生成 AI の台頭は Java 開発者にとって何を意味しますか?彼らが私たちに語った内容は次のとおりです

Python は、生成 AI__,__ の頼りになるプログラミング言語として広く認識されているため、当然のことながら、Python フレームワークとライブラリに重点が置かれています。しかし、これは Java 開発者にとって何を意味するのでしょうか?

世界最大の IT システムの多くはJavaを利用しているため、これは重要な質問です。システムのスケーラビリティと堅牢性に関しては、Java が最適な言語であることが証明されています。 Java の 6 か月のリリース周期と、次のような新機能により、プロジェクトルームそしてプロジェクト・パナマ、Java がさらに強力になり続けることが期待できます。

私たちは、Python の採用率の上昇に関連して GenAI の重要性が高まっていることについて Java 開発者に意見を尋ねることにしました。 Java 開発者は伝統的にエンタープライズ アプリケーション開発者として認識されており、企業のバックエンド実稼働システムの設計と実装を担当する専門家であることが多いです。世界を席巻している ChatGPT は Java 開発者の眉をひそめていますか? それともまったく注意を払っていないのでしょうか?

調査方法

私たちは、GenAI が Python に注力していることについて Java 開発者がどう感じているかを調べてみることにしました。そこで、2023 年 7 月に、私たちは 1 週間かけて、 LinkedIn 、X (旧Twitter )、Mastodon の 3 つの異なるソーシャル メディア プラットフォームのユーザーにアンケートを実施しました。具体的な質問は「GenAI は Python ライブラリとフレームワークに重点を置いています。これを聞いてどう思いますか？」

LinkedIn と X が主流のプラットフォームであるため、閲覧数と得票数の両方でエンゲージメント数が増加しました。 LinkedIn の世論調査には 2,900 人近くの閲覧者がいて、そのうち 84 人 (3%) がこの質問に投票しました。 X には約 2,800 人の視聴者がいて、そのうち 134 人 (5%) が投票しました。マストドンには視聴者数は表示されなかったが、投票した人は 15 名登録されており、質問に対する回答は合計 233 件となった。

サンプルには限界があるため、結果をより大きな母集団に当てはめるべきではありません。そうは言っても、データによってコミュニティはこの主題についてより深く理解できるようになります。

観察結果

全体として、回答者の 48% が「Java は Python に追いつく」と信じています。対照的に、18% は Python の GenAI の利点により「Python に切り替える」可能性が高いと回答しました。残りの回答者のうち、21% は何を考えればよいか分からず、13% はこのテーマについて調査を開始する予定です。 LinkedIn の有権者は Java が追いつくと信じる傾向が高く、追加の調査を行う予定は低かった。

以下に導き出せる結論をいくつか示します。

• 調査では、かなりの数の開発者が、生成 AI における Python の優位性に驚き、懸念、または脅威を感じていることが示されています。 Python がこの新興分野を「引き継いだ」という感覚があります。

  
  

• 同時に、一部の Java 開発者は、Java の強み (パフォーマンス、静的型付け、エンタープライズ機能) を活用して、AI/ML における Python の牽引力を補完する機会があると考えています。 2 つの言語間のギャップを埋めることに関心が集まっています。

  
  

• Java が AI において Python に「追いつく」ことができるのか、それとも今の勢いは Python 側に追いつきすぎているのかについては意見が分かれています。 Java は競争力を高めるために急速に進化する必要があると考える人もいますが、もう手遅れだと考える人もいます。

  
  

• Oracle と Java コミュニティには、AI、機械学習、データ サイエンスのユースケースをより積極的にサポートするよう求める声があります。 Python の ML/AI 向けエコシステムとライブラリははるかに進んでいると多くの人が感じています。

  
  

Java 開発者にとって GenAI の将来はどうなるのでしょうか?

簡単な調査の結果から、Java 開発者が GenAI について学び始める準備ができているというある程度の確信が得られました。当初は Python を使用して開発されたため、現在では Python のサポートと統合が強化されているのも当然です。ただし、今後は言語サポートの拡大が優先事項になる可能性があります。

「Java は死んだ」という否定論者のコメントが時折あるにもかかわらず、Java は依然として非常に人気があり、特に大企業で人気があります。そのため、GenAI には Java 機能を拡張して、より多くのユースケースを開拓するインセンティブが確実にあります。 Java と Python には、異なるタスクに適した異なる長所があります。それぞれがコンピューティングの世界でそれぞれの役割を果たしています。 Java は、パフォーマンス、スケーラビリティ、同時実行性のサポートなどで知られています。今後の Java 21 では、 Project Loom の一部としての仮想スレッド、リリースに統合されています。これにより、同時実行コンピューティングが新たなレベルに引き上げられます。 Python の使いやすさと開発サイクルの短縮は今後も利点となります。

しかし、使いやすさに関しては、Java が立ち止まっているわけではありません。この言語をより簡潔で開発者にとって使いやすいものにするための取り組みが継続的に行われています。 PyTorch や TensorFlow などのライブラリには、AI/ML 開発用の Java API が用意されています。

最終的に、GenAI は Java と Python の両方の開発者に素晴らしいエクスペリエンスを提供すると考えています。言語とフレームワークにおける開発者の選択の自由をサポートすることが重要になります。柔軟性は、技術進歩のどのような波に対しても常に有利です。もちろん、GenAI が Java サポートをどれだけ早く拡張できるかは、需要と技術的な考慮事項によって異なります。これは時間の経過とともに改善されることが期待されています。上で述べたように、パズルの技術的な部分はすでに解決されています。

要約すると、現在 GenAI はより Python に重点を置いていますが、Java は依然として非常に重要であり、Java を適切にサポートすることが今後の優先事項になるはずです。これらの言語は、それぞれの強みを活かして相互に補完し合うことができます。知るか？ Python に切り替えると回答した回答者の 18% は、最終的には Java を使い続けることに納得するかもしれません。

- Mary Grygleski 著、DataStax

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