田口善弘＠中央大学:「エンジニアの仕事が奪われるくらい、有能なコーダーだ」は盛りすぎだし、「まったくの誤りを自信満々に提供するけしからんやつだ」というのは正しいですが、一面しかついていません。 大体において大雑把にいうとChatGPTの使い方は 「自分が正しいかどうか判断できるものに使うには有用」 ということになると思います。「自分が正しいかどうか判断できるもの」ならChatGPTに頼まなくてもいいのでは？と思うかもしれませんが、例えば僕がChatGPTに「この英語をネイティブ風に直してください」という一文と共に自分が書いたつたない英語を投げるとします。ChatGPTは英語の文を直して送り返してくれます。僕にはこの英文がネイティブ風なのかどうかは解りませんが、意味がおかしいかどうか、とか、自分の基準で見てつたない英語かどうかの判断はできるので、意味が間違っていなくて、自分から見てつたない英語でなければChatGPTの書いてくれた英文を採用しても何の害もありません。つまり「こういう風にして欲しい」と思っても自分ではそれを作るのが大変だけど出来たものが正しいかどうかは簡単に判断できるような場合には使えばいいと思います。一般に何かの答えを考えるのは難しいですが、答えが合っているかどうかは確認するのは比較的容易な問題はたくさんあります。そういうものに使うのが良いでしょう。ChatGPTが嘘を吐くのも事実なので自分で当否が判断できないものにChatGPTを使うのは絶対に止めた方がいいです。 ちなみに「エンジニアの仕事が奪われるくらい、有能なコーダーだ」というのは「こういうプログラムが欲しい」と思っても作るのは大変ですが、できたものが正しいどうかは動かしてみればわかるので（当否の判断が可能）「プログラマーはやることなくなるよね」という意味で使われていると思います。

yosuke_furukawa:エンジニアの仕事は奪われるというか、それらをうまく使える人達とそうじゃなく職人気質の温かみを持ったコードを書いていく人達で分かれるような気がします。ChatGPT ではありませんが、 Github copilot を使うと、コメントを書いてコードを書き始めると殆どの作業を書かなくても済むようになっています。もちろんすべてのコードの生成は無理ですが、うまく利用することで効率化ができると思います。 ただもちろん AI が自動生成した関数も間違っていることがあります。 100% 確実に使えるものじゃないことは確かで、間違っていたら自分で直せる必要があります。それには一定の知識や専門性が必要なのは確かです。なので、これを「使えないもの」と思い込んで全く使わないとすると非常に損することになると思います。 エンジニアの仕事が奪われるとまでは思いませんが、使わなかったら損する、と思っています。

結城浩:私の個人的な印象に過ぎませんが、一言で言えば「検索」と同じような扱いをするのが妥当であると思います。 コーディングするときに、文法の細かい部分や、決まり文句や、ライブラリの使い方や、基本的なサンプルコードを検索するのは普通にあることです。多くの人がブログ記事などを通じてそれらに関する情報を提供しています。 しかしながら、そのすべてが正確なわけではありません。まったくのでたらめがまことしやか書かれていることも少なからずありますし、正しいけれど情報が古かったり、あるいは細かい条件にウソが紛れていたりします。時にはそのままコピペで利用したらセキュリティ上、非常にまずいことが起きることもあります。 ですから、コーディングの助けとして検索することは普通にありますし、大いに役立ちますが、検索して得られた結果は自分でしっかりと吟味しなくてはいけません。ましてやそのままコピペして終了とはいきません。 私たちは「検索」で見つけてきたものに対して上で書いたような取り扱いをします。AIが自動的に「生成」してくる成果物もそれと同じような扱いをするのが妥当であると思います。大いに役立ちますけれど、吟味を怠ってはいけないということです。 ただし今後、AIが進化するにつれて「あてにできる度合い」は増していく可能性は高くなると思います。 　＊　＊　＊ 以下は宣伝ですが、私がChatGPTを使ったときのファーストインプレッションをメールマガジンに記載しました。 ◆ChatGPT: AIによるチャットシステムとの対話 https://mm.hyuki.net/n/n51dbfaeda86a

熊崎 宏樹:個人的にこれは途方もない潜在能力を持ったアプリケーションだと感じました。 僕の理解が正しければChatGPTも規模が大きくなっただけで言語モデルであることには代わりありません。言語モデルというのはスマホで日本語入力をしている時に予測入力補完が出してくる機能などにも使われているものです。 大量の会話例を読ませる事でその会話の続きを自動生成していけるという言語モデルの教師データとパラメータ数を拡大していくだけでは例えばこの結城さんの会話例のような、知性を感じさせるような会話はできないと理解しています（僕は自然言語処理の専門家ではないので断言はできませんが）。何か明かされていない学習上のブレークスルー（データセットの用意の仕方等）があったのではないかと推測していますがそのタネを掴んだという話は今の所観測できていません。imosさんも学習のさせ方に興味を持ったようでいくらか実験的なクエリを試していました。 人間に知性を感じさせるインタフェースというのはかなり高いインパクトを持っており、そもそも人間は知性を持った相手とは何らかの文脈を築き会話を用いて超高次元な論理空間の中で意味を伝えあって意思疎通をしています。「背中掻いて」「ここ？」「もっと右上」「そう、あとちょっと左上も」みたいな感じで、会話の中で文脈を作って状態を変えていくことで複雑なやり取りを無意識に行っていますが、過去に人間にその文脈を共有できていると意識させ得たアプリはこれまで世の中に出回っていなかったと思います。 これまでのサービスは人間が例えば電車の乗換案内アプリを立ち上げるとか「アレクサ、ジャズを再生して」と話しかけるとか検索の絞り込みワードを足し引きして調整するといった方法であの手この手で人間からコンテキストを引き出して問題空間を狭めた上でソフトウェア自体が持つべき情報量と予め揃えたデータセットとユーザーに見せるインタフェースの間でバランスを取る事がアプリケーション企画者の腕の見せ所のような側面がありましたし、そういう世界観の中で例えば地図とか電卓とかニュースとか音楽プレーヤーとか様々なアプリが開発されてきました。 スマートスピーカーの持つ音声対話インタフェースは識字率の低い地域へも情報サービスを届けられる可能性があるとして大いに注目されていましたが、そもそも会話が成立する条件が限られるので結局私はスピーカーの中に人が居るかのような扱いはできず特定の呪文を覚えたり登録したりして唱える用法ばかりになってしまいました。 ChatGPTのように任意の自然言語を受け取って応答するインタフェースは今度こそ様々なアプリの統合的な玄関として機能するかも知れません。過去のサービスではユーザのニーズを少しでも上手く早く叶える為に細かいインタフェースのチューニングやアンケートやA/Bテストなどをたくさん行って来ましたがユーザーがサービス側の知性を信用して細かい注文を初めから付けてくれたらそもそもどんな改善が求められているか明らかにわかるようになります。これはサービス提供者としては革新的な出来事です。 長々と書いてきましたが、短く言い換えるとこうです。「機械が出した答えにケチを付けれる」という些細に見える改善は潜在的にものすごい可能性を秘めているのではないかと大いに熱視線を向けています。 それとここは日本ですからGPTを用いて喋る2次元のキャラクターなんかは今現在どこかで猛スピードで開発されていてもおかしくないですね。どんな面白い会話ができるか今から楽しみにしています。