AI によって生成されたコードは、「最終ドラフト」ではなく「初稿」と見なす必要があります。 Google Chrome のエンジニアリング リーダーである @addyosmani のブログによると、彼の主張は非常に明確です。AI によって生成されたコードは「最終草稿」ではなく「初稿」として扱われるべきであり、AI は「勤勉だが経験の浅いインターン」として扱われるべきです。 オスマニ氏は、AIが生成したコードは一見完璧に見えるものの、文脈の深い理解や意図された意味の把握が欠けていると主張しています。そのため、AIコードはジュニア開発者やインターンのコードと同じように扱うべきです。 • 速度を向上させるために使用できます。定型的なコードを記述して、面倒な手作業を実行させます。 • 「読む」と「理解する」プロセスを決してアウトソーシングしないでください。AI に文章を書かせることはできますが、それを人間が読んで確認する必要があります。 なぜこれをしなければならないのか？（潜在的なリスク） 1. 意図と行動の乖離 • コードを読んで理解しないと、「コードの動作」と「設計意図」のつながりが断ち切られてしまいます。 • コードに問題があり、事前にレビューしていなかった場合、なぜそのように記述されたのかわからず、メンテナンスが悪夢になります。 2. スキルの萎縮 AI の出力を盲目的に受け入れると、エンジニアの批判的思考力とデバッグ能力が低下する可能性があります。 あるエンジニアはこう述べています。「AIの出力の検証をやめれば、すぐにバグが導入されるだけでなく、そうしたエラーを見つけるために必要な能力が体系的に低下することになります。」 3. 「正しく見える」ために誤解を招く: AI コードは多くの場合実行され、テストに合格しますが、微妙な論理的欠陥、セキュリティ上の脆弱性 (インジェクションの脆弱性など) が含まれていたり、エッジ ケースを適切に処理できなかったりする場合があります。 • 覚えておいてください：LLMが悪いコードをリリースするわけではありません。リリースするのはチームです。責任は常に人々にあります。 実践的なアドバイス：AIと共存する方法 Osmani 氏は、チームが AI を活用して効率性を向上させながらコードの品質を維持できるようにするための具体的な提案をいくつか提供しました。 • 「人間が関与する」環境を確立する: AI は最初のバージョンを作成できますが、コードが意図したとおりに動作するかどうかは人間が確認する必要があります。 • 厳格なコードレビュー: AI コードのレビュー基準は下げるべきではなく、むしろ人間のコードのレビュー基準よりも厳しくする必要があります。 • 「動作する」だけでは十分ではありません。コードが動作することを確認するだけでは不十分です。どのように動作するかを理解する必要があります。理解できないコードはマージしないでください。 • 自動化ツールを活用する: 人間によるレビューは依然として必要ですが、インテリジェント エージェント ツールを使用して、補助的な防御線として lint チェック、正規表現のマッチング、ユニット テストを自動化できます。 ブログアドレス:
