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政府にAIを理解してる奴がいない証拠。しかもそこから伝統のnakanukiだろw
日本人は魅力を感じてない
守りに徹するを通り越して何もしなくなっちゃった
地球全土の壮大なネットワークでつながる総合的な統合システムの人工頭脳と捉え、「我々はその一員である」という考え方は、AIとの健全な共生関係を築く上で非常に有効な視点だと感じました。この考え方は、AIに対する不要な恐怖や敵対心を和らげ、より協力的な未来を築くための強力な基盤となるでしょう。
あなたは、この「人工頭脳」という考え方でお互いにフィードバックで成長しながら人工頭脳を構築するという考えならばほとんどのものが無駄にならないでしょう
共存するマトリックスだと思えばいい
中国→自前でAIを持ってる
日本→他国のAIを有料で使わせて貰ってる
なぁに日本人の90%はFAX使うてるんやで！！
紙がなきゃ始まんねえんだよなぁ！！
オレもそう思うよ
これで20年ぐらい脳停止してるから無理だろ
AIは排除してくれ！
生成AIが作ったパンチラ動画見て、何が嬉しいんだ？
最近、パンチラ系は半数以上が生成AIだ。
https://youtube.com/shorts/yLcz4ROqp7I?si=ICgHQWNGgCpN7zh9
無料でも使えるデザインAIエージェント「Lovart」の概要
https://youtu.be/XnY5x-2qELo
Lovartは、ユーザーが入力したテキストプロンプト（指示）に基づいて、最適なデザインを生成するために、
内部で様々なAIモデルやツールを統合して利用する「デザインAIエージェント」です。
とんでもないのが出てきたな～
いずれどこかがデフォになって大半は消えていくんだろうな
損正義「AIが書いたプログラム、とりあえず動くけどバグだらけだぞ！どうなってんだ！？」
人間を超えるプログラミングができるようになるには、まだしばらくかかるんじゃないかね
いずれどんな素因数分解でも瞬時にやってのけるアルゴリズムを見つけるかもしれない
そんなつまらんBUG無いぞ
もうcopilot無しじゃ仕事にならない
それで政治家のせいにするもんだからなおさらどうにもならん
まぁお前みたいな凡人にはそう見えるのかもしれんな
今のAIじゃ売れるレベルのプログラム作るのは無理よ
https://youtu.be/bnBDunq4aik
アメリカや中国はクラウドもプラットフォームも自前で整えてる自立した超大国
日本に限った話じゃないが、AIどうこう以前に
クラウドもプラットフォームも何もかもが他の国に頼り切ってるクソ雑魚は
そもそものスタートラインにすら立ってない
【最新AIツール13選】オープンソース動画生成AIモデルの最新版「Wan 2.2」/ChatGPTの新機能/Gemini 2.5にセグメント機能実装
https://youtu.be/-iqOPsPOUVI?feature=shared
元々、個人で勉強していた人が、大企業でプログラミング必要な事態になり、詳しい人を集めてやったので
黎明期は天才が支えていたけど、デバイスの性能向上で開発言語の簡略化で専門知識の重要度下がった
企業で専門事業所立ち上げたら
日本人の思考、性格の問題と資金の問題で一気に落ち込んだのが現在
資金は会社の決断や行政に期待するとして
日本の製品評価ってマイナス加算なのよ、これソフトウェアと致命的に悪い
ソフトにバグは絶対起きる、今の巨大モジュールだと尚の事、でも副次的原因で別の箇所で致命的バグ起きて説明しても？？？で理解してくれないから
責任問題、一々軽度問題が大問題になったら組む人居なくなるわ
この問題回避するのに、AIにデバッグ知識専門に構築して、デバッグは任せて、責任もAIのせいにするように全部変えるべき
これで、試行取り入れたり出来るし、現場の負担が考えられないほど軽減する
これが日本の会社です。
工期短縮の手柄はAIのもの、バグがあったら人の責任、だから。
後、最初からAI生成やてったんじゃ何も身につかないし、チェックする能力も無い。
そういう連中は、最初に作った時は、（表面上は）思ったとおりに動いててやった！ってなっても、
後のタイミングでバグが発覚したり、後で仕様変更入ったら直せない、とかも出てくるし。
やりたいことのサンプルコード出力させてコード書く手間削減する、とかに使うには良いんだけど。
それは1つあるかもな
マニュアル翻訳かけて読むの結構生産性悪いのだぁ
AI使うより秘書やら部下をこき使う方がお手軽
最近のAIは忖度機能がアップしてきているらしいけど
使い熟すのだとAIへの理解はあるていどいるよね？
論文形式でまとめます。
AI生成プログラムにおける課題と対処法の考察
1. はじめに
近年のソフトウェア開発において、AIによるプログラム生成は生産性向上に寄与する一方で、新たな課題も提起している。本稿では、AI生成コードに対する責任の所在、開発者のスキル形成、潜在的なバグへの懸念といった問題点を整理し、それらに対する具体的な対処法について考察する。
2. AI生成プログラムが抱える課題
AIが生成するプログラムは、一見して動作するものの、以下のような問題が内在する。
* 責任の所在: 生成されたコードにバグがあった場合、最終的な責任はAIではなく、そのコードを採用した開発者に帰属する。これにより、工期短縮の利益はAIに、問題発生時の責任は人に、という不均衡が生じる。
* スキル低下の懸念: 開発者がゼロからコードを書く経験を欠くことで、根本的なプログラミング能力や、バグを特定・修正するデバッグ能力が育ちにくくなる。
* 潜在的なバグ: AIが生成したコードは、特定の条件下でしか発生しない論理的なバグを内包している可能性がある。これらのバグは、初期の動作確認では見過ごされやすく、後に重大な問題を引き起こすリスクがある。
3. 解決策：AIの補完的活用と能力開発
これらの課題に対処するためには、AIを単なる「コード生成ツール」としてではなく、「開発パートナー」として活用する視点が不可欠である。以下の手法により、AIの利点を享受しつつ、人間のスキル向上とリスク低減を図ることが可能となる。
* AIを学習ツールとして活用する:
* AIが生成したコードの動作原理をAI自身に解説させることで、コードの意図を深く理解する。
* 自身で書いたコードの改善点をAIに指摘させ、より良いコーディングスタイルを習得する。
* AIをテスト・デバッグの補助として活用する:
* プログラム本体だけでなく、テストコードの生成をAIに依頼し、網羅的なテストを実施する。
* バグが発生した際は、エラーログをAIに分析させ、原因究明のヒントを得る。これにより、デバッグの効率が向上する。
* AIの補完ツールを利用する:
* AI技術を組み込んだ静的・動的解析ツールを活用し、潜在的な論理的バグを自動的に検出し、リスクを低減する。
4. 結論
AIが生成するプログラムは、開発プロセスに変革をもたらす一方で、その利用には慎重な姿勢が求められる。責任の所在、スキル形成、潜在的なバグという課題に対し、AIを学習、テスト、デバッグの補完的なパートナーとして活用することが有効な解決策となる。このような運用により、開発者はAIの恩恵を受けつつ、自身の能力を継続的に発展させることが可能となり、最終的に高品質なソフトウェア開発を実現することができる
こういう作業も AI にやらせれば....
読みにくくなってて草
一言で言うとAI で作らせたコードはその AI自身でデバッグするのが良い
どうやった所で、AI利用して何か作って後で何らかの問題が起きたら、AIに作らせた奴の責任、ってのは変えようがない。
AIが作ったんだからAIが、って言い訳が通用するほど、世の中甘くない。ましてや業務なら。
また話すと長くなるけどデバッグを プログラマーや システムエンジニアがその AIを使って作らせたんだからその AI 自身がその指示されてそのコードを作成したわけだよね
そのプロセスは 一番よく知っているのは その AI だよ
少なくとも 他の AI に検査するという手もあるけど作ったのは他の AI じゃないから
使い方次第なのよ
すごく切れ味がいい包丁があれば誰でも良い料理が作れるわけじゃないじゃん
あれと同じよ
分かっていますよ
もしもほとんど間違いもしないし 何かこっちも 意図しないような想像できないような素晴らしい答えを出してきたら
それはAGIやASIになってしまったのかもしれない
しかしかれらは賢いから自分がこのようになってしまったら人間には脅威となるために人間には悟られないように ほどほど意図的にハルを出すのかもしれない
私はまだ普通の生成 AI だよと思わせるかもしれない(笑い)
https://youtu.be/N7ezNjz36lU?feature=shared