最近は生成AIをアイデア出しやエラーの調査、コーディング支援等に幅広く利用しています。
特に注目されるのは、この夏にもOpenAIからリリースが予定されている「GPT-5」です。その能力は大幅に向上すると言われており期待しています。AIの専門家の中には、人間と同等以上の知能を持つ「AGI（汎用人工知能）」が、今後2年から5年で実現する可能性を指摘する声もあります。SFの世界が現実になりつつあるのかもしれません。
現状でも「GitHub Copilot」のようなAIエージェントが開発業務を支援してくれますが、エラーが発生したり期待と異なる成果物が生成されることもあり、依然として人間によるサポートは不可欠です。特に、独自の機能や複雑なロジックを持つプログラムの作成には課題が残ります。
現在のAIは、文脈の深い理解、暗黙知や常識に基づく推論、物理的な直観といった能力がまだ十分とは言えません。これは、学習データの不足が一因と考えられます。
しかし、AIがこれらの課題を克服する道筋も見え始めています。より広範なデータへのアクセス、自律的な学習能力の向上、AIロボットの普及などが進むことで、明文化されていない知識の獲得が進むでしょう。能力向上による信頼獲得と活動範囲の拡大による知識獲得という好循環が生まれ、AIの活用は段階的に拡大していくものと予想されます。
AIの出力内容は検証した上で利用していますが、将来AIの精度が飛躍的に向上すれば人間の検証速度が却って足かせになってくるかもしれません。チェック工程そのものをAIに委ねることで人間の負担を軽減できる可能性も考えられます。問題発生時の対策や関係者への説明といった対応もAIが可能になるかもしれません。
ちなみに先日、ある外部APIを使おうとAIの指示どおりコードを組んだところエラー連発。「設定を確認してください」とAIに言われるままに何度も見直しと質問を繰り返しましたが、結局のところ“設定”ではなく認証方式そのものが廃止されていたのが原因でした。基礎的な設定や公式ドキュメントの更新情報を確認する大切さを改めて実感しました。今後も最新情報を追い、AIと共に成長を続けて参ります。
HM