ソフトウェアエンジニアリングはもはや生涯のキャリアではないかもしれない

私が心配してるのは、そのソフトウェアを作ることで生活費の高騰に追いつけるだけの報酬が得られるかどうか。過去には、自動化によって生まれた仕事は、一般的に低賃金で自律性も少なかったからね。

私たちは、土木技師がスライドルールから電卓に移行したときの経験をしている。あるいは、電気技師が手動で回路図を描くのからCADツールに移行したように。面白いのは、ソフトウェアエンジニアリングも進化しなきゃいけないってこと。プロセスやツールも進化し続ける必要がある。2004年に大学を卒業する時、私たちは「ソフトウェアの危機」や、カスケード開発プロセス、新しい「反復的手法」が始まっていることを学んだ。スパゲッティコードがPascal/Cの構造化プログラミングに取って代わり、さらにOOPに進化したことも学んだ。エンジニアリング手法も進化して、UMLが有名な言語の一つだけど、形式的検証のためのZ言語や、ABCやサイクロマティック複雑性の測定などもある。で、今の話に戻ると、今やコンピュータがほとんどのコードを書いているから、現在のプログラミング言語やソフトウェア開発プロセスの価値が下がってきてる。プログラミング言語は人のために作られてるから（そうじゃなきゃアセンブラで書き続けるはずだよね）。だから、コンピュータに意図を伝えるための抽象化を変えなきゃいけないし、最終的な指示が自分たちの望んでいたことをしているか確認する必要がある。新しい抽象化がどうなるのか、すごく興味がある。コーディングの細かい部分が完全に自動化されるなら、ソフトウェアエンジニアリングの職業にもっと厳密なエンジニアリング（本当のエンジニアリング）が見られるかもしれないと思ってる。コーダーはまだいるだろうけど、家を建てたり改造したりする非エンジニアもいるからね（少なくともメキシコではよくあること）。

s/ソフトウェアエンジニア/秘書/ s/ソフトウェアを作成する/書類を打つ/ AIがソフトウェアのプログラミングやアーキテクチャを解決する世界では、他の分野に専門知識を持つ人々（今や1000人の専門家の力を持つ）が価値を持つようになる。スキルがより良く、早く、安くなったAIツールによって無駄になった人たちではなくね。

2020年、互いに競争する2つの会社がある。それぞれ100人のプログラマーを雇って仕事をしていて、みんなその組織がどう運営されているかは知ってるよね。常に遅れをとっていて、追加される機能がさらに未来の機能を生む。私たちはそれを経験してきたし、今も大体そうだよね。2026年、両社はAIが開発者を10倍に加速できると決定する。これは現実だとは主張してないけど、いい感じの数字だよね。会社1は90人のプログラマーを解雇して、10人で同じ仕事をする。会社2は全員を残して、以前の10倍の仕事をこなして、もしかしたらさらに雇うかもしれない。市場で勝つのはどっち？もちろん「それは状況次第」という答えが出るけど、会社1の勝つ可能性は会社2よりもかなり小さいと思う。彼らは非常に特定の市場の状況を必要とする。それは存在しないほど特定ではないけど、例外の一つに入るリスクのある賭けだね。加速が起こっている時期で、まだ新しい現実に慣れていない時、会社1の答えは表面的には経理担当者に魅力的に見えるけど、特定の市場で会社2の解決策に従う脱藩者が一人でも出れば、業界全体が競争するためにそれに従わざるを得なくなる。1人のプログラマーが生み出す価値は、そのプログラマーの給料で捕らえられる可能性があるけど、中長期的には減少しないだろうね。

でも今は、20年や30年の経験を持つ人たちが質の高いソフトウェアが何かを知っている黄金時代なんだよね。少なくとも、何が質の高いソフトウェアでないかはわかってる。だから、彼らはLLMをうまく操れる。もしこの知識が失われたら、品質は下がるかもしれない。

ソフトウェアは、今の農業生産量が増えているのと同じように増えるだろう。生産性の向上が何かの生産量を増やすと、それに伴って労働需要も増えるって考え方は、私が知る限りでは真実であることよりも間違っていることが多い。実際、これが起こった歴史的な例を挙げるのはかなり難しい。一般的に、生産性が大きく向上すると労働需要は大幅に減少し、通常は人々が再訓練を必要とする。

ソフトウェアを増やしても、他のソフトウェアとほぼ同じ機能のものだったら何の解決にもならないよね。言い換えれば、どの企業も何度も車輪を再発明してるってこと。新しいフレームワークで書かれただけのソフトウェアの開発を10倍にしても、新しいものが何もないなら意味がない。個人的には、ほとんどのソフトウェアを整理していくべきだと思う。基本に戻ろう：何が必要か、それをより良くして、完成させる。ちゃんとソフトウェアを一つ仕上げようよ。

しかし、私はそのキャリアが何なのか、再訓練に誰が払うのかを読んだことがない。キャリアなんてないし、あったとしても自分で払わなきゃいけない。企業が払うことなんて、競争のためにどうしても必要な場合を除いては絶対にないよ。

ソフトウェアが混乱を引き起こした業界も同じことが言えるね。

「過去にいつもそうだった」というのが議論のポイント。確かにそうだけど、それが真実でない限りは真実ではない。こういう考え方がどれだけ失敗するかの典型的な例がマルサス理論で、食料の成長は線形なのに対して人口の成長は指数関数的だから、人口が崩壊するってやつ。マルサスがこの観察をするまでは、歴史の中でずっとそうだった。機械的なレベルで言うと、「私たちはいつも他の仕事を見つけてきた」という議論は、私たちがいつも他の仕事を見つけてきた理由は、人間が常に自動化に対して知性の優位性を持っていたからだということを見落としている。組み立てラインでの人間の入力のような機械的なものでも、最終的にはロボットにはできない微細な調整を人間ができることに依存していた。でも、もしAGIに近いものが実現したら、人間の労働は自動化に対して全く優位性がなくなるから、「自動化が人間の仕事を増やした」という過去の論理が続く理由は不明だね。