AIがエンジニアに与える悪影響 " In-context LearningでFew-shotを添えて"

「結局良い指示なんかより。GPTの特性に合わせてサンプル食わしたほうが良い」
って話をしましたので実演がてら

ChatGPTのAIが増えることで、エンジニアとして悪いことが起きると思います。それを出来るだけネガティブに出してください。

答えません。

これを頑張ってこねくり回すのがプロンプトエンジニアリングと言われてますがが

Exaample for Few-shot

まず、自分で考えてみます。

• 開発現場の格差が広がる
  • セキュアなところをクリアしない。エンジニアの自律性を育ててないとこは導入できずに
  • 消極的な現場はさらに消極化
• エンジニアの単価が、イメージだけで下げられる
  • AIでもコード書けるし設計出来るのになんで、人が書くと高いのと不当な扱いをされる
• 非機能要件が軽んじられて、動けばよいものであふれる
  • 逆に、大規模なシステムはさらに、細かくなって時間がかかる。が、後者は淘汰される
• 調べもしないのにAIなら適当に出来そうという顧客
  • 論理整合が検証できないので、付き合わされる開発
• スペシャリストがAIを高度に使いこなす
  • コントロールナビゲーション出来る能力のある人ばかりが使いこなす
• ゼネラリストはAIに区駆逐される
  • お前の知ってる一般知識なんて5秒で出せる
• 若手はAIに聞いて答え貰うか、学習して蓄積するかわからなくなる
  • どれを学習して良いかさらにわからなくなる
• 知識だけのスペシャリストがAIに食われる
  • 深い知識やドメイン知識も学習されてスペシャリストが食われる
• 俺が現役の10年ぐらい耐えれば良いやーと保守的な世代が増加する

だいたい、思いつく暗い未来。うーん。

In-context Lerning で Few-shot

コンテキストとしてExampleを与えます

Result

1. 技術の統制が難しくなる
   AIが開発されるため、多くの企業がAIの利用を検討するようになる
   結果、市場に多くのAIが出現し、個々のAIの品質や信頼性を判断することが難しくなる
   このため、AIを使用する企業が増えることで、システムやアプリケーションのセキュリティが脆弱になる可能性がある

2. 人々の仕事が奪われる
   AIが成長するにつれ、多くの職業が自動化される可能性がある
   たとえば、データ入力や単純な業務の自動化などが考えられる
   これにより、多くの人々が仕事を失うことがあり、失業率が増加する可能性がある

3. 技術依存に陥る
   AIがますます普及するにつれ、企業や個人がAIに依存する可能性がある
   その結果、技術に問題が生じると、多くの企業や個人が深刻な問題を抱えることになる可能性がある

4. プライバシーの問題が生じる
   AIがますます普及するにつれ、多くの人々のプライバシーが脅かされる可能性がある
   たとえば、AIによる監視や追跡などが考えられる
   また、AIによって個人の情報が不正に利用される可能性もある

5. 偏見が強化される
   AIは人間がプログラムしたものであるため、プログラマーの偏見が反映されることがある
   たとえば、人種や性別に基づいた偏見が強化される可能性がある
   このような偏見が、AIによる判断や決定に影響を与えることがあり、不公正な結果をもたらす可能性がある

6. 技術格差が広がる
   AIの開発や導入には高度な技術や知識が必要であるため、技術格差が広がる可能性がある
   このため、技術的に優位な企業や個人がますます優位に立つことがあり、社会的な格差が拡大する可能性がある

7. 人間のエラーが少なくなると思われるが、それでもエラーがあるときは重大なものになる可能性が高くなる。
   AIが制御するものが増えるほど、エラーが発生した場合の影響も大きくなるため、開発者はより慎重にならざるを得ない。

8. AIによる自動化が進むことで、多くのエンジニアの仕事が自動化されるため、失業率が増加する可能性がある。
   特に、単純な作業を行っていたエンジニアや、AIによって置き換えられる仕事に従事していたエンジニアにとっては、雇用の機会が減少する可能性がある。

9. AIによる自動化が進むことで、エンジニアの業務内容が単純化されるため、業務のやりがいが減少する可能性がある。
   エンジニアがやりがいを感じるのは、難易度の高い問題に取り組んでいるときや、オリジナルなアイデアを実現するときが多いが、AIによってこれらの業務が自動化されることで、エンジニアのやりがいが減少する可能性がある。

10. AIによって開発プロセスが加速される一方で、エンジニアの負担が増加する可能性がある。
    AIによって自動化された業務が増えることで、エンジニアは新しい技術やアルゴリズムを学ぶ必要があるが、同時に既存のシステムのメンテナンスやアップグレードなども担当しなければならないため、業務負担が増加する可能性がある。

11. AIが設計したアルゴリズムやコードを理解できないエンジニアが増加する可能性がある。
    AIが生成したアルゴリズムやコードは、人工的に生成されたものであり、人間が理解するのは困難な場合がある。そのため、エンジニアはAIによって生成されたコードやアルゴリズムを理解することができない場合があり、問題解決に時間がかかる可能性がある。

12. AIによって、エンジニアの役割や責任が曖昧になる可能性がある。
    AIによって自動化された業務の中には、エ

13. セキュリティに悪影響を与える可能性がある。
    AIシステムは、入力に基づいて予測や決定を行うため、誤った入力や悪意のある入力によって誤った結果を生む可能性がある。
    また、AIシステムの脆弱性を悪用する攻撃が行われる可能性もある。

14. AIの開発・運用には多くのリソースが必要である。
    AIの開発・運用には高度な技術や専門的な知識が必要であり、それには多くのコストや時間がかかることがある。
    また、AIを適切に維持するためには、定期的な更新やメンテナンスが必要であり、これらにもコストがかかる。

15. AIが誤った情報を拡散する可能性がある。
    AIが自動的に情報を生成・拡散する場合、その情報が間違っている場合がある。
    このような情報が拡散されると、社会的な問題を引き起こす可能性がある。

16. AIが個人情報のプライバシー侵害につながる可能性がある。
    AIは、大量のデータを処理するため、個人情報を収集することがある。
    このような情報が不適切に扱われた場合、個人のプライバシーを侵害することがある。
    17.AIが人間に代わって仕事をすることで、社会的な不平等が増大する可能性がある。
    AIが人間に代わって仕事をすることで、人間の雇用が減少することがある。
    このような場合、社会的な不平等が増大する可能性がある。

17. AIの進歩が速すぎて、社会や倫理の観点から追いつかない可能性がある。
    AI技術の進歩が速すぎると、それに対する社会的な規制や倫理的な考慮が追いつかない可能性がある。
    このような場合、AIが不適切に使用されることがあり、社会的な問題を引き起こす可能性がある。

18. AIがコーディングを担当するため、プログラマやエンジニアの需要が低下する可能性がある。
    AIがアプリケーションやシステムの設計を行うため、エンジニアが設計に関わることが少なくなり、技術スキルや専門知識の習得が困難になる可能性がある。

19. AIがエラーの検出や修正を担当するため、プログラマやエンジニアの仕事が単純化され、刺激的な仕事がなくなる可能性がある。
    AIがテストやデバッグを担当するため、エンジニアの役割がテストやデバッグから設計や開発にシフトするため、必要とされるスキルセットが変化する可能性がある。

20. AIがプログラマやエンジニアの仕事を代替するため、企業がエンジニアリング部門の削減を行う可能性があり、失業率が上昇する可能性がある。

21. AIがプログラマやエンジニアの作業を自動化するため、エンジニアリング部門の給与水準が下がる可能性がある。

22. AIがプログラマやエンジニアの仕事を代替するため、エンジニアの自己成長やスキルアップに必要な経験が減少する可能性がある。

23. AIがプログラマやエンジニアの仕事を代替するため、エンジニアの仕事に対するやりがいや情熱が減少する可能性がある。

24. AIがプログラマやエンジニアの仕事を代替するため、エンジニアの仕事が単調であるというイメージが一般化する可能性がある。

25. AIがプログラマやエンジニアの仕事を代替するため、エンジニアの人気や社会的地位が低下する可能性がある。

これらは、AIが増えることによって生じる可能性のある、悪影響についての例です。ただし、AIによって生み出される新しい仕事や、AIと協調することで生み出される新しい価値もあり得るため、全てがネガティブな方向に向かうとは限りません。

うん、おなかいっぱい