概要
https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/i-still-care-about-the-code.html
詳細内容
## コードへのこだわりは続く
https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/i-still-care-about-the-code.html
AIによるコーディング支援が普及する中でも、開発者がコードを理解し、その品質に責任を持つことの重要性を強調します。
[[AIコーディング, LLM, ソフトウェア開発, リスク評価, コード品質]]
ThoughtworksのDistinguished EngineerであるBirgitta Böckeler氏は、AIによるコーディング支援が進む現代においても、開発者がコードに「こだわる」ことの重要性を説いています。彼女は、LLMがコンパイラではなく「推論器」であると指摘し、その非決定論的な性質から、常にエラーの可能性が伴うと強調します。特に、問題発生時の影響が大きく、かつ検出が困難なシナリオにおいては、コードの品質に対する深い理解と責任が不可欠であると主張しています。これは、AIが生成するコードを盲目的に受け入れるのではなく、その挙動を予測し、潜在的なリスクを評価する能力が、これからの開発者にとってより一層重要になることを示唆しています。
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**編集者ノート**: AIがコードを生成する時代において、我々ウェブアプリケーションエンジニアは「コードを書く」ことから「コードを評価し、責任を持つ」ことへと役割がシフトしています。特に、LLMの非決定性という本質的な特性を理解し、それがシステムにもたらすリスクを適切に評価する能力は、今後の開発ワークフローにおいて決定的に重要となるでしょう。AIが生成したコードを本番環境にデプロイする際には、従来のテストやレビュープロセスに加え、AI特有の「幻覚」や予期せぬ挙動に対するリスクヘッジが必須となります。将来的には、AIが生成したコードの「信頼性スコア」のようなものが標準化され、デプロイ判断の重要な指標となるでしょう。