AIの疲労は実在する。しかし、それはあなたが考えるものではない

現在、注目を集めている物語がある：AIは私たちを疲労させている。エンジニアは以前より多くのコードを出荷しているが、以前より悪い気分になっている。「AI疲労」という用語が広まり、意見が集まっている。

ソフトウェアエンジニアは、Business Insiderに、先月が最も生産的で最も疲れた月だったと書いている。Steve Yeggeは、The Pragmatic Engineerに、昼に昏睡していて、AIを使用した作業を3時間に制限しているという。スタートアップの創業者は、午後2時に壁に当たる。今月で最も共有された投稿の1つは、AIが最も使用する人々に「吸血鬼的な効果」をもたらすと警告している。

しかし、誰も気が付いていないことがある：最も疲労を報告している人々は、懐疑主義者ではない。彼らは真の信者である。

Yeggeの採用スケールのレベル1にいるエンジニア、AIを全く使用していない人々は、気分が良くない。少し不安を感じているかもしれないが、疲労していない。レベル5、6、7のエンジニア、全てに参画している人々、複数のエージェントを実行し、複雑なワークフローを指揮し、想像できなかったスピードで出荷している人々が、家に帰るときに疲れている。

そのパターンは私たちに何かを教えてくれるはずである。私は、それが「AI疲労」は全く別の診断であることを示唆しているように思う。

あなたには疲労の問題がない。你にはトレーニングの問題がある。

デッドリフトを初めて行ったときを考えてみてください。特に重い重量ではありません。ただ、その動き自体です。翌朝に起きると、全身が解体されて再び組み立てられたような気分になりました。足は痛い。背中は痛い。存在さえ知らなかった筋肉が、最も不快な方法で自分を知らせてきました。

もし誰かがその日のあなたの出力を測定していたら、見た目はひどかったでしょう。你は座ることさえも痛みを感じてしまいました。你は合理的に、デッドリフトは持続できない、人間の身体はそれに向いていない、コストが利益を上回っているという結論に達するかもしれません。

しかし、もちろん、6ヶ月後には2倍の重量を持ち上げており、疲れを感じていないでしょう。身体は新しい経路を構築しました。適応しました。以前は全ての意識的な努力を必要とした動きが、自動的に行われるようになりました。痛みはあなたが壊れていることを意味しなかった。新しいものを構築していることを意味した。

これは、AIを使用した作業でも起こっていることです。

誰も話していない認知的負荷

従来の方法でコードを書くとき、脳はよく使われるプログラムを実行しています。你はそれを何千回も行ったことがあります。你はキーストローク、パターン、デバッグのリズムを知っています。それは、技術的には複雑ですが、実践により、夕食について考えることができるようなものです。

AIを使用した作業は、根本的に異なる認知タスクです。你はコードを書いていない。你は指示し、評価し、決定し、複数のエージェントの間でコンテキストを切り替え、実時間でAIが出力したものを検証する必要があります。

それは、同じ仕事を速く行うことではありません。それは、全く別の仕事です。而且、あなたの脳はまだそのための効率的な経路を構築していません。

毎回の決定はまだ意識的です。毎回のレビューには活発な努力が必要です。你は品質を監視し、並行したワークフロー全体でコンテキストを維持し、AIの出力を常に判断する必要があります。那が、3時間の作業が伝統的なコーディングの8時間よりもあなたを疲労させる理由です。それは、認知的な意味での、最初の週のジムトレーニングと同じです。

採用曲線は実際には疲労曲線である

YeggeのAI採用のための8レベルのフレームワークは、AI採用について、ほぼ完全に疲労曲線にマッピングされています。ただし、私は、それが彼の意図ではなかったと思います。

レベル1と2では、あなたはほとんどAIを使用していません。オートコンプリートはここ、質問はあそこです。認知的な負荷はほとんどありません。疲労もほとんどありません。

レベル3から6では、あなたは深いところにいます。你はエージェントに更多の自主性を与え、1行ずつのレビューではなく、より総合的なレビューを行い、複数のエージェントを実行し、18ヶ月前に存在しなかったワークフローを常にナビゲートしています。これが、疲労が住む場所です。これが、重いデッドリフトです。

レベル7と8では、興味深いことが起こり始めます。你はオーケストレーションシステムを構築しました。AIはより自主的に動作します。你は何を信頼し、チェックするかを学びました。你は結果を説明し、離れます。Matt Shumerは、AIに何を構築するかを伝え、4時間後に完成した作業に戻ることを説明しています。適応が始まっています。

疲労は均等に分布していません。中間でピークに達し、ほとんどの初期採用者が現在座っている場所です。而且、それが疲労が普遍的に感じられる理由です：AIについて話している人々は、学習曲線の最も難しい部分にいる人々です。

誰も「運転疲労」についての記事を書いていない

運転を覚えることを覚えていますか。高速道路に初めて合流したとき、あなたは運転を命の如く握っていたでしょう（実際、命がかかっていたでしょう）。あなたは30分間の運転の後、完全に疲れ果てていました。あなたの脳は最大の能力で動作していました：ミラーをチェックし、スピードを管理し、他の運転手を予測し、道路標識を処理し、全てを同時に、全てを意識的に行っていました。

今、あなたはポッドキャストを半分聞きながら、サンドイッチを食べながら1時間運転できます。タスクは変わりません、あなたが変わりました。あなたの脳は、運転のための効率的なニューラルパスを構築しました。以前は全ての意識的な注意が必要だったものが、バックグラウンドプロセスに圧縮されました。

誰も「運転疲労」という存在的な危機についての記事を書きませんでした。誰も、自動車が運転手に対して「吸血鬼的な効果」をもたらすと示唆しませんでした。私たちは、直感的に、疲労は一時的なものであることを理解しました。それは、新しいことを学ぶことのコストでした。

それは、ジムを避けることではありません。それは、賢くトレーニングすることです：集中したセッション、実際の回復、漸進的な進歩です。

誰も予測していない予測

ここで、私が起こると思うことは次の通りです。

「AI疲労」の物語は、今年のうちにピークに達するでしょう。さらに多くの記事、さらに多くの心配、恐らくAIツールから「休暇」を取ることを公に発表するいくつかの有名なエンジニアが出るでしょう。それは、意味のある反発のように感じられるでしょう。

それから、それは静かに消えます。人々がAIを使用を停止したのではなく、初期の採用者が適応を終了したからです。3時間の壁は、1年半以上行っている人々にとって、遠い記憶のように感じられるでしょう。彼らは、AIのワークフローを指示することを、以前のようにループを書くことのように行うでしょう。

そして、痛みを耐えた人々と耐えなかった人々の間のギャップは、巨大になります。AIスキルの希少性のためではなく、適応自体、指示、評価、オーケストレーションではなく、行-by-行の実装を考える能力が、一つのグループにとっては第二の性質となり、他のグループにとっては完全に異質なものとなるからです。

トレーニングの痛みに対する最悪の対応は、常に同じです：ジムを止めることです。

リーダーにとっての意味

現在、エンジニアリングチームを率いている場合、見ているものを理解してください。あなたの最も生産的なエンジニアは、同時に最も疲れているエンジニアです。それは、矛盾ではありません。それは、適応が進行中であることを示す最も明確な信号です。

AIの採用を減らすことで対応しないでください。疲労が現実的ではないことを主張して対応しないでください。良いコーチのように対応してください：トレーニングの負荷を管理してください。集中したAIを使用した作業のセッションを予想してください。回復を予想してください。人々に、認知的なスキルを構築している間は、減った時間で動作することを許可してください。出力は、以前よりも多倍になります。

適応したチームを持つ会社は、今年の終わりまでに適応を完了します。疲労を無視するか、AIから撤退する会社は、最悪の結果を得るでしょう：疲れたエンジニアが、カーブの最も難しい部分を通過できませんでした。

私たちは、新しい技術の副作用を経験しているのではなく、新しい働き方のトレーニングの初週にいます。痛みは、それが機能していることを示す証拠です。痛みに身を任せ、管理し、脳がいつも行ってきたように適応することを信じてください。

それは適応します。