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バイブコーディング時代、本当のボトルネックは信頼です。幸運
AIレポーターSharon Goldmanと一緒にEye on AIへようこそ。今回のエディションでは：Microsoft CFOのAI支出が技術バブルの恐怖に対抗しています。 AIが1人（そして彼の兄弟）が18億ドルの企業を構築するのにどのように役立ったのか…AIは人間が入力するよりも速くコードを書くことができます。 AnthropicのClaude CodeやOpenAIのCodexなどの「バイブコーディング」ツールを使用して、開発者はわずか1年前には想像できなかった速度で楽しく構築してリリースしています。 Claude Codeの創設者であるBoris Chernyでさえ、最新バージョンがClaude Codeによって完全に書かれていることを誇りに思いました。ただし、バイブコーディングは高速ですが、微妙なバグや脆弱性が発生する可能性があります。そして人間の間違いは消えませんでした。 Claude Codeは、今週のパッケージングミスのために独自のソースコードが誤って漏洩した後、現在精密調査を受けています。企業の場合、この種の脆弱性は開始されません。膨大なコードベースを持つ大企業では、コードを迅速に作成するのではなく、コードが正確で安全であり、内部システムと外部の義務に準拠していることを確認することが重要です。 AIツールが生産可能なコードを自動的に生成し始め、ボトルネックはソフトウェア作成から検証に移行しています。そして、毎年何百万ものコード変更がシステムを通過できる企業規模では、小さなエラーでも急速に大きなリスクにつながる可能性があります。それから2年前、Qodoの共同創設者でありCEOであるItamar Friedmanとのインタビューについて考えることになりました。 Qodoは、コードベースでますます大きくなっている「AIスロップ」問題を解決するために7千万ドルを集めたAIコードレビューツールです。会社名がCodiumAIだった2024年初頭に初めてFriedmanと話をしたとき、彼は「フローエンジニアリング」について話しました。 1つのモデルはコードを生成し、もう1つのモデルはそれを批評し、テストと反映層を追加するシステムです。しかし、それでも、コードが正確でうまく機能することを確認するよりも、コードを生成する方がはるかに簡単で、「コードの整合性」が重要であることは明らかでした。昨日、Friedmanとの会話で、彼は、LLMに基づく今日のAIコーディングツールは、仕事を尋ねるのではなく、仕事を完了するように設計されており、何を提供するべきか（そしてそれをすべきか）決定するために不可欠な別々の「ガバナンスと信頼層」を作成すると主張しました。「実際のソフトウェア品質とコードガバナンスを議論するには、AIだけでは不十分です」と彼は言いました。 「実際に必要なのは公式の知恵です」彼は、大規模な組織の開発者として、質の高いコードを作成することは単にスマートになるだけではないと説明しました。特定の企業がどのように業務を遂行するかを知ること、つまり組織内のすべての不足の知識を知ることです。Qodoは、組織の開発者は、プールのリクエスト、コメント、過去の変更を調べて、実際にコードを書いてレビューする方法を分析し、それらを会社の「良い」外観を定義する一連のルールに切り替えると説明しました。その後、そのルールは自動的に適用され、ルールに違反する新しいコードにフラグを立てます。AIの時代に企業が直面する課題は、より速く動きたいと思っていますが、コードが信頼できるという確信がなければ、コードベースを自由に変更することはできません。ChatGPTがリリースされるわずか数ヶ月前の2022年に、現在のQodoをリリースする前にAlibabaでマシンビジョン部門のディレクターとして3年を過ごしたFriedmanは、「これが私たちが埋めようとしているギャップです」と述べました。 Walmart、Nvidia、Ford、およびTexas Instrumentsを含むQodoのお客様は、すばやく移動したいが、システムが蓄積された知識と制約に依存していることも知っていると彼は説明しました。...
