コインベース、コードの95%〜100%をAIが作成と説明

コインベース、コードの95%〜100%をAIが作成と説明

同社によれば、AI支援によるコーディングは2月時点の約40%から足元ではほぼ全コードに拡大した。大半のエンジニアは複数のAIエージェントを稼働させる一方で、安全性が極めて重要なシステムには引き続き人間による厳格な監督を維持している。

要約

コインベースは、大規模言語モデル(LLM)が現在、同社コードの95%〜100%を作成、または作成を支援していると明らかにした。2月に開示した約40%から大幅に上昇した。ロブ・ウィトフ氏は、実質的に全従業員が日常的にAIを利用しており、大半のエンジニアは現在、ソフトウェアの作成、テスト、レビューのために5〜10個のAIエージェントを同時に稼働させていると述べた。 同社は、自律性に応じた段階的なアプローチを採用していると説明した。試作は完全に自動化されている一方、顧客資金を保護する中核的な暗号技術は依然として主に人間の関与に依存しており、中核システムの管理はその中間に位置する。顧客資産として数十億ドルを預かる取引所にとって、この区分は重要である。コードのわずか1行の欠陥が安全保障上のリスクになり得るためだ。 ウィトフ氏はさらに、2030年までにコインベースではAIエージェントが10万人分の従業員に相当する業務を担う可能性があると予測した。これは同社の従業員数のおよそ25倍に当たる。この開示は、コインベースがAI関連インフラへの関与を拡大する中で行われた。具体的には、リップル、Visa、Mastercardなどとともに、AIエージェント向け決済の標準化を進めるLinux Foundationの取り組みであるx402 Foundationに参加している。批判的な見方では、AIによるコーディングの統計は企業間で比較しにくいとされる。オートコンプリート支援から、ほぼ自律的なコード生成まで幅があるためだ。

用語解説
  • LLM: ソフトウェアコードやその他のコンテンツの生成、または生成支援に用いられるAIモデル
  • 暗号技術: 機微なシステムや顧客資金を保護するために用いられるセキュリティ技術
  • AIエージェント: 人間の指示を限定的にしか必要とせず、コードの作成、テスト、レビューなどの作業を実行できるソフトウェアツール