人間と人間でないものを分かつ一線、そして「エンパシー」について 2025.04.22 Updated by yomoyomo on April 22, 2025, 12:13 pm JST 『利己的な遺伝子』や『神は妄想である』などの著作で知られる進化生物学者のリチャード・ドーキンスが、AIの意識に関してChatGPTと行った対話を少し前に公開しています。 ChatGPTはチューリング・テストに合格しているにもかかわらず、自身に意識があるのを否定するが、チューリング・テストは無効な基準なのか？ とドーキンスがまずジャブを繰り出すと、チューリング・テストは飽くまで会話能力や機能的知能を評価するものであって意識のテストではない、とChatGPTは卒なく答えます。たとえチューリング・テストに合格できても、AIには主観的な経験や感情、人間のような自己認識はないというのです。 ドーキンスとChatG
post-cline-world.md After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について この資料は以下のイベントの登壇用の殴り書きです https://hack-at-delta.connpass.com/event/350588/ 今までの資料を引用して話すので、この資料はアウトラインです。 最初に: 自分の技術選定の基準 ハイプサイクルにおけるアーリーアダプター相当で手を動かす ハイプ・サイクル https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20659.html https://www.thoughtworks.com/radar を読む イノベーターっぽい人達をSNSで監視してる 一定の熱量を感じたら自分でも動かして評価する 破壊的イノベーションを逃すな 破壊的イノベーション - クリスチャン・ク
はじめに こんにちは！モノタロウ CTO-Office 所属の市原です。AI駆動開発チームのリーダーを務めています。 近年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、ソフトウェア開発の世界にも大きな変化をもたらしています。 モノタロウでは、「AIを活用して生産性を非連続に向上する」ことを目指してAI駆動開発への取り組みを積極的に進めています。 来月5月7日には、AI駆動開発カンファレンスにて、CTO 普川、プラットフォームエンジニアリング部門長 香川、私市原で登壇します。モノタロウでの取り組みについて、詳しくお話しさせていただく予定です。 本記事では、カンファレンスに先駆けて、モノタロウがAI駆動開発にどのように取り組んでいるのか、概要をご紹介したいと思います。 はじめに モノタロウのAI駆動開発推進体制 活用・検証中のAIツール セキュリティへの配慮について 生成AIを活用したレガシーシステム
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました！ この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います！ コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G
Notionは全てのオブジェクトをブロック構造で管理してるので、AIリーダブルではないんですよね。その複雑さをUIで完璧に隠蔽しているのが美しかったしデファクトとなった所以だと思ってるけど、なんとAI時代と相性が悪かった。 https://t.co/zZvTnKtJvF — いけぴ / Takahiro Ikeuchi (@iktakahiro) April 26, 2025 なんとなく、あれ、最近のNotionってなんか使いにくい？と感じている人が増えてきているようなのだけど、じつはAI時代においてNotionの強みが打ち消されてしまってきているという話だと思っているので、その解説記事を書く。 最初に結論なぜNotionはAI 時代の勝者とならないのか、という問いに最初に答えると、次のようになる。 NotionのBlock構造がAIへの知識供給の妨げになっているから 成果物とドキュメント
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Python 入門100本ノック まえがき 背景 私は新入社員の研修課題として Python の練習問題を探していました。 しかし、ちょうど良い課題はなかなか見つかりません。 というのも、教育担当の立場からしても新人研修は難しいのです。 そもそも新人教育に使うことのできる時間が限られている。 新入社員が自力で進められるように、練習問題だけでなく説明も充実させる必要がある。 新入社員の力量に応じて研修内容を調整したい。 ということで、一般公開可能な Python 練習問題を作成しました。 新人教育に限らず、これから Python を学ぶ方
It’s likely that there will never be a site like 4chan again. But everything now—from X and YouTube to global politics—seems to carry its toxic legacy. My earliest memory of 4chan was sitting up late at night, typing its URL into my browser, and scrolling through a thread of LOLcat memes, which were brand-new at the time. Back then a photoshop of a cat saying "I can has cheezburger" or an image of
Devinによって変化したエンジニアリングの現場
はじめに 本記事では、Devinがdelyの開発現場にもたらした変化を実例を元に紹介します。 Devin 導入の背景 AI 活用で dely 全体の生産性を底上げしたい 人がやること／AI に任せることを切り分け、ムダな工数を削減 Devin で解決したかった課題 権限変更リクエスト急増によるエンジニア工数の肥大 ドキュメント陳腐化で最新情報が追いづらい 機能仕様の質問がエンジニアに集中しボトルネック化 以降のセクションで、Devin がこれらの課題をどう解決したかを説明していきます。 1. 非エンジニアからの依頼対応の工数削減 delyではTerraformを用いてGitHub、AWS、GCPの権限管理をIaC（Infrastructure as Code）として運用しています。従来、権限変更のリクエストはエンジニアがPRを作成して都度対応していました。しかし、非エンジニアからのリクエス
Vibe Coding で遊ぼう
Vibe Coding とはなんでしょうか？ はじめに提唱した Andrej Karpathy 氏はこう言っています。 参考程度に意訳をば。 私が Vibe Coding と呼んでいる新しいコーディングスタイルがあります。それは完全にバイブに身を任せ、指数関数的な変化を受け入れ、コードが存在することさえ忘れてしまうものです。これが可能なのは、LLM（例えば Sonnet を使った Cursor Composer）があまりにも優秀になっているからです。また、私は SuperWhisper を使って Composer と会話するだけなので、キーボードにほとんど触れません。「サイドバーのパディングを半分に減らして」のような、面倒くさくて自分で調べることが億劫な些細な修正をお願いします。常に Accept All を選び、差分は読みません。エラーが出たら、単にエラーのみをコピペするだけで、たいてい
同期Rustと非同期Rustで同じものを作るとどれくらい実装が変わるのか - Don't Repeat Yourself
同期Rustと非同期Rustの書き心地や使い心地の違いがRustのAsync WGでも課題として挙げられており、目下できるかぎり近づける取り組みが進行中です。詳しいところはRustが最近運用しているProject Goalsの非同期Rustに関する部分を参照してください。ここを見ると、概ね現状抱えている課題などが見えてくると思います。 理想を言えば、std::ioやstd::netではじまるものを、たとえばtokio::ioやtokio::netに書き換え、必要な箇所にasyncと.awaitを付与していくだけで作業が完結してほしいところではあります。他の多くのプログラミング言語では、ままそのようにするだけで済むものが多い印象を持っています。たとえば、私が業務で使用するKotlinが実際にそうで、suspendをつけるだけでほとんどの処理を楽に非同期化することができます。もちろんKotli
みなさんはそろそろバイブコーディングや、丁寧にプロンプトを出して、AIのタスクが完了をするのを待つことに慣れただろうか。筆者は全然慣れない。むしろAIに何を夢見たんだと毎日絶望している。 というのも、 バイブコーディングほど雑に任せることが出来ない 丁寧にプロンプトを出すにしても、だいたい毎度の同じようなプロンプトを書いている そのくせタスクは多岐にわたるので.clinerulesや.cursor/rules/に長い指示を書くことができない といった感じに、コーディング業務の一部に偏りがある。もちろんうまくAIを利用できている開発もあるが、向かないケースはとことん向かない（しかもそれが業務の柱だと泣きたくなる）。 具体的には、 サイト運用の定期的なページ追加 新規サイト制作時のテンプレート作成 のようなクライアントワークのウェブ制作におけるコモディティ化した部分なのだが、統一されたデザイン
こんにちは、おきゆきです。Ubieでデータ関連業務を担当しています。 この記事では、dbtを利用したデータモデル開発プロセスにおいて、AI搭載エディタであるCursor Editorを活用し、dbt model開発の速度向上にとどまらず、その開発ステップの大部分をAIで自動化した事例について紹介します。 Ubieでは3000以上のdbt modelを運用していますが、事業やプロダクトが拡大するにつれて、dbt model作成のためのファイル規約の遵守、テスト記述、ドキュメント更新、Lightdashに必要なメタデータの定義といった定型的な作業が増加し、開発者の負担となるケースが見られます。SQLロジックの設計や分析といったより本質的な業務に集中したい、という思いは多くの開発者が共有するところではないでしょうか。 この課題に対し、Cursor Editor、特にその Agent機能 と Pr
DuckDB でハイブリッド検索
DuckDB を利用してベクトル検索と日本語全文検索の両方を同時に利用できます。さらにこれらの結果をマージして Reranking を行うことでハイブリッド検索をサクサクっと実現する事ができます。 Rerankerどうやらベクトル検索した結果と日本語全文検索した結果をマージして、クエリーとマージ結果を再度ランキング付けする仕組みのようです。 ここでは参考にした記事を共有する程度にしておきます。 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Lifeリランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上 - NVIDIA 技術ブログ今回は Reranker に hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を利用しました。 以下は参考コードです。 [projec
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人間と人間でないものを分かつ一線、そして「エンパシー」について
After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について
モノタロウのAI駆動開発の全貌をご紹介します - MonotaRO Tech Blog
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発
なぜNotionはAI時代の勝者とならないのか｜いけぴ | プロダクトエンジニア
Python 入門100本ノック - Qiita
4chan Is Dead. Its Toxic Legacy Is Everywhere
バイブコーディングが機能しないルーティンタスクを救う、分割指示MCPサーバ
AIエージェントのおかげでdbt開発の大部分を自動化した話