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ひとつあります。AIは私たちを疲労させているというものです。エンジニアたちは以前よりも多くのコードを書いていますが、以前よりも悪い状態です。「AI疲労」という用語が使われており、多くの意見が集まっています。

あるソフトウェアエンジニアは、Business Insiderに、先月が彼の最も生産的な月であり、同時に最も疲れた月だったと書いています。Vibeコーディングの本を書いたSteve Yeggeは、The Pragmatic Engineerに、昼寝をして、AIを使用した作業を3時間に制限していると話しています。スタートアップの創業者たちは午後2時に壁に当たるようです。この月で最も共有された投稿のひとつは、AIが最も使用する人々に「吸血鬼効果」をもたらすと警告しています。

しかし、誰もが気づいていないことがひとつあります。疲労を最も報告している人々は、懐疑主義者ではありません。彼らは真の信者です。

Yeggeの採用スケールのレベル1にいるエンジニアたちは、AIを全く使用していません。オートコンプリートは使いますが、ほとんどの作業は従来の方法で行います。彼らは少し不安を感じるかもしれませんが、疲労しているわけではありません。レベル5、6、7にいるエンジニアたちは、AIを全面的に採用しています。複数のエージェントを実行し、複雑なワークフローを管理し、以前想像できなかったスピードでコードを書いています。彼らは帰宅してからも疲労しています。

このパターンは私たちに何かを教えてくれるはずです。私は、それが教えてくれるものは「AI疲労」が完全に誤った診断であるということだと思います。

あなたには疲労の問題がない。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思い出してください。特に重い重量ではありませんでした。ただ、動きそのものでした。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感じでした。足は痛かった。背中は痛かった。存在しないと思っていた筋肉が最も不快な方法で自己表現しました。

もし誰かがその日のあなたの生産性を測定したなら、見た目はひどかったでしょう。座るだけで痛みを感じるほどでした。合理的に結論付けることができたでしょう。デッドリフトは持続不可能である。人間の体はそれに向いてない。コストは利益を上回っている。

しかし、もちろん、6ヶ月後には2倍の重量を持ち上げて、終わった後に全然大丈夫です。体は新しい経路を構築しました。適応しました。以前、全ての意識を集中させて行っていた動きが、自動的に行え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ません。新しいものを構築していることを意味します。

これは、AIを使用した作業が起こっていることと同じです。

誰も話していない認知負荷

従来の方法でコードを書くとき、脳はすでに慣れたプログラムを実行しています。同じことを何千回も行ってきたので、キーストローク、パターン、デバッグのリズムがすべて自動化されています。毎日の通勤のように、技術的には複雑ですが、夕食について考えることもできるほど慣れています。

AIを使用した作業は、根本的に異なる認知タスクです。コードを書くことはもうありません。指示し、評価し、決定し、複数のエージェント間でコンテキストを切り替え、自分で書かなかった出力を確認し、AIが実装する選択をリアルタイムで検証しながら、建築意図を頭に保持しています。

それは、同じ仕事を速く行うことではありません。それはまったく異なる仕事です。まだ脳が効率的な経路を構築していません。

すべての決定はまだ意識的です。すべてのレビューには積極的な努力が必要です。品質を監視し、並行するワークフロー全体のコンテキストを維持し、AIの出力を常に検証する判断を下します。したがって、この作業の3時間は、従来のコーディングの8時間よりもあなたを疲労させることができます。これは、最初の週のジムに行くときの認知的な同等です。

採用カーブは実際には疲労カーブです

YeggeのAI採用の8レベルフレームワークは、疲労カーブとほぼ完全に一致していますが、私は彼がそのつもりで書いたわけではありません。

レベル1と2では、AIをほとんど使用していません。オートコンプリートは使いますが、認知負荷はほとんどありません。疲労もありません。

レベル3から6では、深いところに入っています。エージェントに更多の自律性を与え、行ごとのレビューではなく、より全体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。これが疲労の原因です。これが重いデッドリフトです。

レベル7と8では、面白いことが起こり始めます。オーケストレーションシステムを構築しました。AIはより自律的に動作します。信頼できるものとチェックするものを学習しました。Matt Shumerは、AIに何を構築するかを伝え、4時間後には完成した作業に戻ることができます。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、現在多くの初期採用者が座り込んでいる場所です。疲労が普遍的に感じられるのは、AIについて最も話している人々が、学習曲線の最も難しい部分にいるからです。

「運転疲労」についての記事は誰も書いていません

運転を学ぶことを思い出してください。高速道路に合流したとき、運転はあなたの人生を握ったかのようにハンドルを握りました。30分間の運転の後、完全に疲れ果てていました。脳は最大容量で動作していました。ミラーをチェックし、速度を管理し、他の運転手を予測し、道路標識を処理し、すべて同時に、すべて意識的に行っていました。

今では、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。脳は運転のための効率的な神経経路を構築しました。以前、全意識を集中させて行っていたタスクを、バックグラウンドプロセスに圧縮しました。

誰も「運転疲労」という記事を書きませんでした。誰も車が「吸血鬼効果」を運転手に行使することを示唆しませんでした。私たちは、直感的に、疲労が一時的なものであることを理解しました。新しいことを学ぶためのコストです。

現在の議論で欠けているのはその部分です。「AI疲労」は、技術の恒久的な特徴として扱われていますが、実際には移行コストです。トレーニング中の痛みです。慢性の病気ではありません。

これがなぜ快適さよりも重要か

この区別は単に語彙的なものではありません。問題をどのように診断するかによって、対処方法が決まります。

「AI疲労」が技術の恒久的な特徴である場合、Yeggeの3時間の制限は永久に上限となります。企業は、エンジニアが1日を通して生産的に働くことができないことを計画する必要があります。「吸血鬼効果」は入場料であり、我々はそれに慣れる必要があります。

しかし、それがトレーニング中の痛みである場合、戦略は完全に異なります。負荷を管理します。徐々に構築します。痛みがあるからとジムを辞めることはありません。今日の疲労レベルが明日の疲労レベルであると仮定しないことも重要です。

この段階を乗り越えるエンジニアたちは、AIを指示し、レビューし、並行ワークフロー全体の建築意図を維持するための認知経路を構築するでしょう。3時間の壁は5時間、7時間に移動します。彼らはより努力しているのではなく、作業が同じ努力を必要としないようになるからです。

一方、レベル2に留まるエンジニアたちは、快適で、馴染みがあり、疲労していないでしょう。しかし、彼らは他の人に比べてかなり悪い立場に置かれるでしょう。

トレンドに追いつけなかったからではありません。トレーニングを開始しなかったからです。

本当のリスク：痛みとけがを混同すること

1点を明確にしたいと思います。トレーニング中の痛みと実際のけがの違いがあります。これも適用されます。

あなたが「バイブコーディング」を行っていて、14時間働き、4時間睡眠し、アドレナリンで走っているのなら、それはトレーニングではありません。それは過度のトレーニングです。ジムでは、過度のトレーニングは何も構築しません。壊します。

Yeggeの3時間の観察は、永久の天井としてではなく、現在の回復ニーズの信号として価値があります。トレーニングの初期段階では、セッション間の休憩時間が必要です。適応するにつれて、より多くのボリュームを処理できるようになります。焼き尽きる人々は、3時間の集中したAIを使用した作業を行っている人々ではありません。フィードバックループがあまりに魅力的で、止めることができない人々です。これは、私が前に書いたスロットマシンのダイナミクスと同じです。

答えはジムを避けることではありません。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。

誰もが予測していない予測

ここで、私が思うのは、次の12〜18ヶ月間に何が起こるかです。

「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、たぶんいくつかの有名なエンジニアがAIツールから「休暇」を取るでしょう。これは意味のある反動のように感じられるでしょう。

しかし、それは静かに消えます。人々がAIを使用を止めたのではなく、初期の採用者が適応を終えたからです。3時間の壁は、1年半以上AIを使用している人々にとっては遠い記憶に感じられるでしょう。彼らは、以前forループを書いたように、AIのワークフローを指示するでしょう。考えなくても。

痛みを乗り越えた人々とそうでない人々の間のギャップは巨大になるでしょう。AIスキルが稀であるからではありません。適応自体、指示、評価、オーケストレーションの用語で考える能力が、1つのグループにとっては第二の性質となり、もう1つ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。

トレーニング中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、実際に何を見ているかを理解しましょう。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。これは矛盾ではありません。適応が進行中である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。疲労が実在しないと主張することで対応しないでください。良いコーチのように対応しましょう。トレーニングの負荷を管理しましょう。AIを使用した集中した作業のセッションを、真正な回復の時間と交互に行います。新しい認知スキルを構築している間、効果的に短時間で作業できるように人々に許可を与えます。出力は依然として以前の倍になります。

これを正しく行う会社は、年末までに適応したチームを持つことになります。疲労を無視したり、疲労に応じてAIから撤退したりする会社は、最悪の結果の両方を得ることになります。疲労しているエンジニアがいて、カーブの最も難しい部分に到達できませんでした。

私たちは新しい技術の副作用を経験していません。新しい働き方のトレーニングの初期週にいます。痛みは、それが機能している証拠です。痛みに身を任せ、管理し、脳が自然に適応することを信じましょう。自然界の他のすべての適応システムと同じように。

適応します。