AIはプログラマーを直接置き換えるまでまだ遠い道のりです。

1.概要

GitHub Copilot のような Gen AI やツールは、2025 年 4 月から、深刻なタスクのためのプログラマーを置き換えるのにあまり良くありません。インターネットで見た声明こちらもマーケティングキャンペーン既存のツールを販売するか、経験に基づかない楽観的な発言本当に今ある道具を

この記事では、上記の主張を支持するインターネット上の3つの記事の概要を提供しており、最後の1つはこの著者のGitHub Copilotでの個人的な開発経験です。

2.第1条:AIエージェントは、ソフトウェアを信頼できるようにデバッグできません。

第1条:AIはデバッグのための人間のコーディネーターを置き換える準備ができていない、研究者らは言う

概要 :

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• ツールへのアクセスを与えられても、AIエージェントは、ソフトウェアを信頼できるようにデバッグすることはできません。
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• ...(人々)は、モデルがデバッグの部分で十分に優れていないため、期待を調整し、デバッグは開発者の時間の大半を占めています。
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• AIモデル...経験豊富な人間の開発者ができることとは遠い。
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• 開発者を直接置き換えるAIエージェントに関する野心的なアイデアのいくつかは、現実とはかなり遠い。
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• ...モデルは、バグやセキュリティの脆弱性に満ちたコードを生成する傾向があり、一般にこれらの問題を修正することはできません。
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• 最高の結果は、人間の開発者にかなりの時間を節約するエージェントであり、彼らができることは何でもできるエージェントではない。
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第2条:Under pressure to embrace AI, developers are growing frustrated

第2条:AIコーディングの任務は、開発者を最前線に追い込んでいる

概要 :

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• ...AIの採用は、リーダーシップとそのようなツールを採用する従業員の間で分裂が生じるにつれて、彼らの会社を分断している。
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• 特にソフトウェア開発者にとっては、AIコーディングツールがコードにエラーを導入し、多くのタスクに失敗し、技術的な負債を重ねているという懸念がある。
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• AIコードツールに対する開発者の信頼は急速に低下した。
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• 開発者は、AIコーディングツールに関連する多くの技術的な問題と頭痛を説明し、どのようにしばしば間違ったコードを提案し、既存のコードを削除するかから、デプロイメントで引き起こす多くの問題まで、
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• AIツールの使用は事件の増加を引き起こしており、Harnessの回答者の68%が、AI関連のセキュリティの脆弱性の解決に今よりも多くの時間を費やしていると述べています。
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• GitHub Copilot...それは正しかったように何度も間違っていた
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• 誰か(人間)が(AIツール)が実際に完全に書いたり理解しなかったものをレビューするのに時間がかかります。
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• マネージャーは期待を誤って管理する...エンジニアリングワークフローに近い可視性がない企業のリーダー
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• AIコーディングツールはまだ新しいものであり、それらを効果的に使用する方法を知るには、協調的な努力が必要です。
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第3条:GitHub Copilot(GHC)は、ちょっと複雑なタスクでは信頼できない。

第3条:GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great

概要 :

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• GitHub Copilot (GHC)... 時には素晴らしい... 時には時間の無駄になる、特にそれが与える言葉の答えはしばしば非トピックであるため
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• それは時には役に立ちますが、局所的な範囲の問題にのみ適用され、より大きな画像を見ることができません。
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• 「個人的な感覚」は「よく知らない」、「推測しようとしている」、そして、数百万行のコードを記憶している巨大なメモリを持つマシンであるため、推測は時には明るく、時には話題外である。
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• C# シンタクスを常に正しく取得できず、C# 属性/方法の存在を単独で確認することができないという大きな失望です。
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• ...アクティブなコードラインを削除したのは、類似のコードラインがコメントされたためです。
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• 私はGHCの「ゴーストテスト」をよく使用し、それをレビューし、気に入ったときに提案を受け入れる。
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• 私はGHCのテキストプロンプトページを使用して、明確な機能を持つスナップや小さな機能の生成を要求します... GHCはここで成功する保証はありませんが、それがあれば、それは素晴らしいかもしれません。
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• もはや3〜4ファイルを同時に含む大きな変更を試みない...答えは最善のところ不完全で、C#の属性や存在しない方法(幻覚?)のような多くのエラーがあります。
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• ... それは時間とエネルギーを消費するすべての答えをGHCが提供するレビュー
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• ...それは、よく知られ、しばしば使用されるAPIに存在しないC#の属性や方法について幻想化します。
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• ...それは、4ファイルを含む割り当てられたパターンベースのタスクのために、有用なコードよりも混乱を生成します。
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• I ask GHC for help with problems, but read max 2 chat replies. Its answers tend to be verbose... If it doesn't give me a good answer in 2 attempts, I will go read Google for the same problem. 私は問題に助けを求めるGHCを尋ねますが、私は同じ問題のためにGoogleを読み取ります。
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• GHCには深刻な焦点問題があり、答えはしばしば非トピックである。
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• GitHub Copilot (GHC) can not be trusted with a bit complicated task involving several files at the same time. In such scenarios, results are incomplete and not time-efficient compared to direct manual programming.
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• GitHub Copilot (GHC) は、存在しない C# 方法や属性について幻想化する傾向があります。
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• 生成されたコードはすぐにコンパイルされず、完成するには多くの手動作業が必要です。
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5.結論

上記の記事は、開発者を直接置き換えるAIツールに関する野心的なアイデアの一部が現実とはかなり遠いことを示唆しています。

一部の著者は、最も良い結果は、開発者を直接置き換えることのできるものではなく、人間の開発者にかなりの時間を節約するAIツールであると信じている。

6 参照

[1] AIはデバッグのための人間のコーディネーターを置き換える準備ができていない、研究者らは言う

https://arstechnica.com/ai/2025/04/searchers-find-ai-is-pretty-bad-at-debugging-but-theyre-working-on-it/

[2] AI コーディングの任務は開発者を最前線に追い込んでいる。

https://leaddev.com/culture/ai-coding-mandates-are-driving-developers-to-the-brink

[3] GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great(2025年3月)

https://markpelf.com/2717/github-copilot-gen-ai-is-helpful-but-not-great-march-2025/