「私はコードを書くことができません。 なぜなら、本やコース、キャンプがたくさんあるので、最近は学ぶ機会がたくさんあるからです。 彼らの言語を話せば、機械革命をよりよく理解できると思います。 少なくとも試してみるべきですか？
-デコーダ
親愛なるデコーダー様
機械の「言語」を話したいというあなたの願望は、テッド・チャンの短編小説を思い起こさせます。人間科学の進化」 この物語は、世界の理解が人間の専門家の理解をはるかに超える超知的な「メタヒューマン」によって、ほぼすべての学問分野が支配される未来を想像しています。 新しいメタヒューマン発見の報告は、表面上は英語で書かれ、誰でも読むことができる科学雑誌に掲載されていますが、非常に複雑で技術的に難解であるため、人間の科学者は神学者に似た役割に追いやられ、曖昧なテキストを解釈しようとしています。神の意志が中世のスコラ学にあったように、彼らに。 独自の研究を行う代わりに、これらの科学者志望者は現在、解釈学の芸術を実践しています。
少し前まで、コーディングが最も将来を見据えたスキル セットの 1 つと見なされていた時代がありました。それは、私たちの未来を決定するテクノロジー エリートへと人を導くものでした。 2000 年に最初に出版されたチェンの物語は、この知識の限界を予見する能力において先見の明がありました。 深層学習やその他の形態の高度な AI などの分野では、多くの技術者は、現代的な意味での「専門家」というよりも、すでに神学者や錬金術師のように見えます。彼らは最初のコードを書きますが、多くの場合、その出現を説明できません。データセットのトレーニング中にプログラムが開発する高レベルのスキル。 (DeepMind の主任研究科学者である David Silver が 2016 年に、AlphaGo (彼が設計したプログラム) がどのように勝利戦略を開発したかを説明できないと主張したのを聞いたときのショックを今でも覚えています。 、「内省と分析の独自のプロセスを通じて」)
一方、GPT-3 や GitHub の Copilot などのアルゴリズムはコードを書くことを学び、ソフトウェア開発者という職業は、来たるべき自動化の津波の中で穏やかな孤島と見なされていましたが、すぐに無関係になるのではないかという議論を巻き起こし、自己に対する実存的な恐怖をかき立てています。プログラミング。 暴走する AI のシナリオは、マシンが独自に進化することを学習する可能性に長い間依存してきました。コーディング アルゴリズムが Skynet の乗っ取りを開始しようとしているわけではありませんが、それでもなお、テクノロジーの不透明性が高まっていることについて正当な懸念を引き起こしています。 結局のところ、AI には、特異な解決策を発見し、人間の直感に反するアドホック言語を発明する、確立された傾向があります。 当然のことながら、多くの人が不思議に思うようになりました: 人間がコードを読めなくなったらどうなるでしょうか?
デコーダーさん、厳しい現実を認めるために、これらすべてに言及しますが、それは称賛に値すると私が考えるあなたの野心を軽視するためではありません。 それだけの価値はありますが、プログラマーの陳腐化に対する一般的な懸念は、私を人騒がせで時期尚早だと思います。 自動化されたコードは、何十年にもわたって何らかの形で存在してきました (HTML と CSS を生成した 1990 年代の Web エディターを思い出してください)。現在、最も高度なコーディング アルゴリズムでさえ、単純なエラーが発生しやすく、人間の監視を少しも必要としません。 また、あなたはコーディングでキャリアを築こうとしているのではなく、より深い好奇心に突き動かされているように思えます。 オープン ソース プロジェクトに貢献したり、定期的に使用するプログラムの単純なバグの修正を提案したりするなど、愛好家の創造的な楽しみを考えているのかもしれません。 または、作業の面倒な側面を自動化する可能性に興味を持っているかもしれません。 私があなたの質問を正しく読んでいれば、あなたが最も望んでいるのは、現代生活の多くを支えている言語をより完全に理解することです.
コーディングが今やリテラシーの基本的な形式であるという説得力のあるケースがあります。データ構造、アルゴリズム、およびプログラミング言語の把握は、私たちが巻き込まれているより大きなイデオロギーを理解することになると、読み書きと同じくらい重要です。 もちろん、好事家を信用しないのは当然です。 (アマチュアの開発者は、プログラミング言語の構文を習得していても、成功する製品を作成するために必要な先見性やビジョンをまったく持っていないため、大混乱を引き起こすだけの知識があると軽蔑されることがよくあります。) . アマチュアの知識の利点の 1 つは、初心者に知識の少なさを印象付けるだけで、好奇心をかき立てる傾向があることです。 合理化されたユーザー フレンドリーなインターフェイスの時代に、表面下に潜むインセンティブやアジェンダを考慮せずに、テクノロジーを額面通りに受け取りたくなりがちです。 しかし、基礎となる構造について学べば学ぶほど、より基本的な疑問が頭を悩ませるようになります。コードはどのようにして電気インパルスに変換されるのでしょうか? ソフトウェア設計は、ユーザー エクスペリエンスをどのように微妙に変えるのでしょうか? オープン アクセス、共有、デジタル コモンズなどの原則の根底にある価値は何ですか? たとえば、カジュアルなユーザーにとって、ソーシャル プラットフォームは友人とつながり、有益な情報を伝えるように設計されているように見えるかもしれません。 ただし、サイトがどのように構成されているかを認識すると、注目を最大化し、堅牢なデータ トレイルを作成し、ソーシャル グラフを収益化するために、その機能をどのようにマーシャリングするかについて、より批判的に考えるようになることは避けられません。
最終的に、この知識は宿命論から私たちを守る可能性を秘めています。 プログラムがどのように構築されるか、またその理由を理解している人は、その設計を避けられないものとして受け入れる可能性は低くなります。 あなたは機械革命について話しましたが、最も有名な歴史的革命 (つまり、人間によって開始されたもの) は、大衆のリテラシーと技術革新が組み合わさった結果であったことに言及する価値があります。 印刷機の発明と、新しく読み書きができるようになった大衆からの書籍の需要は、プロテスタントの宗教改革やフランス革命、アメリカ革命の土台を築きました。 大衆のかなりの部分が自分で読むことができるようになると、彼らは司祭や王の権威と、支配の仮定の必然性に疑問を呈し始めました.
データの正義、自動化、AI の価値など、現在最も差し迫った倫理的問題を検討している技術者の幹部は、より大規模な公開討論の必要性を強調することがよくありますが、一般大衆がテクノロジーの基本的な知識を欠いている場合、微妙な対話は困難です。問題があります。 (たとえば、最近の米国下院小委員会の公聴会を一瞥するだけで、議員が規制しようとしている技術を理解するのにどれだけかけ離れているかがわかります。) ニューヨーク・タイムズ テクノロジー ライターの Kevin Roose 氏は、高度な AI モデルが開発されていることを観察しています。密室で、そして好奇心旺盛な平信徒はますます、彼らの内部の働きについての難解な報告を通して雑草を取り除くことを余儀なくされています-または信仰に関する専門家の説明を受けます. 「についての情報が [these technologies] 多くの場合、企業の PR によって骨抜きにされたり、不可解な科学論文に埋もれてしまったりします」と彼は書いています。
チェンの話が、人間を「ループに入れておく」ことの重要性についてのたとえ話である場合、知識の輪を可能な限り大きくすることを保証するための微妙なケースでもあります。 AI が私たちの言語にますます熟達し、人間らしく感じることができる方法で読み書きし、会話する能力で私たちを驚かせている瞬間に、人間がプログラミングの方言を理解する必要性がすべてになっています。より緊急。 その議論を話すことができる人が多ければ多いほど、機械革命の解釈者ではなく、その作成者であり続ける可能性が高くなります。
忠実に、
雲
ストーリー内のリンクを使用して何かを購入すると、手数料が発生する場合があります。 これは、私たちのジャーナリズムをサポートするのに役立ちます。 もっと詳しく知る.
この記事は、2023 年 3 月号に掲載されています。 今すぐ購読する.
この記事についてのご意見をお聞かせください。 で編集者に手紙を提出してください [email protected].