GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindで働くニコラス・カルリーニ氏が、「正しいAIの使い方」を解説しています。
」を作成しました。このクイズアプリは非常に人気があり、ページビューは1000万PVを超えたそうです。カルリーニ氏はアプリの初期バージョンのほぼすべてをGPT-4に作成させており、アプリの基本構造を尋ねるところから始め、さまざまな機能を徐々に構築していくようにプロンプトを入力していったそうです。アプリ構築のためにGPT-4と行ったやり取りの合計は3万単語にものぼるそうです。
プロンプトでは自身が欲しい要素を言葉で説明しながらGPT-4に実装を依頼しており、実際に使用されたプロンプトの例としては「文字列から読み込まれたコンテンツを含むJavaScriptにインラインフレームを追加するにはどうすればよいですか？」などが挙げられています。 カルリーニ氏は「LLMは過去に解決したことのある問題を解くのに優れています。このクイズアプリの99％は世界中の誰でも書けるようなPythonウェブサーバーバックエンドを備えた基本的なHTMLで構成されています。このクイズアプリが人気を博したのは、その背後にあるテクノロジーが優れたものであるからではなく、クイズの内容が面白かったためです。アプリ開発における退屈な部分をLLMに丸投げして自動化することで、クイズアプリの作成が非常に簡単になりました」と記しています。何か新しいことに取り組むにはそれに関する新しい知識を身に着ける必要がありますが、人間が1日に使える時間は有限です。そんな時に役立つのがLLMです。例えばDocker、Flexbox、Reactなど、比較的新しいフレームワークやツールを完全に理解するのではなく、LLMを駆使してタスクを解決するために必要なことを学習する方がはるかに効率的であるとカルリーニ氏は主張しているわけです。
カルリーニ氏は自身の個人的なプロジェクトを達成するためにDockerを利用する必要があったそうですが、それまで一度も利用したことはなく、ほとんど知識を有していなかった模様。ただし、プロジェクトを実現するのにDockerを完全に理解する必要はなく、「10％」ほど理解していれば問題なかったそうです。 もしもこれが1990年代なら、Dockerの基本を解説するマニュアル本を購入して最初の数章を読む必要があります。2010年代前後ならDockerの使い方を説明するチュートリアルをインターネット上で検索したり、自身と同じ目的でDockerを利用している人のブログを探したりすることで問題を解決していた可能性があります。
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