最小AIの原則
ソフトウェアアーキテクチャには「最小能力の原則（principle of least power）」と呼ばれるルールがあります。それは、問題を解決するために最もシンプルなツールを使うべきだというものです。巨大なフレームワークの代わりにスクリプトを使い、複雑なデータベースの代わりにフラットファイルを使う。ツールはタスクに適合していなければなりません。
「最小AIの原則」も、これと同じ論理に基づいています。
AIはエラーを生み出します。バイアスや不整合を引き起こします。コストもかかります。そして最も重要なのは、AIは「正しいこと」よりも「有能に見えること」を最適化しているという点です。AIをあまりに早い段階で使いすぎると、あなたのコンテキスト（文脈）を理解していないツールに依存することになってしまいます。
AIを「答え」として扱うのはやめましょう。あくまで「素早い初稿」として扱うのです。
代わりに、次のような代替手段を試してみてください：
- ラバーダック・デバッグ：問題を声に出して説明し、自分自身で解決策を見つける。
- ドキュメント：生成された説明を求めるのではなく、既存のドキュメントを検索する。
- ピアレビュー：あなたを喜ばせようとするだけのモデルではなく、同僚に尋ねる。
私自身、ついすぐにAIに頼ってしまいがちです。それは、AIが手軽に利用できるからです。AIは数秒で「進捗しているように見えるもの」を作り出します。しかし、本当の仕事は時間がかかるものです。本当の仕事とは、検証し、疑問を投げかけ、その出力がニーズに合っているかどうかを判断することなのです。
AIは「正しそうに見せる」のが得意です。自信に満ちた言葉遣いや長い文章を使って、徹底しているように見せかけます。そして、多くの場合、あなたが聞きたいことを言ってくれます。もしあなたのアプローチが間違っていた場合、これは非常に危険です。
コードを書く際にAIを使うときは、次の質問を自分に投げかけてください：
- これが機能するためには、何が真実である必要がありますか？
- これはどのような仮定に基づいていますか？
- 私の特定のコンテキストにおいて、どのようなエッジケースが存在しますか？
「最小AIの原則」とは、AIを避けることではありません。過剰な自動化を避けることなのです。自転車で済むところに戦車を持ち出してはいけません。よりシンプルなツールの方がコストが低く、よりうまく機能するのであれば、AIを使うべきではありません。
真に勝ち残るのは、AIがなくなったとしても、自分の仕事が何をしているのかを理解している人々です。
Source: https://dev.to/amrree/the-principle-of-least-ai-5c68
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi