AI時代の技術力獲得プロセス
「AI時代にも写経は有用か？」という問いについての暫定解
https://gyazo.com/85dceeea9364a7e439a85edfde4349b0
新しいプログラミング言語を学ぶ時に、まずはチュートリアルやマニュアルの通りに淡々と入力して結果を観察する「守破離の守」「写経」的な作業が必要になる。 そしてその先で難しい問題にであい、時間をかけて乗り越えることになる。
AI時代でもこれは基本的には変わらない。図中の矢印が相似形なのがそれを表現している。
違いは、その写経の対象が「大勢の人向けに書かれたチュートリアル」から「AIが自分のために生成してくれた手順書」に変わることと、その手順書の作者が質問に答えてくれることだ。
主に後者の効果によって、ある程度小さい山を乗り越えることが容易になる
https://gyazo.com/c79edaf595fb233955f32d2e7c1d87c8
ここの部分
これによってAI時代のAIによってアシストされた学習者は、同じ時間でより遠くまで進み、より大きな壁にぶつかることになる
Making ver.1
「AIが支援してくれたからAzureがわかる！どんどん設定進む！」
「不可解な現象……Azureのことなにもわからん……」←いまここ
AIが生成した手順書に従ってAzureの環境構築を(ほぼ未経験の素人が)やった結果、途中までスイスイできて、最終的によくわからない振る舞いになって完了しなかったw
多分これプログラミングがわからないままAIでプログラミングをした時に体験することと同じだと思う
システムが大きくなってからそれが理解できてなくてトラブル対処できなくなる。しかしこの「限界」にたどり着く速度がAIで加速されてて、今までよりも短い時間で行き詰まるが、行き詰まったときまでに進んでる成果は今までより大きい。
次の一手は、この「行き詰まるところまでの成果」を見直して、有用な部品を取り出して再利用することで、1回目の道よりも良い道を進むことだと思う
有用な部品の具体例: MacBookでdocker buildしてAzureにpushしたらCPUアーキテクチャが異なるのでわかりにくいエラーが出た、解説は同じアーキテクチャを仮定してシンプルに書かれてるので、読み替えるかビルド環境を揃える必要がある
少し言語化ができた、AIが来てもテキストの通りに淡々とやる「写経」的な作業は無くならないが、その写経の対象が「大勢の人向けに書かれたチュートリアル」から「AIが自分のために生成してくれた手順書」に変わるんだ。
teramotodaiki
Azureの闇の話かと思ってワクワクしたけどDockerあるあるでしたね
Azure CLIで割と何でも出来るので、CLIにログインする所まで頑張ればClineにバトンタッチ出来そう
nishio できるんだけどazをauto approveリストに入れたら爆速で何をやってるのか理解できないことをやり始めたのでやめたw
nishio
Azureの闇の話は、まだ闇を抜けてないから言語化できない...
とりあえずKey Vaultの参照が解決されずに文字列のままで環境変数に渡ってることがわかった
Dockerあるあるの方は、エラーメッセージをo3に貼ったら即答で解決されたので「小さい山がAIですぐ乗り越えられる」の方の例ね、わかりにくいので書き足しておこう
https://gyazo.com/c79edaf595fb233955f32d2e7c1d87c8
ここの部分