Bharath Ramsundar（@rbhar90）のスレッド

私は長年、法学修士（LLM）に対して悲観的でしたが、今や法学修士（LLM）と推論ツールは、科学と工学を真に変革する可能性のある段階に到達したと考えています。これはAGIではなく、Google検索やSATソルバーといった過去の汎用ツールをより広い領域に持ち込むようなものだと思います。 これはいくつかの疑問を提起します。コーディングとライティングの実践は、その分野において完全に変貌を遂げつつあるようです。学生にAIを使わないように取り締まるのは難しいように思われますが、AIを使うことは初心者の理解と成長を著しく阻害する可能性があります。同時に、AIは専門家にとって強力な力となるように思われます。学生がどのようにこの状況を乗り越えるべきか、という質問を受けています。私見ですが、AIを使わずにライティングとコーディングを学ぶことが、最良の結果を得る上でおそらく不可欠でしょう。 これに、法学修士精神病といったAIの他のリスクが加わります。理解していない分野で「ブレークスルー」を主張する初心者が今後ますます増えるでしょう。これは残念なことです。おそらく、資格主義への回帰を招くことになるでしょう。残念ながら、専門家が初心者の成果を精査するには、一日に十分な時間がありません。法学修士の世界モデルが自己検証できるほど洗練されるまでは、これはおそらく避けられないでしょう。 これは科学や工学にとって何を意味するのでしょうか？私は悲観的かもしれませんが、シンギュラリティはどこにも見当たらないと考えています。むしろ、AIの非効率性がAIの成果をほぼ相殺し、わずかな成果にとどまると考えています。私自身の立場から言えば、寄稿されたコードへの不信感が高まったため、@deep_chem のプルリクエストへの対応を遅らせています。学生がAIを使って誤ったコードを寄稿しようとするからです。そのため、私は実績のある既存の貢献者によって精査されたコードのみをマージしています…。AIはコードレビューの負担を増やすことで進歩を遅らせてきました。これは逸話ですが、他の分野でも同様のパターンが見られるのを目にしています。同時に、専門家はAIを活用して画期的な成果を達成するでしょう。効率性と非効率性の向上は、微妙なバランスの上に成り立つでしょう。 自動検証ツールの開発は、AIにおける最大の課題となります。これは長くゆっくりとした努力を要するものになると思いますが、そこに真のブレークスルーへの道が開かれているのです。 （最後に、この投稿はAIを一切使用していません！AIを使用しないことで、ブレインストーミングの際の思考がより明瞭になります）