまうという懸念も、AI開発全般に共通する論点として語られている。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「If coding is solved, what now?: Measuring the sloppiness of code」より抜粋・要約して構成しています。
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