今後、業界の大規模モデルの適用や開発スピードや能力の高速化に伴い、一般のコーダーエンジニアの需要は減少し、将来的に人材の最適化を検討するのでしょうか？

中科荘達：こんにちは。コードは、巨大かつ複雑なソフトウェア エンジニアリング管理の一部にすぎません。ソフトウェア エンジニアリングには、顧客の需要分析、システム設計、コーディング、デバッグとテスト、配信と展開に至る一連のライフサイクル管理も含まれます。 GPT-4 などの AI テクノロジは、いくつかの側面では役立ちますが、ソフトウェア開発プロセス全体への手動の参加を完全に置き換えることはできません。たとえば、顧客需要分析の段階では、AI は顧客ニーズの収集と整理を支援しますが、需要分析では依然として、最適なソリューションを見つけ、ニーズを確認し、対応する戦略を策定するために、エンジニアとユーザーの間で綿密なコミュニケーションと議論が必要です。コーディング段階では、GPT-4 などのテクノロジーでコードを自動的に生成できますが、生成されたコードは、特定のニーズや標準を満たすために手動でレビューおよび調整する必要があります。したがって、GPT-4 などの AI テクノロジーはソフトウェア エンジニアリングのあらゆる側面で一定の役割を果たしますが、ソフトウェア エンジニアリングの専門的な作業を完全に置き換えることはできません。ご清聴ありがとうございました！