プロセスは徐々に進むだろう
GitLabでは、コードの自動生成をAIが実現していくだろうと感じていますが、その動きは徐々に進むと考えています。「将来、ソフトウェアのセットは、手続き型プログラミングと（AIの）モデルの組み合わせになるでしょう」とGitLab CEOのシド・シブランディ（Sid Sijbrandij）氏は述べています。「時間の経過とともに、（AIの）モデルがますます多くのコードを占めていくでしょう」。ただし、シド氏はAIの役割を「明確なアクティビティよりも、ライブラリーやモデルへの統合的なコールが多くなるだろう」と見なしています。
GitLabでシニアデベロッパー・エバンジェリストを務めるブレンダン・オレアリー（Brendan O'Leary）氏は10年後のコーディング開発でAIが重要かつ有益な役割を果たしていなければ、それはむしろ不自然だと考えています。ブレンダン氏は「しかし、人間に取って代わるものではありません。何が重要かを考えるところで人間の役割はより重要になるでしょう」と言い、AIは全てのデータをすばやくソートし、プログラマーが必要な領域に意識を集中できるように支援する”細部重視の第二の目”と例えています。ブレンダン氏は「コンピュータ支援型の検出はとても有用です。マンモグラフィーなら、人間の目だけで1ミリの白い点（がんのサイン）を探すのは骨が折れるからです」と説明します。「コンピュータ支援型の検出は、第二の目となり注目すべき領域を具体化するので、有用です。これこそAIとソフトウェア開発に私たちが期待している姿です」
Red Hatでソフトウェアエンジニアを務めるカルロス・エドアルド・アランゴ・グティエレス（Carlos Eduardo Arango Gutierrez）氏（GitLab Heroでもあります）は問題を特定するだけではなく、解決策を提案する「同僚」としてボットには大きな利益があると見ています。「私は『あなたのコードは間違っていて、これが修正方法です』と教えてくれるボットの登場を待っています。ボットがテストを実行して修正してくれるなら、もう行き詰まることはないでしょう」とカルロス氏は言います。
チューリングボットとの遭遇
このように、ソフトウェア開発においてAIがバックストップ、コードテスト、QAで担う役割は明らかにありますが、Forrester Researchはさらなる指摘をしています。2020年9月のウェビナー「ソフトウェア開発の未来：AIがソフトウェア開発の70％以上を自動化する方法」では、ともに副社長兼主席アナリストのディエゴ・ロ・ジュッチェ（Diego Lo Giudce）氏とマイク・グアルティエリ（Mike Gualtieri）氏がいわゆる「チューリングボット」を事例として挙げていました。10年以内にはソフトウェアアーティファクトからコードを生成するとのことです。このウェビナーによると、ボットを稼働させるテクノロジーには、自律テスト、Auto ML（予測用）、強化学習、機械コーディングなどがあります。
これは大胆な予測であり、今日のDevOpsチームにとって多くの扉を開く必要があります。それがプロセスと文化の変化であることは明らかですが、開発者の思考プロセスにおいても抜本的な変化が必要になります。Forresterは開発者が「アプリの要件、UXデザイン、ソリューションアーキテクチャなど、より正確なアーティファクトとパターンを定義する」ことから始めることを推奨しています。
さあ深呼吸しましょう
ただ覚えておかなければならないのは、AIの優秀さは人間から与えられたデータ次第であるということです。AIは人間に代わるものではありません。ソフトウェア開発・分析企業のBitergiaでCEOを務めており、GitLabヒーローでもあるジョゼ・マンリーケ・ロペス・デ・ラ・フェンテ（Jose Manrique Lopez de la Fuente）氏は「開発者が今後必要でなくなるとは思いません。人工知能はインテリジェントではないのですから」と述べています。
AIが大きな権力を持つ時代にあなたスキルやキャリアを保てるか心配ですか？ 次回の4本目では、DevOpsチームの未来にとって重要なスキルについて考察いたします。どうぞお見逃しなく。
