ChatGPTなどの生成AIが流行った理由は、「インタフェースが優れていたから」ではなく、「人間が適当に話しても成立するインタフェースが、初めて成立したこと」だと思うのです。
I believe that generative AI like ChatGPT became popular not simply because the interface was good, but because, for the first time, an interface was created that works even when humans speak roughly or casually.
インタフェースとは、人間との会話を自然に受けつけてくれる"受付窓口"のことです。そして、この受付窓口の出来が、AIがどれだけ高精度の計算や予測をしようとも、この"窓口"の出来だけで、「使えるかどうか」が決定されてしまうという世界です。
An interface is basically a "front desk" that naturally accepts human conversation. No matter how precise the AI’s calculations or predictions are, the quality of this "front desk" alone determines whether it is usable or not.
つまり、近年のAIの進化の本質は、AIが賢くなったことではなく、AIが人間のいい加減なインタフェースに耐えられるようになった、ということではないかと思うのです。
In other words, the essence of recent AI progress is not that AI has become smarter, but that it can tolerate the messy, vague way humans communicate.
つまるところ、機械が人間の側に「下がってきてくれた」と言うべきなのかもしれません。
In short, it may be more accurate to say that machines have come down to the human side.
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少なくとも、かつてのエンジニアは、
At least in the past, engineers were valued as follows:
- Unixコマンドを多く知り、長いコマンドを素早く書ける人
People who knew many Unix commands and could quickly write long command lines
- 複雑なSQL文を記述し、一発で目的の結果を引き出せる人
People who could write complex SQL queries and get the desired results in one shot
- マニュアルなど読まずにプログラムを書ける人
People who could write programs without even reading manuals
が、無条件に尊敬される時代でした。
These people were respected almost unconditionally.
しかし今や、必要な条件を文章や口頭で説明すれば、これらの多くを生成AIが代替してくれます。率直に言えば、既存の「プログラミング」というパラダイム自体が、すでに成立しにくくなってきている。
Now, however, if we explain the requirements in words or speech, generative AI can replace much of this. The traditional paradigm of "programming" itself is becoming harder to sustain.
この流れを踏まえると、文部科学省が推進している「プログラミング教育」も、大きな方向転換を迫られているはずです。
Given this trend, the "programming education" promoted by the Ministry of Education must also be facing a major shift.
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で、少し調べてみました。
So, I looked into it a bit.
この予測自体は外れていないようです。ただし、それは急激な転換ではなく、段階的な再定義として進んでいるのが実態のようです。
This prediction does not seem to be wrong. However, the change is not sudden; it is progressing as a gradual redefinition.
教育現場ではすでに、「プログラミング能力」から「プロンプト設計能力」へのシフトが始まっていると言われています。
In education, it is said that a shift has already begun from "programming skills" to "prompt design skills."
従来は手を動かして作る人に価値がありましたが、現在は要件定義や構造設計ができる人に価値が移りつつある、ということです。
In the past, value was placed on people who could build things by hand, but now value is shifting toward those who can define requirements and design structures.
そして今重視されているのは、
And now, what is being emphasized is:
- 問いを立てる能力
The ability to ask the right questions
- 要件を言語化する能力
The ability to express requirements in words
- 出力を 疑う 能力
The ability to question the output
だそうです。
These are considered important skills.
まあ、「そりゃそうだろう」と思います。プログラム言語とは、所詮はコンピュータが読みやすいように設計された言語であり、プログラミングとは、その言語を用いたコンピュータへの命令書です。
Well, that makes sense. Programming languages are ultimately designed to be readable by computers, and programming is simply writing instructions to computers using those languages.
人間が文章や口頭でコンピュータに指示できるのであれば、そのような手間のかかる手段を使う必要はなくなるはずです。
If humans could give instructions in natural language or speech, there would be no need for such cumbersome methods.
ここで一つ、どうしても気になるテーゼがあります。
Here is one question that I cannot ignore.
―― 子どものプログラミング教育に多額の投資をしてきた保護者は、生成AIの登場によって、大損したのか？
Did parents who invested heavily in their children’s programming education suffer a major loss because of generative AI
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なるべく私情を排して考えてみました。
I tried to think about this as objectively as possible.
まず、むしろ大成功だった（大儲けした）可能性もあります。
First, it may actually have been a great success.
生成AIはプログラムやSQL文を自動生成しますが、それをそのまま投入するのは極めてリスクの高い行為です。
Generative AI can produce programs and SQL queries, but using them as-is is very risky.
そして、その結果を検証できる能力は、実際にプログラムを書いた経験のある人間にしか持てない、というのが現実だと思います。
And the ability to verify the results is something only people who have actually written programs can possess.
つまり、プログラミング能力は、今後も有利に働く、という仮説は成立します。
In other words, the hypothesis that programming skills will remain advantageous still holds.
一方で、逆の可能性もあります。
On the other hand, the opposite possibility also exists.
将来的に生成AIが、ゼロバグに近いプログラムを安定的に生成し、さらに人間側の曖昧な指示を補完し、不足している要件を逆に指摘するようになるかもしれません。
In the future, generative AI might reliably produce near-zero-bug programs and even point out missing requirements in human instructions.
そうなると、プログラミングという行為そのものが不要になります。
If that happens, programming itself will no longer be necessary.
それは、真の意味でのゼロコードの実現であり、「プログラミング」という概念自体が消滅する世界です。
That would be true zero-code, a world where the very concept of programming disappears.
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世界はどちらに進むのか――正直なところ、分かりません。
Which direction will the world take? Honestly, I do not know.
今や、「プログラミングが必要かどうか」を議論している時点で、すでに問題の本質から外れているようにも感じます。
At this point, even discussing whether programming is necessary may already miss the core issue.
問われているのは、「コードを書く能力」ではなく、「曖昧な要求を機械が実行できる形に変換する能力」だからです。
What is being asked is not the ability to write code, but the ability to transform vague human requests into forms that machines can execute.
そしてそれは、従来のプログラミング教育くらいしか体系的に教える手段がなかった領域とも言えるでしょう（この点において、数学教育だけでは十分に扱えなかったとも言えます）。
And this is a domain that has traditionally been taught only systematically through programming education (and, in this sense, mathematics education alone has not been sufficient).
しかし、前述した通り、それすらも補完してしまう、生成AIの登場もあり得るのです。
However, as mentioned earlier, generative AI may even compensate for that.
そうなると、プログラミング教育自体が、もはやカリキュラムから消えさる可能性すらあります。
In that case, programming education itself may disappear from the curriculum.
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それでもなお、私は、個人的に強い違和感があります。
Even so, I still feel a strong personal discomfort.
私には、プログラムであれプロンプトであれ、システムやプログラムを頭の中でイメージしないまま、それらを作り出すということが、どうしてもイメージできないのです。
I cannot imagine creating programs or prompts without first visualizing the system in my mind.
もしかしたら、そういうイメージ抜きでプログラムやシステムを作る未来はやってくるのかもしれませんが――個人的には、「その未来は、かなり厳しいのではないか」と感じています。
Such a future might come to pass, but personally, I feel it would be quite difficult.
それは、
That is because,
―― 図面のない建築物、設計図のない機械、楽譜のないオーケストラ
"a building without blueprints, a machine without design drawings, or an orchestra without a score"
が成立する世界をイメージできないのと同じです。『それって、どういう世界なのか』と考えてしまいます。
I cannot imagine a world where such things exist. What kind of world would that even be
とはいえ、技術革新というものは、いつも私の想像の斜め上を飛び越えていきます。
Still, technological innovation always goes far beyond my expectations.
だからこそ、「そんな世界は絶対に来ない」と言い切れない自分が、なんとも、もどかしいのです。
And that is why I feel frustrated that I cannot confidently say, "That kind of world will never come."