AIはジュニアエンジニアの価値を消さず、むしろ高めた

> ジュニアエンジニアはそれを実行する。最近では、それをAIツールにプロンプトして、プルリクエスト（PR）を作成することを意味する。

> PRはよりシニアなエンジニアからフィードバックを受ける。ジュニアエンジニアはそのフィードバックを受け取り、再びAIツールに変更を提案させる。

ええ、この部分はもう存在すべきではない。私の職場では存在しない。

PRを受け取ったら、私はエージェントに変更を提案させるだけだ。私がフィードバックをエージェントに渡すのに、あなたにフィードバックを与えて、それをエージェントに渡してもらうインセンティブはまったくない。

コーディングはもう仕事ではない。仕事は、システムとアーキテクチャ設計を理解し、自分が担当するものに対してオーナーシップを持つことだ。ソリューションを設計し、理解し、納品し、本番でサポートできることが、今の仕事だ。エンジニアリングは依然としてエンジニアリングだ。エンドツーエンドのオーナーシップが仕事なのだ。

これはジュニア/ミッドレベルのエンジニアというより、経験の浅い/安価な開発者がよくやる仕事の種類、つまり流れ作業的な、JIRAチケットをこなすような開発についての問題だと思う。

これは特に米国にいるインド人テックワーカーに影響を与えている[0]。なぜなら、InfoSysや他の外国のテックコンサルティング企業が人員を配置するのは、まさにそういった役割だからだ。H1Bビザのスポンサーに10万ドルの費用がかかるようになったことで、外国人のテックワーカーを雇う正当性が難しくなった。彼らはほとんどの場合、アメリカのLLMを使って仕事をするだけなのだから。

[0] https://thefederal.com/category/news/h1b-visa-indian-tech-wo...

ここ数日、私はこれについて考えていた。ジュニアエンジニアを価値ある存在にする方法を。

私は、Leetコーディング面接の準備をするためのシステムを開発した。プレッシャーの中で問題を解くときに、もう迷わないようにするためだ。それは、コードをステップ実行して、すべての変数の値を、ロジックを反映したデータ可視化とともに表示するデバッガのようなものだ。それによって、コードが何をしているのかを直感的に理解できる。[0]

Claudeにそれを作らせた後、値を確認し始めると、いくつか間違いがあった。そこで、またコーディングエージェントにすべてのコードを実行させ、すべての値を記録し、それらが一致することを確認させた。

ここで本当に素晴らしいのは、コーディングエージェントは信用できないということだ。値をステップ実行しながら観察することで、私が実際にやっていたのは、コーディングエージェントのコードをデバッグすることだった。それは、非常に簡略化された形で提示されたコードをデバッグすることだ。

昨日と今日、私が考えていたのは、同じことをプルリクエストでできるかどうかだ。コーディングエージェントにコードを実行させ、すべての値をキャプチャし、レビュアーがステップ実行して、そのコードを抽象的に表現するデータ可視化を見るためのコンソールを作成する。

2つのこと。1. コーディングエージェントは信用できない。2. コードレビューは非常に難しい。しかし、コーディングエージェントを使って、人間にとってコードレビューを簡単にすることは可能だろうか？私は可能だと思う。

それは、ジュニアエンジニアが非常に役立つ素晴らしい方法になるだろう。彼らはコードをステップ実行して、すべての値が一致することを確認するだけでいいのだから。

[0] https://adamsohn.co […]

> AIが役割の技術的な部分を根本的に簡素化するという仮定が正しければ、AIでキャリアを始めた人々は、経験を積んだ後、最も有利な立場にいるだろう。

これは意味をなさない。AIは、未熟な人々が、以前は熟練した人々だけが生み出せたものを生み出せるようにするためのものだ。

言い換えれば、LLMを使ってコードを生成する2年間の経験が、2ヶ月の経験にどう勝るというのか？

LLMを使うことの要点は、ほとんどスキルを必要としないことだ。早く始めることで、どのような利点が得られるのか？もしそれが主張されている通りに優れているなら、遅く始めた人と比べて、生成結果に1ミリの違いも生じないだろう。

「この会議はメールでよかったのに」という定番のジョークがあるが、この「4分で読める」ブログ記事に含まれる実質的な内容は、どこかのディスカッションスレッドに書かれた一言で済んだだろうと思う。

> 今夏、私たちはこの問題をインターン（ジュニアエンジニアよりも経験が浅い）に割り当てました。インターンはこの機能の開発を主導しました。プロダクトマネージャーと話し合って問題と要件を理解しました。アプローチ方法に関する設計ドキュメントを書き、チームと調整し、構築しました。もちろん、AIとチームの助けを借りてです。

つまり、インターンはまだある程度の価値を生み出せるということだ。どれだけの価値か？

> 私たちの製品には、何年も前からリクエストされていたが、まだ構築されていない機能がありました。それは過度に複雑ではありませんでしたが、重要ではありませんでした。

言い換えれば、その機能は、AIを使わないインターンに割り当てる価値すらないほど、価値が低かったということだ！これこそ、私たちの多くが「AIは…の価値を下げる」と言うときの意味だ。

「彼らは自分にどのスキルが欠けているのかを知らない。努力をしていないので、どのスキルが必要なのかさえ知らないのだ。」

まさにこれだ。

開発者という役割に成長することは、かつては、あなたが注いだ努力にほぼ正比例していた。AI以前、私は担当していた部門の応募者に、GitHubアカウントを持っていて、見せられるプロジェクトがあるかどうか、そしてボーナスとして、それがどんなに小さくても、自分が非常に誇りに思っているものかどうかを尋ねたものだ。

あなたは努力し、奮闘しなければならなかった。近道はなく、スタックオーバーフローのコピー＆ペーストの量では救われなかった。

そして、それは私に、一つの問題に偽装された二つの問題、すなわち努力、をもたらす。これは、単純な演習から複雑なプロジェクトまでを読んでやり直すことだけでなく、それを実行すること、つまり、ダラダラスクロールしたりTikTokに夢中になったりする代わりに、それに専念することを意味する。

私は週末を特定の技術書のために確保していたが、時間が少なすぎて、本が多すぎることに苛立っていた。

AIは、即座の満足感に新たな次元を与えた。AIがプロンプトから完璧なプロジェクトを生成できるようになるまで、あるいは私たちがそれを放棄する必要があるまで、それは恐ろしいことだ。

かわいそうな若者たちよ。設計上であれ習慣上であれ、チューニングアウトの喜びは終わった。

そして、誤解しないでほしい。私は彼らを責めているわけではない。私たちは皆、同時に被害者であり加害者なのだ。ただ、レベルが異なるだけだ。