Using LLMs at Oxide
## Japanese Translation: ## 改訂要約 大型言語モデル（LLM）は、文書の高速解析、コード生成、テキスト作成などで強力なアシスタントとなりますが、人間の判断や責任を置き換えるべきではありません。LLM の強みには、長文の即時要約、コーディングエラーの検出、プローズ提案などがあります。しかし、これら同様にプライバシーリスク（アップロードされたデータでのトレーニングからオプトアウトする必要性）、過度な奉承的表現、クリシェが多い出力による真実感の低下、不安定なデバッグ支援なども伴います。実際の例では、ChatGPT、Claude、Gemini へのデータ共有ポリシーで「全員のモデル改善」を無効化するようユーザーに求められ、Oxide は強力なライターを採用し完全な LLM コンテンツ作成を避ける方針を取っています。ソフトウェアチームは LLM の支援を受けながらも、人間によるコードレビューに依存しています。今後、エンジニアは迅速な反復のために LLM を使用し続けますが、責任と真実感を維持するためにピアレビュー前に厳格な自己レビューを強制します。企業は明確なプライバシー設定とガイドラインを設置し、ライターは独自のスタイルを保持し、開発者は機械出力を検証するプロセスが必要です。この効率向上と人間監督のバランスこそが、将来の業界標準を決定づけるでしょう。
2025/12/07 10:17
