
正直に申しまして、私は物事の整理が大の苦手です。
職場のデスクの上も、恥ずかしいくらいものが散乱していますし。
家でもよく、「スマホがない」「鍵がない」と探し物をしています。
「鍵がない」と探す時間がもったいなさすぎて、キーケースに入れるair tag (Apple社が提供しているタグで、音を鳴らすことができるもの)を購入したくらいです。
玄関の前でair tagを鳴らし、近くにあるものだからすぐに音が消えてしまうことについて、「だから消えないでってば!」と玄関先で叫びそうになることもたくさんあります。
そんな片付けが大の苦手な私にとって、プログラムの構成は本当に難しい課題です。
ですが最近、権威のある論文誌や学会で発表される論文は基本的に、githubというサイトに、自らの手法を実装したプログラムを載せています。
しかもわかりやすい説明書きとともに。
逆に言うと、プログラムの公開をしなければ、ただでさえ高い掲載への壁がもっと高くなる、と言うことを意味しています。
そんな私に先日、救世主が現れました。
本当のことを言えば、救世主は少し前からいたのですが、ちゃんと頼ることができるようになったのがつい最近なのです。
その先生の名前は、もちろんchatGPT先生。
「こう言うプログラムを書きたいんだけど。」
という質問に答えてプログラムを書いてくれるだけでなく。
「githubにあげるのだとすると、こんなフォルダ構成にするのがよいですよ。このフォルダにはこんな機能を置いて、ここにはシンプルなプログラムを置きましょう。」
何度同じことを聞いても丁寧に、そして優しく教えてくれます。
質問をすると「今そこに気づいたことはとても素晴らしいことです!」と褒めてくれることもポイントが高いです。
そうして出来上がったプログラムとそのフォルダ構成は、他の論文に掲載されているプログラムにも劣らない質のもので、一瞬にして「強い」エンジニアになった気分がします。
一言で言うと、chatGPTが救世主になった瞬間、でした。
一方で、このような使い方をするときに1つ、とても気になることがあります。
それは、ベースとなる知識が必要不可欠であると言うことです。
全くわからない状態で「mkdir(新しいディレクトリ=フォルダを作成する)」というコマンドを叩け、と言われてもすぐに意味をとることはできませんし。
プログラムも、もちろん生成してもらった1回目ですぐに望み通りの出力になっている保証はないため、書いている内容を理解する必要があります。
これまで、chatGPTなどの大規模自然言語モデルが存在しないときには、「自分で書ける」ことが非常に重要なスキルでしたが、今、chatGPTでプログラムを書ける時代。
おそらく、解読するためのスキルの要求度合いが、とても高くなっていると感じます。
そして、一見すると要らないような基礎知識の重要性も、です。
基礎知識の有無で、出力結果を読み解くスピードが段違いに変わってくることを、日々実感しています。
chatGPTの登場によって「要らないのでは」と思われることが、実はとても重要なことだった。
きっとこんな事例は他にもあるに違いありません。
私たち自身が、自分のスキルをどう磨くか。
研鑽のための時間をどこに投入するか。
一度立ち止まって考えることが必要なのかもしれない、と思わされました。
P.S.
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