AI時代、「書ける人」より「説明できる人」が強くなる

最近アメリカの大学で、 オーラルテスト（口頭試問）が増えてるらしい。

理由はシンプル。

宿題をAIがやれてしまうから。

もう「家で書いたレポート」では判断できない

ニュースを読む限り、 主にエッセイ系の宿題が問題になってるらしい。

ChatGPTに投げれば、 かなり高品質な文章が数分で出てくるから、

「提出物だけ見ても、その人の実力がわからない」

状態になってきてるっぽい。

で、 ここからは自分の想像なんだけど、

プログラミング課題も、 たぶん似たことが起きてるんじゃないかな？

• サンプルコード
• アルゴリズム説明
• テストコード

このへんも、 AIが普通に書けちゃう領域だし。

だから「その場で説明させる」

結果として大学側で増えてるのが、 対面の口頭試問らしい。

もしプログラミング課題のケースであれば、

• なぜこの設計にした？
• 他の選択肢は？
• このコードの弱点は？
• AIの回答のどこを疑った？

みたいな質問をその場で学生に投げる、 というやり方になるだろう。

コードをコピペしただけだと、 数問深掘りされると止まりそうだし。

逆に、 ちゃんと理解してる人なら、 会話ですぐ伝わる気がする。

これ、エンジニアの世界にも来るんじゃない？

で、 ここからは完全に自分の妄想なんだけど。

エンジニアの面接も、 そのうちこういう方向に寄っていくんじゃないかな、 と思った。

GitHubのコード見せられても、

「これ本人が書いたの？AI？」

がもう区別つかない時代だし。

それより、

• 一番ハマった障害は？
• 何が根本原因だった？
• なぜその技術選定にした？
• あえて採用しなかった案は？

みたいな話のほうが、 実際にやってる人かどうかは見えやすい気がする。

（あくまで、そうなるんじゃない？という話）

ふと思ったんだけど

昔って、 「コード書ければOK」みたいな空気あった気がする。

でも最近、 AIに投げれば誰でもそれっぽいコードが出てくる。

で、 なんか自分の中で、

• なんでそう考えたか
• どこを疑ったか
• なんとなく嫌な予感がした箇所はどこか

みたいな話のほうが、 最近の現場では盛り上がる気がしてる。

AI、別に使えばいいと思う

ちなみに、 「AI使うな」って話じゃなくて。

普通に使ってる。 便利だし。

ただ、 出てきたものを「うんうん」って流すか、 「ここ怪しくない？」って一回止まれるかで、 だいぶ違う気がしてる。

雑な結論

書く力 ＋ 喋れる力。

なんかこの2つがセットになってきてる感じがする。

AI時代って、 意外と「会話」がそのまま実力に見える時代なのかもね。

最近そんなことを考えてた。