Anは私に一篇文章を推薦しました：Nicholas Carliniが書いた「How I Use 'AI'」です。リンク：https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html。
Nicholas CarliniはGoogle DeepMindの科学者です。
まず、Nicholas CarliniはAI（主に大規模言語モデル）が過剰に宣伝されているとは考えていないようです。インターネットには過去にバブルがありましたが、それでも多くの価値のあるものが残り、多くのSF小説で描かれたアプリケーションが実現しています。
過去1年間、Nicholas Carliniは毎週数時間LLMと対話してきました（これは多くの男性が妻と一緒に過ごす時間よりも多いかもしれません）。彼によれば、これらのモデルのおかげで、研究プロジェクトや個人プロジェクトにおいてコードを書く速度が少なくとも50%向上したと言います。
彼はAIの使用を主に2つのカテゴリに分けています。「私を学ばせるもの」と「退屈なタスクを自動化するもの」です。
以下は、Nicholas CarliniがAIを使用する際の具体的な例です：
自分がこれまで触ったことのない技術を使って、完全なWebアプリケーションを作成します。 使ったことがないフレームワークの使い方を学びます。 数十のプログラムをCまたはRustに変換し、パフォーマンスを10倍から100倍向上させます。 大規模なコードベースを整理し、プロジェクトを大幅に簡素化します。 昨年に書いたほぼすべての研究論文のための初期実験コードを作成します。 ほぼすべての単調なタスクや一時的なスクリプトを自動化します。 新しいソフトウェアパッケージやプロジェクトを設定・構成する際に、ほぼ完全にウェブ検索を置き換えます。 エラーメッセージをデバッグする際、約50%のケースでウェブ検索に頼らなくなります。
次の数日間で、私はこれらのケースについて、Nicholasが提供したさまざまな詳細を段階的に紹介することができます。
Nicholasが言ったように：
LLMsはすべてのこと、あるいはほとんどのことはできません。しかし、現在存在するこれらのモデルはすでに私たちにかなり大きな価値を提供しています。
多くのことは、学部のインターンに数時間かけて調べたり努力させることでも達成できますが、それを大量のインターンを雇うことで行うわけにはいきません。一方で、私たちは大量のLLMを持っています。5年前、LLMの最高の成果といえば、見た目が英語らしい文章を生成することでしたが、その実用性はほとんどありませんでした。そして今日、Nicholasは自分の仕事の50%をLLMに任せることができるようになりました。おそらく、5年後にはさらに大きな変化が起こるでしょう。それが興奮をもたらすのか、それとも恐怖をもたらすのかはわかりません。