プレルート テクノロジーのエコシステムで現在流通している単語があります Slop これは、Large Language Modelsによって生成された中途半端な、低労力なコンテンツのトレントを記述するために使用されます。人々は、一般的なLinkedIn投稿や幻覚的な記事を見つめ、うろたえています。彼らはそれをslopと呼んでいます。 違う視点を持っている。 それは斜めではない、それは糞だ、そしてそれは無関係になるだろう。 「Slop」は機械の副産物を意味し、「Shit」は標準の失敗を意味する。 1894年 ロンドン 街は溺れている データではない ゴミの中に こちらはThe 1900年までに、ロンドンには11000台以上のハンソムタクシーと数千台の馬に乗ったバスがあり、それぞれ1日12馬を必要としていました。 それは約5万匹の馬が毎日都市を通って人々を移動しました。 各馬は1日15〜35ポンドのゴミを生産し、およそ2ポンドの尿を加えました。 ニューヨークの10万匹の馬は毎日250万ポンドのゴミを生産しました。 街はそこに覆われていました。 蚊は腐った堆積の中で育ち、台風を広げました。 死んだ馬は腐った後、分解しやすくなりました。 大きな馬の危機 タイムズ紙は、50年以内にロンドンのすべての通りが9フィートのゴミの下に埋まると予測していた。 危機を解決するためにニューヨークに集まり、10日間にわたって行われる予定だったが、代表は3日後に放棄し、解決策が見えなかった。 第1回国際都市計画会議 その後、自動車が到着した1912年までに、馬は時代遅れとなり、問題はより速く動かすことによって解決されなかった。 このパターンは歴史を通じて繰り返されます。1850年代、アメリカの捕鯨船は世界の海洋を支配しました。 文明のランプを点灯した石油のために精子の鯨を狩る時点で、石油が1859年に最初の商業的な石油井から現れた時点で、産業はすでに枯渇したクジラの人口とコストの上昇の下で緊張していました。10年以内に、石油はクジラの油を経済的に無関係にしました。狩の周りに生活を築いたクジラたちは、彼らの業界全体が時代遅れになっているのを見ていました。誰も捕鯨を禁止したわけではありません。 700 ボート われわれは現在、1894年のロンドンのデジタルエクスペリエントに立っている。われわれは、AIによって生成されたテキストが検索結果とソーシャルフィードを閉じ込めているのを眺めている。われわれは鼻を閉じている。しかし、解決策は馬を禁止することだと思っているなら(またはLLM)あなたは、あなたを通り過ぎる自動車を逃している。 問題は「ロボットがこれを書いたか」ではない。 質問は「いいですか?」です。 正当な怒り コンテンツ作成におけるGenerative AIの現在の議論は、2つのキャンプが互いに叫ぶことによって支配されていますが、私たちが批評家を拒否する前に、私たちは重要な何かを認める必要があります:それらのいくつかにはポイントがあります。 アーティスト、作家、クリエイターは、彼らの作品がインターネットから削除され、許可、補償、またはクレジットなしにトレーニングデータセットに供給されているのを見ている。これはパラノイアではありません。これは文書化された事実です。 Stable Diffusionは、著作権の保護された芸術作品、個人的な写真、および医療画像を含むデータセットであるLAION-5Bで訓練されました。 あなたが独特の芸術的なスタイルを開発するために何年も費やした場合、キーボードを持つ誰にとっても「あなたの名前」のスタイルでAIを生成するのを見るだけで、あなたの挫折は不合理ではありません。 トレーニングは現実的で未解決です。 AIに関する倫理的困難 しかし、ここは私がプーリストたちと会社を分かち合う場所です。 天才はボトルに戻らない。 我々は、我々がここに到達した方法の倫理について議論することができる。我々は、より良いライセンス、補償フレームワーク、および同意メカニズムを提唱することができる。我々はすべきである。しかし、技術は存在する。モデルは訓練されている。我々が「発明しない」生成人工知能を要求することは、我々が印刷プレスを発明しないことを要求するのと同じである。 私は、エンジニアや作家が胸を膨らませ、AIを「決して」使用しないと宣言しているのを見ます。 (私は、人間の起源が品質の保証ではないことを知るために「人間の書いた」コードをデバッグするのに十分な時間を費やしました。 重要な質問は、AIトレーニングが倫理的かどうかではありません。それは私たちが今やっていることです。そして答えは、テクノロジーが存在しないふりをすることではありません。 これは「AI Aversion」の現象であり、心理的障壁であり、出力の質に基づくものではなく、情報源の知識に基づいている。 それがクレーニングです。 THE CRACKS そこで議論が分裂する。 平均的な人間の生産は中途半端です。 私はこれをエンジニアを雇用する人として言います。私はこれを文書を読む人として言います。ほとんどの人間書かれたコンテンツは最善の時に機能的で、最悪の時に不一致です。私たちは人間の創造性をロマンチズムにしますが、私たちはインターネットを満たす人間が生み出したドライブの山々を容易に忘れています。 The orthodoxy claims that users hate AI content. The data suggests otherwise. 研究 IN ユーザーは人間のコンテンツを欲していると主張するが、高品質のAIアシスタントコンテンツを提供されるときに、起源を伝わることなく、それに取り組む。 AIコンテンツの視聴者感覚 実際、研究は、 人間が生み出したコンテンツに、機械は共鳴する仕事を生み出すことができる。 生成型AIツールは、類似の関与レベルを達成できます。 したがって、ユーザーがコンテンツを楽しんで、コンテンツから学び、コンテンツと関わるならば、「魂」は重要なのでしょうか。 複雑なグラフデータベースのクエリをどのように実装するかを完璧に説明する文書ページを読んだら、筆者がそれを書いている間に泣いたかどうかは気にしない。 反AI議論の裂け穴は、ユーティリティが否定できないため拡大している。 変化が見えてきました(The これは下向きのスパイラルではありません。それは二重化です。怠惰な人はAIを使用して「糞」(ゴミ)を生成します。スマートな人はAIを使用して仕事(自動車)を高めます。 AIのコンテンツ品質への影響 「AI Aversion」は本物ですが、脆弱です。 コンテンツはAIによって生成されたものであり、品質評価ではなく偏見である。 . 知る 単に「AI」として記録されているからだ。 これは持続可能な立場ではない、結果を嫌うことはできない、単に方法が嫌いだから、それはイデオロギーであって、エンジニアリングではない。 もっと深い真実 建築家が実際にどのようにこのものを使用しているかについて話しましょう。 私はソフトウェアエンジニアです. 私はシステムを構築します. コンテンツの作成を見ると、私は神聖なインスピレーションの魔法のプロセスを見ません. 私はパイプラインを見ます. 
 
 
 
 
 アイデア(Input) 編集(プロセス) 精製(最適化) 出版(展開) 反AIの群衆は、GenAIがパイプライン全体で人間を置き換えると考えています。彼らは、私たちが「私にブログ投稿を書く」と書く世界を想像します。 これが「クズ」だ!これが「クズ」だ! もっと深い真理は、AIは力の倍増者であるということです。 . 建築家 I use AI to write. I use it to code. しかし、私はそれをドライブさせない。 私はLLMをジュニアエンジニアとして扱います。非常に速く、非常によく読まれている、少し幻覚的なジュニアエンジニアです。 その後、仕事が始まります。 わたしはそれを断ち切る、わたしは論点を再現する、わたしは色合いを注入する、わたしは事実を検証する、わたしはわたしの特定の経験をその構造に押し付ける。 こちらはThe そして、それが前進する唯一の道です。 Hybrid戦略 わたしがこのように働く時、わたしは「欺く」ことではない。わたしは抽象の高いレベルで働いている。わたしはもはや文法の誤りや作家のブロックに巻き込まれてはいない。 I am focusing on the . 論理 メッセージ 所有権は文字を入力することから来るのではなく、ビジョンから来るものです。 マイクロサービスシステムをアーキテクチャし、HTTP リクエストを処理するためにライブラリを使用する場合、システムを構築しなかったか? Copilot を使用して React コンポーネントのボイラープレートを生成する場合、アプリケーションは私のものではありませんか? コンテンツは違います。 この真理を擁護する創造者たちは、驚くべき何かを見つけている。彼らは「声」を失っていない。彼らはそれを見つけている。彼らは空白のページのドリュージャを投げ捨て、高価値のタスクにエネルギーを費やしている。 手動労働と戦略への投資 過剰支出の停止 「品質」の定義は変わりつつあるが、それはもはや「人間がこれを書いたか」ではない。 . 文脈適合性と理解の深さ 人間の書く一般的なフラフは、ターゲットソリューションを書くAIよりもひどい。 ソフトウェアにおける「神エージェント」の神話、ひとつのAIがすべてを成し遂げるという考えは崩壊している。我々は専門ツールに移行している。同じことがコンテンツにも当てはまる。我々は「AIはすべてを書く」から「AIは専門家を増やす」へと移行している。 影響 では、ゴミが集まるときはどうなるのでしょうか。 テキスト生成のコストはゼロに近づいており、コンテンツの洪水が見えてきます。 彼らはボリュームを見、すべてのコンテンツの値がゼロに落ちると仮定します。 彼らは間違っている。 供給が無限になると、クレーニングが重要な唯一の資産になります。 信頼は通貨になる。 もし1時間に100記事を生成できるなら、誰も記事を気にしないだろう。 . どちらが正しいか これは、創造者の役割が変わることを意味します. あなたはもはや単なる作家ではありません. あなたは検証者です. あなたは味付け者です. あなたは真実の源です。 THE プライジアム、偏見、正確さ、あなたの競争優位性になります. あなたがゴミをフィルタリングし、金を見つけることができれば、あなたは勝利します。 Generative AI Ethicsについての主な懸念 Gartnerは、2026年までに、企業の80%がGenAIを使用するだろうと予測しているが、「スロップ」を生成するためにそれを使用する企業は失敗するだろう。 自動車が交通法と道路を必要とするように、AIコンテンツの時代は新しい検証プロトコルを必要とするだろう。 THE 私たちは「AIですか?」と尋ねるのをやめ、「正確ですか?」と尋ね始めるでしょう。 書く品質感覚へのAIの影響 もしAIエージェントが3秒以内に私に必要な答えを与えることができ、そして人間の作家が彼らの祖母のレシピについての「魂に満ちた」物語の2000語にそれを埋め込むなら、AIは勝利する。 毎回 結論 私は長い間ソフトウェアを構築してきました. 私はフレームワークが来て行くのを見ました. 私はパラダイムの変化を見ました. パターンはいつも同じです。 まず、否定。 そして、怒り。 次に、養子縁組。 AIの「魂の無い」ことを叫ぶ人々は、1894年のロンドンの真ん中に立って、馬に叫んでいます。 You can refuse to touch the tools. You can pride yourself on your manual labor. あなたは、道具に触れることを拒否することができます。 もしくは、世界が変わったことを認識することができます。 ゴミの問題は、戻るのではなく、前へ進むことによって解決された。 「クズ」は消えてしまいますが、「クズ」は消えてしまいます。 残っているのは、車を運転することを学んだ建築家たちの仕事です。 今、あなたが私に謝罪するなら、私はクリアするバックロッグを持っています. 私はマシンがボイラープレートを処理させます. 私には実際の仕事があります。 
 
 この記事は最初に tyingshoelaces.com/blog/are-you-a-luddite で掲載されました. AI、ソフトウェアエンジニアリング、そしてコンテンツ作成の未来に関するより多くの考えを私にフォローしてください。 この記事は最初に tyingshoelaces.com/blog/are-you-a-luddite で掲載されました. AI、ソフトウェアエンジニアリング、そしてコンテンツ作成の未来に関するより多くの考えを私にフォローしてください。

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