開発者の生産性に関する議論が激化し、AIの使用が業界を分断

AIは少数の人々の生産性を向上させるが、ほとんどの開発者には逆効果となる可能性があるとカラペツァスは警告している。

ブテリンは、自分の専門外ではAIがより役立つと感じており、自分がよく知っている分野ではあまりそうではない。

効果的なAIの使用は、盲目的な依存ではなく、適切な質問をすることに依存しています。

業界の主要なソフトウェア関係者の間で、人工知能ツールが開発者のパフォーマンスをどのように再形成しているかについての議論が高まっています。一部の人々はAIが限られた開発者のサブセットのみを強化していると主張する一方で、他の人々は特定の文脈におけるその利点を見ています。

Karapetsas氏によると、AI統合を通じて生産性が向上している開発者はわずか5%から10%で、残りの大多数は出力の品質を低下させる方法でAIに依存しているという。

彼は、開発者の最大95%が共同作業環境で責任を負う可能性があることを警告しました。なぜなら、彼らはしばしば不具合のあるコードや危険に効率的でないコードを提出するからです。

私の開発者として、また開発者のマネージャーとしての経験から、今日のAIは次のようになっていると思います：– 5〜10%の開発者を強化している– 残りの90〜95%をダメにし、雇用する側や一緒に働く側にとって負担になっています。皆さんはどう思いますか？

— レフテリス・カラペツァス (@LefterisJP) 2025年6月7日

彼の観察では、経験の浅い開発者は、その影響を深く理解せずに、AIが生成したコードに大きく依存する傾向があります。この傾向は、表面的には機能するかもしれないが、重大なバグやパフォーマンスの問題を含む出力につながることが多いと彼は指摘しました。彼は、この動作が本番環境レベルの環境にもたらすリスクを強調しました。

ヴィタリック・ブテリンとは異なるユースケース

イーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリン氏は、最近の経験に基づいて異なる視点を提供しました。Buterin氏は、AIツールは専門知識が不足している領域で最も役立つ傾向があると述べました。彼は、ネイティブのAndroid開発を試したり、低レベルのLinux内部を探索したり、AIが研究を合理化したり、アイデアを迅速にテストしたりした個人的な例を挙げました。

対照的に、ブテリンは、彼が深い専門知識を持つ分野においてAIの価値が低いと見なしています。彼は、そのような場合、AIは開発を加速させたり意思決定を改善したりするのにほとんど役立たないと述べました。しかし、専門家にとって、AIは依然として手作業の負担を軽減し、さらなる調査に値するかもしれないアイデアを提案するためのツールとして機能することを認めました。

両方の声がAIの有用性を最大化するための主要な要素を指摘しました：正確で情報に基づいた質問をすることです。エロン・マスクがGrok AIツールについての以前のコメントを引用し、会話に関わった開発者たちは、効果的なプロンプトが重要なスキルであると指摘しました。それなしでは、有能なツールであっても最適ではない結果をもたらす可能性があります。