今後生成AIとどう向き合うべきなのか？ 現場のエンジニアと研究者が最新研究事例から語り合う

ここ2〜3年で、GitHub Copilotなど、生成AIを利用した開発者支援サービスが続々登場した。すでに業務で利用されているという皆さんも少なくないだろう。一方で、「使ってはみたが、期待外れだった」と感じている人も多いに違いない。本セッションのスピーカーは、「現場では得意不得意を見極めて、使い道を考えている」と語る。そして、「ソフトウェアエンジニアリングの研究コミュニティでも研究が進んでおり、得意不得意が論文という形で表れつつある」ともいう。このセッションでは、開発現場でコンサルタントやエンジニアとして活躍を続ける和田卓人氏と、アジャイルコーチとして開発の現場を支援しているやっとむ氏の2人がモデレーターを務め、名古屋大学大学院情報学研究科の森崎修司氏が、最新の研究事例と、自身の研究を紹介しながら、生成AIの得意、不得意について語った。 研究者が語る、生成AIの得意／不得意とは？ まず森

[t-wada]

森崎先生、やっとむさんと登壇した生成AIの得意と不得意に関するパネルディスカッションが記事になりました。 "労力は外注できるが、能力は外注できない"

[yasu-osu]

これな“「自信満々に、最後にいい感じのコメントを添えて」返してくるので、人間も騙されやすいと指摘した。”

[mohri]

このセッションは見ててすごく面白かった（デブサミ夏でいちばんおもしろかったかも）ので、記事になっててうれしい