Protonは、CTOのBart Butlerが約1か月前に執筆した「AI @ Proton, Engineering Manifesto」と題する社内メモを公開しました。ChainCatcherによると、Butlerは、大規模言語モデルとそのツールがコードを書けるようになったことで、今年、ソフトウェアエンジニアリングに不可逆的な変化が起きたと主張しています。Protonのあるシニアエンジニアは、同社の事業部門ではもはや誰も手作業でコードを書いていないと述べました。

Butlerによると、良質なコードを手作業で書くことがエンジニアリングの中核スキルだった時代は終わりました。モデルは、ドキュメント作成、テスト、定型コードの記述など、時間のかかる作業を担えるほか、アーキテクチャやシステム設計に関する議論にも貢献できます。エンジニアが大規模言語モデルを広く活用しているにもかかわらず、Protonでは生産性の大幅な向上は見られていないとButlerは述べています。その理由は3つあります。エンジニアリング文化の変化が十分でないこと、開発ワークフロー全体のボトルネックを取り除くのではなく、主に既存プロセスのスピードアップにモデルを使っていること、そして全社的な変革を調整するための投資が不十分であることです。

バトラーは、エンジニアはモデルがより良いコードをより速く生成できるよう支援することに注力し、モデルやエージェントのチームリーダーとして、それらが自律的かつ継続的に作業できるようにすべきだと述べています。リポジトリ全体のコンテキスト、共有スキル、プロンプトを活用すれば、同じ失敗の繰り返しを減らせます。また、継続的インテグレーション、設計、承認、仕様、レビューにまたがるプロセスを会社が変更するにつれ、手作業によるコードレビューの大半もなくなると見ています。

メモでは、専門知識と適切なエンジニアリングの実践は今後も重要だと述べています。保守性、ドキュメント、テストは依然として重要ですが、コストや能力の変化に伴い、ベストプラクティスは変わる可能性があります。バトラーは「プログラミング」は終わったが、エンジニアリングと専門知識はそうではないと記し、エンジニアはシステムを最適化し、自動化を最大限に進めるべきだと述べています。プロトンは、この移行に向けてリソースを組織し、投入するとしています。一方、このメモはセキュリティ、信頼性、インフラについて詳述するエンジニアリング文書ではないとも指摘しています。また、近年、テクノロジー業界で100万人を超える人員削減があったことや、先週マイクロソフトが6万人に買い取りオファーを提示する案を出したことにも触れています。