声はファイルサイズが大きい
楽器の音はファイルサイズが小さめ
音楽理論ーもかじってみても良い
●プログラマ的生成AIとの向き合い方
近所のお兄ちゃんくらいの感覚で付き合ってほしい
（ときどき間違うし、意図が通じないこともある）
０１．今日学ぶこと
生成AIとの付き合い方間違えるとスキル格差めっちゃ大きくなるよって話
⇒プログラマってもういらなくね？って思っている人は挙手
「できない」というメタ認知が募ると「仕事をつづけられなく」なる。
プログラマは、
社会的地位は低いが
一定スキルを超えると社会的地位がいきなり高くなる。
０２．なぜ生成AIが善悪で語られるか
世界はゼロイチで考えるひとが９割
人の仕事を奪うという主張
⇒奪られるのではなく代替される
⇒人類は古来から新手段に代替わりしてきた
自分の考えを貫き通す、ある程度の傲慢さが必要。
対価とは、人の面倒ごとを肩代わりすることで生まれる。ゆえに仕事はなくならない。
ハルシネーションがあるという主張
⇒精度向上云々より「検品」しろ
⇒評価者は常に必要
AIが間違わないようにはならない。
深層学習の構造ーシナプス連携と同じ構造を使って再現しているので「完全」はない。
全部ＡＩにやらせりゃいいじゃん！
⇒そんな世界が来るといいね脳死野郎
・・・これらの主張を鵜呑みにしない。「ポジショントーク」なので認知がゆがむ。
セクストーション：「女の子」のふりをして相手からよろしくない画像を引き出して、それをネタに脅迫する。DEEPFAKEにより精度が上がっている。気を付ける。
０３．現状の生成AI事情整理
ChatGPT,Claude,Gemini,Copilotなど以外にも多くの生成AIツールが誕生。
AIエージェント隆盛の2025年RAGによる拡張も実用化
AIは自律的行動を手にした。
RAG:公開情報以外をデータベースとして接続して、ChatBOTにする、など。
AI tools for games market map
(参照元 https://www.witchpot.com)
０４．先生はどう使っている？
OpenAI,Anthropic,Googleなどフル活用 ⇒ 補助的活用へ
「コードを書かせる」は実務作業上、多くはない
それよりも全体設計は自分の思想をベースにする方がよい。
「論理の穴」を探すのに、AIを活用するのがメイン。
０５．生成AIネイティブの概念
生成AIネイティブの弱点⇒コードを書ける、というのは構造を知っていることと同義。
構造を知ることができれば、評価者、設計者、になれる。
「知らなくても書けちゃう」「わかった気になっちゃう」
穴の多い設計者・評価者が増えるという予測。
０６．学習者としてどう使うべきか
「コードを書く」ではなく「コードを知る」ために使え
自分で書いたコードを「修正」「解説」してもらう。
「何回でも」「いつでも」聞けるから、学習にこそ使うべき。
まず「自分で」やってから、検証する。これを守る。
０７．これからどうなるか
ゲーム業界も１～２年以内に変革期が来る。
基本的なコーディングスキル＋αが必要。
「コーディングはできて当たり前」
現状「AIのせいで仕事が増えている」層がいる
彼ら彼女らが仕事を減らすためにうまいAI活用を見つけ始める
そこに食い込めるようにしないといけない
※ただし日本は遅れているのでもうちょい遅いかも中国のテック企業の動向は見守る。※英語の発信をウォッチしておく。
アイディア・企画力⇒その根源は経験。経験を積む。
０８．軽いディスカッション
それでもゲーム開発者でありたい
という欲望を保てたら勝てる
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