概要
https://overengineer.dev/txt/2025-08-09-another-llm-rant/
詳細内容
## Yet another LLM rant
https://overengineer.dev/txt/2025-08-09-another-llm-rant/
LLMは論理的思考力を持たず、統計的パターンに基づき自信過剰に誤った情報を生成するその根本的な特性を暴き、過剰な期待に警鐘を鳴らす。
**Content Type**: AI Hype
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 86/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[LLMの限界, AIの幻覚, 生成AIの信頼性, プログラミング支援AI, 開発者の思考法]]
記事は、GitHub CopilotなどのLLMがコード生成においていかに「デタラメ」を自信満々に提示するかを厳しく批判します。著者は、最新のGPT-5がSwiftでiOS向けのZSTD圧縮（Apple SDKでは未サポート）を「iOS 16以降で動作する」と断言し、架空のAPIを生成した具体例を挙げ、これがLLMの根本的な「欠陥」ではなく「設計通りの挙動」であると指摘。LLMは論理的思考や知識を持たず、膨大なテキストから統計的に最もらしい応答を生成するに過ぎないと説明します。
なぜこれが重要かというと、WebアプリケーションエンジニアはAIによる誤情報に騙され、存在しないソリューションの実現に多大な時間を無駄にするリスクがあるからです。LLMは、人間のように知識のギャップを認識したり、矛盾する情報を検証したり、自身の誤りを修正したりする能力を持ちません。多数派の意見に流される傾向があるLLMと、自ら仮説を立て、実験し、エビデンスに基づいて信念を更新できる人間の思考プロセスを、色覚異常のメタファーを用いて鮮やかに比較しています。
この記事は、AIツールを盲信することなく、その本質を理解し、人間の批判的思考と問題解決能力を重視するべきだと強調します。特に、ニッチな問題や革新的なソリューションを求める場面では、統計的な「最もそれらしい」答えではなく、人間同士の議論や独自の探求が不可欠であると説き、開発者への実践的な警鐘を鳴らしています。LLMを過度に擬人化せず、その限界を理解することが、ツールを賢く使いこなす鍵です。