Causera: Generative AI for Software Development 感想
概要
CauseraのGenerative AI for Software Developmentという講義が無料アクセスできたのでやりました。
この講義を受けた動機は、無料であったこと、Andrew Ngさんが講義に出ていること（実際はAndrewが出ているのはセクションの合間合間で、講義自体はLaurenceという方がする）、なんか良い良い言われているChatGPTの恩恵をあまり感じられてなかったからです。
無料期間中にさっさとやってさっさと退会したので認定証はもらっていません。
どんな講義
「開発者向けはじめてのChatGPTの使い方」みたいな講義でした。SNS等どこかで聞いたようなハウツー話が多かったのですが、役に立ったなと感じたところもありました。
ほとんどは動画視聴の講義で、練習問題として出されるデータ構造は基本的なものなので、まとまった時間と集中力が続く人は1日か2日ですべての講義を終えることができると思います。私は3日かかりました。
なるほどなぁと思ったのは、ChatGPTにRole（役割）を割り当てると良いという話。 「私はPython初心者で、あなたは私のメンターです。先程書いた関数について動作を説明して下さい」 「あなたはソフトウェアアーキテクトかつセキュリティスペシャリストです。次のコードの脆弱性を見つけ、可能なら改善案を書いて下さい」 「あなたはPythonのオープンソースコントリビューターです。先程の関数を批評し、改善点を提案して下さい」「あなたはソフトウェア設計パラダイムの専門家です。新しく発足する〇〇するプロジェクトにおいて、どのような開発手法を取り入れることを考えますか」 などと書くと、ChatGPTは役割に応じて説明してくれるようになり、またその役割に特化した情報を返してくれるようになります。
このようなRole割り当てをうまくやるためには、センスや慣れ、専門知識が必要になるでしょう。そして繰り返しChatGPTとやり取りを行い、「まあいいでしょう」となるまでコードをブラッシュアップしていく。
残念ながらありがたいことにAIは万能ではなく強力な同僚であり、人の仕事はまだ残っているということでした。
このへんのChatGPTに対するセンスは形式知にしておいてもらえると普通にありがたいので、「Effective ChatGPT ～ChatGPTと共にコードを書くときにに聞くべき100のこと～」みたいな本があったら読んでみたいなと思いました。
あとは便利だなと思ったのは、プロジェクトの依存関係解消などにもChatGPTは使えるということ。古いコードベースは変更したくなくて、それに合った古いpandasとnumpyを使うような面倒な依存関係解消も「バージョン〇〇のnumpyに対してはどのpandasのバージョンを使えば良いの」とChatGPTに聞くと答えてくれました。
このような話はYouTubeでも腐る程ありそうでCauseraに認定証料金7000円払う価値があるのかわからない――と思いましたが、腐る程ある動画を自発的に見る気は起きないので、その見る気を7000円で買えると考えればいいのではないでしょうか。あるいは、Laurenceにスーパーチャットを送ったという感覚で納得できるかもしれません。Laurenceの懐に入るかは知らないけれど。
感想
ChatGPTと共にコードを書くというのをあまりやってきてなかったので、結構新鮮な体験でした。今回ChatGPT-4oを使いましたが、「Copilotのない開発は考えられない」みたいなことを言う人の気持ちがすこしわかった気がしました。なるほど、これは良いものですね。
