モンタナ州立大学でコンピュータサイエンスを教えるCarson Gross教授は、AIがコードを生成できる今、学生はまだプログラマーを目指すべきかとよく尋ねられます。彼の答えは「はい、そして……」です。プログラミングの本質は、コンピュータで問題を解決し、その解決策の複雑さを制御することにあります。AIツールが広がっても、こうしたスキルは価値を持ち続けると彼は考えています。
Gross教授は、AIが特に若手プログラマーにとって危険だと警告します。学生がコードを自分で書かず、ただ生成させてしまうと、現場で手を動かすことで得られる実践的な理解を逃してしまいます。彼は学生にこう伝えています。「はい、AIはこの課題のコードを生成できます。でも、やらせてはいけません。自分でコードを書かなければならないのです。」そうした経験がなければ、コードを確実に読むことはできません。そしてAIが中心となる未来では、コードを読む力こそ一層価値を持つかもしれません。さもなければ、「魔法使いの弟子の罠」に陥り、理解も制御もできないシステムを作ってしまうおそれがあります。
また、Gross教授はAIによるコード生成への移行を、アセンブリから高水準言語への移行にたとえる見方には同意していません。コンパイラは概ね決定的な動作をしますが、LLMの出力はそうではないからです。高水準言語は多くの偶発的な複雑さを取り除きましたが、LLMが生成したコードは、不適切なアプローチや近道によって偶発的な複雑さをむしろ増やすことが少なくありません。コードを批判的に読むには、まず自分で書いた経験が必要なのです。
Gross教授は、学生にAIをコード生成器ではなく、学習を助けるティーチングアシスタントとして使うよう勧めています。見慣れないツールチェーンのような偶発的な複雑さで立ち往生すると、時間を浪費し、コンピュータサイエンスから離れてしまうこともあります。うまく使えば、AIはそうした障壁を乗り越え、理解を深める助けになるのです。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing