「AIが得意な言語しか生き残らない」自作GUIライブラリ作者の反論に海外エンジニア共感
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Hacker Newsで「新しい言語やUIライブラリを書く動機が失われる」と説くエッセイが話題になった。AIモデルがReactやPython、Goを最もよく知っているなら、誰もそれ以外の言語やフレームワークを開発しなくなるという主張だ。これに対し、独自のLisp→Rust言語でGUIライブラリを書いている開発者が「俺はここにいるが」と反論し、話はAI時代のインフラコストやソフトウェアエンジニアの雇用への影響にまで広がった。
俺たちはどこにも行かない
出典: gist.github.com / 元記事はこちら
「最先端モデルがReactを一番よく知っているなら誰も新しいUIライブラリなんて書かないし、Python・Go・JavaScriptを一番知っているなら誰も新しい言語になんて手を出さない」だってさ。俺はというと、自作のLisp→Rust変換言語で書いたネイティブなクロスプラットフォームGUIライブラリを今まさに使ってるんだが。俺たちが「やらない」ことについてもっと聞かせてくれよ(笑)
>>4
俺も似たようなことに今取り組んでる。どこかに解説記事とか書いてないか?特にクロスプラットフォームでの描画の等価性をどう解決したのか知りたい。中間表現を使ってるのか、それとも各OSのネイティブAPIを直接叩いてるのか?
俺も似たようなことに今取り組んでる。どこかに解説記事とか書いてないか?特にクロスプラットフォームでの描画の等価性をどう解決したのか知りたい。中間表現を使ってるのか、それとも各OSのネイティブAPIを直接叩いてるのか?
>>4
新しいライブラリや言語を作ること自体は簡単になるだろうね。でも普及はしないと思うよ。
新しいライブラリや言語を作ること自体は簡単になるだろうね。でも普及はしないと思うよ。
「品質は物足りないと感じるかもしれないが、コスト対効果で見れば商業的には十分。企業は99.999%の信頼性のために大金を払うより、99.99%を格安で受け入れる」――これは何が根拠なんだ?
>>5
Anthropicの稼働率が根拠だよ。もしAnthropicが99.999%を目指すなら、従来型の99.999%サービス並みのインフラに追いつくために今の10倍のGPU/インフラが必要になる。
Anthropicの稼働率が根拠だよ。もしAnthropicが99.999%を目指すなら、従来型の99.999%サービス並みのインフラに追いつくために今の10倍のGPU/インフラが必要になる。
>>5
何も根拠なんてないよ、ただの憶測。この先どうなるかなんて誰にも分からない、当然この投稿者にも。将来AIがプログラミングを全部やるようになるかもしれないし、逆に長期的な保守は無理だと分かるかもしれない。まだ誰にも分からないんだ。
何も根拠なんてないよ、ただの憶測。この先どうなるかなんて誰にも分からない、当然この投稿者にも。将来AIがプログラミングを全部やるようになるかもしれないし、逆に長期的な保守は無理だと分かるかもしれない。まだ誰にも分からないんだ。
コストや品質をもとに予測するのは難しい。一番コストがかかる学習と推論の部分は、VCマネーのおかげで現実の価格から乖離しているし、長期的な総保有コストも今とはまったく違ってくるはずだから。
>>6
完全に現実離れしているわけじゃないよ。VCマネーをそんなに持っていないのに、ほぼ原価でトークンを売っているプロバイダーもたくさんある。
完全に現実離れしているわけじゃないよ。VCマネーをそんなに持っていないのに、ほぼ原価でトークンを売っているプロバイダーもたくさんある。
「なんでこれがHNのトップに載ってるんだ」って言う奴にはなりたくないんだけど……なんでこれがHNのトップに載ってるんだ?
>>7
筆者ほどの絶望感は感じないけど、読んでいて刺さるものがあった。同じように感じた人は他にも多いんじゃないかな。
筆者ほどの絶望感は感じないけど、読んでいて刺さるものがあった。同じように感じた人は他にも多いんじゃないかな。
本物の知能なら新しいプログラミング言語への適応に苦労するはずがない。特に優れたTDDなどの仕組みがあれば、今の最先端モデルはマイナー言語でのコーディングも十分こなせるはずだ。
>>8
こなせることはこなせるけど、コンテキストとトークンのコストで不利になる。つまり無意味だし、経済的にも見合わない。
こなせることはこなせるけど、コンテキストとトークンのコストで不利になる。つまり無意味だし、経済的にも見合わない。
「どこかへ行く」こと自体に意味はない。必要が生じればどこかへ向かおうとする。ただし移動手段は変わるかもしれないけどね。
>>9
それな。AIがほとんどのことをできるなら、なぜ特定の場所へ行く必要がある?ソフトウェアエンジニアリングは雇用対策プログラムじゃない。
それな。AIがほとんどのことをできるなら、なぜ特定の場所へ行く必要がある?ソフトウェアエンジニアリングは雇用対策プログラムじゃない。
学問としてのソフトウェアエンジニアリングは、大部分がAI開発そのものに充てられるようになるだろう。そしてそれには今より少ない人数しか要らない。CRUDを作るだけの、博士号も持たない普通のソフトウェアエンジニアは消えていく。ソフトウェアの大半はそういう仕事だ。カーネルやAIモデルに関わる一握りの人材だけは残るが、それ以外は残らない。もっと正確に言えば、AIを使ってその仕事をこなすのに必要な人数がずっと少なくなる。
>>10
でも今のところ、AI支援開発は生産性を桁違いに上げてはいない。今はまだモグラ叩きみたいなものだ。優秀なプログラマーがClaude Codeを使っても、速度向上はせいぜい30〜40%程度だと思う。あなたの言うことはいずれ起きるかもしれないが、今後10年以内には起きないと思う。
でも今のところ、AI支援開発は生産性を桁違いに上げてはいない。今はまだモグラ叩きみたいなものだ。優秀なプログラマーがClaude Codeを使っても、速度向上はせいぜい30〜40%程度だと思う。あなたの言うことはいずれ起きるかもしれないが、今後10年以内には起きないと思う。
>>10
ソフトウェアエンジニアリングはこの数十年間ずっと効率化が進んできたけど、その間ソフトウェアエンジニアの数は逆に激増してきた。『人月の神話』ではインターネット以前、10人のエンジニアチームの話が出てくる。今は(LLM登場前の話でも)おそらく1〜2人でできる規模だ。
ソフトウェアエンジニアリングはこの数十年間ずっと効率化が進んできたけど、その間ソフトウェアエンジニアの数は逆に激増してきた。『人月の神話』ではインターネット以前、10人のエンジニアチームの話が出てくる。今は(LLM登場前の話でも)おそらく1〜2人でできる規模だ。
かなり単純な見方だと思う。過去に「どこかへ行った」のはある理由からだし、将来また別の理由で「どこかへ行く」ことになるはずだ。
>>11
ソフトウェアエンジニアリングを純粋に「目的のための手段」として客観的に見れば妥当な指摘だ。でも多くの人にとって、それは情熱の対象でもある。
ソフトウェアエンジニアリングを純粋に「目的のための手段」として客観的に見れば妥当な指摘だ。でも多くの人にとって、それは情熱の対象でもある。
>>3
たしかに。もしかすると、こういう流れになるのかもしれない。「フレームワークX→ボイラープレートを書かずに済む」から「AI→ボイラープレートを書かずに済む」へ。そしてAIは、抽象化に穴のある高レベルフレームワークより、明示的なボイラープレートコードを直接、より確実に生成できるようになるかもしれない。
たしかに。もしかすると、こういう流れになるのかもしれない。「フレームワークX→ボイラープレートを書かずに済む」から「AI→ボイラープレートを書かずに済む」へ。そしてAIは、抽象化に穴のある高レベルフレームワークより、明示的なボイラープレートコードを直接、より確実に生成できるようになるかもしれない。
>>3
それ(フレームワーク)は、同じようにAIが複雑さを管理する助けにもなるよ。
それ(フレームワーク)は、同じようにAIが複雑さを管理する助けにもなるよ。
>>3
可読性はどうなる?人々はコードを読んで理解することをやめてしまうんだろうか?抽象化はコードを書くためだけじゃなく、他にも必要な理由があるんじゃないか?
可読性はどうなる?人々はコードを読んで理解することをやめてしまうんだろうか?抽象化はコードを書くためだけじゃなく、他にも必要な理由があるんじゃないか?
>>18
答えはイエスだと思う。「自分の書いたアセンブリを読んで理解する」のと同じ話になるはずだ。もう自分のコードがどんな命令にコンパイルされるかなんて誰も確認しないだろう、コードそのものについても同じことが起きると思う。
答えはイエスだと思う。「自分の書いたアセンブリを読んで理解する」のと同じ話になるはずだ。もう自分のコードがどんな命令にコンパイルされるかなんて誰も確認しないだろう、コードそのものについても同じことが起きると思う。
>>3
この先はプログラミング言語やライブラリすら要らなくなって、AIが魔法みたいなバイナリを直接生成してくれるようになるんだろ?(皮肉)
この先はプログラミング言語やライブラリすら要らなくなって、AIが魔法みたいなバイナリを直接生成してくれるようになるんだろ?(皮肉)
>>19
いや、それもう今できるよ。AIが「自然言語→プログラミング言語」をやって、その後はコンパイラを呼び出すだけ。それで終わり。
いや、それもう今できるよ。AIが「自然言語→プログラミング言語」をやって、その後はコンパイラを呼び出すだけ。それで終わり。
>>19
本当にそっちに向かってると思う。皮肉抜きで。
本当にそっちに向かってると思う。皮肉抜きで。
>>12
昨日、自分用にUIライブラリの一覧を書き出してみた。Reactなどのウェブデザインフレームワーク向けにも、PHP向けにも、とにかくたくさんある。だから確かに人々は新しいライブラリを作り続けている。問題は、今後5年でそれをどう作っていくことになるかだ。
昨日、自分用にUIライブラリの一覧を書き出してみた。Reactなどのウェブデザインフレームワーク向けにも、PHP向けにも、とにかくたくさんある。だから確かに人々は新しいライブラリを作り続けている。問題は、今後5年でそれをどう作っていくことになるかだ。
>>35
まさにそれ。WebやReact NativeのUIライブラリの多くがTailwindに収束していく流れは、もう見えている。TailwindがものすごくAI生成と相性がいいからだ。
まさにそれ。WebやReact NativeのUIライブラリの多くがTailwindに収束していく流れは、もう見えている。TailwindがものすごくAI生成と相性がいいからだ。
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>>12
「面白そうな問題だと思えば、人は新しいUIフレームワークや言語を作るものだ」――でもAIの支援があったとしても、ここで話しているような産業レベルの品質のものが育つには、やっぱり企業規模のスポンサーが必要だと思う。誰でも好きなものを作れるのは確かだけど、趣味プロジェクトと産業レベルでの採用の間には大きな隔たりがある。
「面白そうな問題だと思えば、人は新しいUIフレームワークや言語を作るものだ」――でもAIの支援があったとしても、ここで話しているような産業レベルの品質のものが育つには、やっぱり企業規模のスポンサーが必要だと思う。誰でも好きなものを作れるのは確かだけど、趣味プロジェクトと産業レベルでの採用の間には大きな隔たりがある。
>>14
「AIが神のような存在になって全部やってくれる」――AIがオリジナルの爆笑ジョークを言えるようになったら、俺は家に閉じこもって笑い死ぬことにするよ。
「AIが神のような存在になって全部やってくれる」――AIがオリジナルの爆笑ジョークを言えるようになったら、俺は家に閉じこもって笑い死ぬことにするよ。
>>21
でも普及するかどうかなんて誰が気にするんだ?俺が正しく効率的に使えるようになるのに、普及なんて必要ない。むしろ逆で、普及しない方がありがたいくらいだ。そうすれば自分のためだけに使って改良することに集中できる。
でも普及するかどうかなんて誰が気にするんだ?俺が正しく効率的に使えるようになるのに、普及なんて必要ない。むしろ逆で、普及しない方がありがたいくらいだ。そうすれば自分のためだけに使って改良することに集中できる。
>>43
それは一般論としてのコメントであって、あなたの個人的なケースには当てはまらないかもしれない。
それは一般論としてのコメントであって、あなたの個人的なケースには当てはまらないかもしれない。
>>49
じゃあ最初のコメントに「これは俺個人の話であって、一般論じゃない」って前置きしとくべきだったってことか?
じゃあ最初のコメントに「これは俺個人の話であって、一般論じゃない」って前置きしとくべきだったってことか?
>>24
その数字はどうやって出したんだ?
その数字はどうやって出したんだ?
>>44
その数字はおそらく比喩的なものだよ。「だいたいの場合」を表現するときのわりとよくある言い方だ。
その数字はおそらく比喩的なものだよ。「だいたいの場合」を表現するときのわりとよくある言い方だ。
>>25
推論コストがあまりに高すぎて、いずれ市場修正が起きるはずだ、という誤解が広まっている。これは間違いだ。
推論コストがあまりに高すぎて、いずれ市場修正が起きるはずだ、という誤解が広まっている。これは間違いだ。
>>34
新しいライブラリは、学習し直さなくてもスキル機能を使えばLLMにそのまま使わせられる。独自フレームワークを使っている会社で働いていれば、実際にこれが起きているのが分かるはずだ。これに強化学習によるポストトレーニングが組み合わされば、それが新しい普及サイクルになる。
新しいライブラリは、学習し直さなくてもスキル機能を使えばLLMにそのまま使わせられる。独自フレームワークを使っている会社で働いていれば、実際にこれが起きているのが分かるはずだ。これに強化学習によるポストトレーニングが組み合わされば、それが新しい普及サイクルになる。
>>40
「プログラミング言語すら要らなくなる」
「『自然言語→プログラミング言語』をやるだけ」
「プログラミング言語すら要らなくなる」
「『自然言語→プログラミング言語』をやるだけ」
この話題の背景と論点
このスレの発端は、Hacker Newsに投稿された「AIが最も習熟している言語・フレームワーク(React、Python、Goなど)しか今後生き残らない」とするエッセイで、独自言語でGUIライブラリを開発中の投稿者が実例を挙げて反論した形になっている。議論が割れたのは、新しい言語やライブラリを「作ること」自体は今後も起こる(むしろAI支援で容易になる)という点ではおおむね一致しつつも、それが「普及するか」では意見が分かれた点だ。普及不要で個人利用に閉じればよいという声もあれば、産業レベルの品質・採用には結局企業規模の投資が要るという反論もあった。また、AI時代にソフトウェアエンジニアの仕事量が縮小するかどうかも、生産性向上は現状30〜40%程度に留まるとする慎重論と、CRUD相当の仕事は近い将来消えるという悲観論とで対立している。読者が誤解しやすいのは、「AIモデルの信頼性コストが今後10倍かかる」といった数字が、スレ内でも指摘されている通り実測データではなく単なる憶測・比喩に過ぎない点だ。マイナー言語をAIが扱えないわけではなく、扱えても文脈・トークンコストの面で経済合理性を欠くという、技術的可否とは別次元の話であることも押さえておきたい。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「We are not going anywhere」より抜粋・要約して構成しています。
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