このサイトの概要と開発者の前提思想

このサイトでは、私が開発に着手し、完成または未完成になっているライブラリやツールの開発に関して記述されているサイトです。

将来的に、そのライブラリやツールが完成した際に、それらのライブラリやツールの
公式ドキュメントになる可能性もあります。

いくつかの用途を兼ねています。そのライブラリやツールの解説を書いたり、将来的にどうしたいか、それを作るまでにどう考えていたか。 ZennやQiitaに書くのは、そのプラットフォームの風土的に受け入れられづらい内容もあるため、それらの開発経緯や思考の完全版をここに書くことにしました。

これは、こういうツールやライブラリなどを作る上で、 AIによって人間の思考コストを抑え、より人間が思考リソースを割くべきところにリソースを割けるようにするという思想のもとに開発を行っています。

私が課題とするのは、ここです。私たちの思考コストは、確かに、コーディングへの思考コストを下げたかもしれません。ただし、そのコストと引き換えに、他のものを犠牲にしている可能性が高いです。

その中で、AIを活用するために思考コストを高めているのではないかと考えました。
考えてみれば皮肉な話ではないでしょうか？

AIが人間のために働くことにより、人間が労力を割かなくて良いようになっていくはずでした。

私達は気づけば、AIが良いように動いてもらうために、AIに与える指示や設定ファイルへの知識や思考を行う必要性はともかく、それに関連するエコシステムに関する知識や思考、技術力の獲得へのリソースを割くことになりました。

明らかに人間がAIのために働いている部分が発生しているのです。

それだけではありません。AIが出す成果についても正しいとは限らないのです。
それ自体は元々知られているの話ですし、AI利用の大前提なのですが、
それを制御することは…できません。

まあなぜかというと、人間を模して作られているため、
人間というそもそも間違える生き物を模している以上、
それを学習した存在もまた間違えるのは当然の帰結でしょう。

そのため、私たち人間は、ある程度間違えることを前提として、
AIの出力をチェックする必要があります。

私はこれらの問題について、AIが多くの推論を必要としないようにし、
可能であれば最小限にするのが適切だと考えています。
つまり、プログラムを短くかけるようにすることや
ライブラリから出力することによる思考コストの削減です。

私のこのエコシステム開発においては、将来的にAIに行わせる作業を、

このワークフローにまとめるためにAIを使って開発を行っていくことを考えています。