私は「リバース・ケンタウロス」じゃない！AIと人間の役割分担を考える

最近よく聞く「リバース・ケンタウロス」という言葉。これはAIが人間を操作するような状態を指すことがありますが、私は断じてそうはなりたくない。人間とAIはあくまで対等なパートナーであるべきだという、私の個人的な見解をシェアします。

いや、これに関しては完全に100%理解できる。それとは別にどうしても気になってしまうのが、プログラマーじゃない友人たちが自分たちでソフトウェアを作れるようになったことにすごくワクワクしている様子なんだよね。コードを書けない人たちが、自分の思い通りに動くものを作れたという誇りや達成感を感じている。

以前いた会社では、PRを出す前にIssueを作成しなければならないというプロセスがあった。個人的には全く意味がないし、不必要な摩擦を生むだけだと感じていた。記事の著者がそれを推奨しているのを見てかなり驚いたよ。今のオープンソースにおいて、レビューは確かに最大のボトルネックだし解決する必要がある。でも、さらに手間を増やすのは逆効果でしょ。

この人がアンチAIかどうかはさておき、オープンソースプロジェクトのメインメンテナーとして、切実な問題に直面しているのは確かそうだな。

予期せぬ新しいPRが届いたとき、最初にすることは『背後に人がいるのかいないのか』を見極めることで、幸いなことにこれは数秒で判別できる。

なるほどね。どうやって？その部分の解説が読みたかったな。

私を含む多くの人が、彼が膨大な時間をかけて書いたメガガイドでFlaskを学んだはず。そんな彼が、「コーディングができる」つもりの素人たちの相手をさせられて時間と集中力を削がれているのは本当に気の毒だ。ミッチ・ヘドバーグのジョークを思い出したよ。「誰かからチラシを渡されるのは、それを捨てる役割を押し付けられるようなものだ」ってやつ。PRに関しても同じことが言えるね。

私の感覚では、オープンソースやコーディング全般に対する関心が薄れている。私がコーディングを愛する主な理由は、それが挑戦だからだ。多くの人がAIラボにお金を払ってコードを吐き出させるのを好むのも、実は同じ理由だと思う。たとえそのコードが低品質になるリスクがあったとしても。

コーディングを心から楽しみ、細部まで自分なりに考えて正しく物事を行うことを大切にする技術者たちが、今後お互いを見つけ出し、ここ10〜20年で薄まってしまったコミュニティの純度を取り戻してくれることを願っているよ。

この概念に初めて触れたのはOxideの出版物だったな。そこが発祥かどうかは分からないけど。

『書くことには暗黙の社会契約がある。つまり、書き手は読み手が読むために費やす以上の努力を、書くことに費やしている』というもの。もちろん変人はどこにでもいるけど、ジーン・レイのような人はそう多くないし、数も限られている。

PRも同じだと思う。AI以前は、PRが完全なゴミか、未完成なものかは一目瞭然だったし、ひどいPRを作る労力でさえ、それを却下する労力より大きかったんだ。

LLM以前、他のコーダーから予期せぬプルリクエスト（PR）を受け取ることは、興奮と誇りの源だった。

いくつかのFLOSSプロジェクトをメンテしているけど、まさにその通りだ。

PRの通知が来たときのパブロフの犬のような反応は、「おっ、何が来たかな？」から「はぁ…またゴミが来たのか？」に変わってしまった。

具体名は出さないけど、先日、無意味でふわふわした変更（ASCIIアニメを追加！）や「プロジェクト全体を別の言語で書き換えろ」といったPRを何度も送ってくる投稿者を排除したばかりだよ。PR対応で時間とエネルギーを浪費しただけでなく、こうしたスパムにどう対処するかという議論にまで時間を割かざるを得なかった（方針を決めるには良かったかもしれないけどね…）。その人は15分でプロンプトをいじって馬鹿げたPRを作ったんだろうけど、メンテナーたちはその対応に数時間を費やしたんだ。

PRの前にGitHub Issuesを使うのはいいアプローチだね。Ghosttyプロジェクトはそれを一歩進めて、GHのIssueの前にGHのDiscussionsを置いているよ。Issueを作れるのはメンテナーだけなんだ。

最近、System Verilog用の非常に大きなテストベンチを構築したんだ。

オープンソースのものを含め、いくつかのコンパイラで試してみたよ。

いくつかテストに失敗するものがあって、LLM（Claude Fable 5）に原因究明させ、自分のテストベンチのせいじゃないかを確認したのは自然な流れだった。

ただ、修正パッチが手元に溜まってしまって、それを一度に全部アップストリームのメンテナーに投げるわけにもいかず、結局いくつかIssueを立ててそのままにしている。

LLMが時間をかけて原因を特定し修正したのに、単にIssueを立てるだけで終わらせるのは妙な感じがする。まあ、彼らも自分たちのLLMで同じことをできるのかもしれないけどね。

今のところ、それが正しい判断だったのか確信が持てない。

PRの品質問題は確かに深刻だし、解決策が必要だ。

でも、以下の意見を維持しているというのは少しどうかな：

『生成AIツールが私にとって機能しない最大の理由は、それを使っても速くならないからだ』

あれから1年も経って、エージェントやモデルは劇的に進歩した。一部のタスクには向かないという意見は分かるけど、何の役にも立たないからと完全に使わないのはどうなの？

モデルを全く使わない開発者は絶滅危惧種だし、彼がその主張を撤回せざるを得なくなる日もそう遠くないと思うよ。