なぜ、ダイエット広告はバカにして引っかからない「頭のいい人」が、システム関係だと「グラフでちゃんと大きな差が出てる」とか「エビデンスがちゃんとある」とか、釣られるんだろう?
最近だとAI関係。
ちょい前だとDX?
Cobol → Java 自動コンバートとか担いでた企業もあったなぁ。
それ、全部、受注のための釣り広告ですから。
有利な点は殊更大袈裟に、グラフは捏造ではないが差を最大限有利に「見える」ように書く(ゼロから始まらないグラフ。差が出せなければ、怪しげな評価数値をでっち上げる)。
不利なことは聞かれない限り答えないどころか、聞かれても限りなく意味がなさそうに装う。
どこぞで「導入しました!」みたいな、関係者が揃って腕組みしてうつるタイアップっぽい記事を、「××でも使ってるんだから、うちも……」みたいなB層向けに上げる。
その××の導入プロジェクトに関わった連中はその功績で昇進して、あちこちでそのサービスの良さを吹聴して回ってるかもしれないけど、その保守を任されたエンジニアが、どれほどの面倒に晒されてるか、公表されることはない。
データが増えるにつれ、リクエストが増えるにつれ、処理は遅延し、わけわからんエラーが頻発するクソみたいな運用、新規開発でも悪影響しかなく、死にそうになりながらサービスを支えていても、障害が多いから人事評価はDね、とクソ評価しかされない。
みたいなことが起こっていても、導入会社にも、提供会社にも、その事実を発表するインセンティブがゼロどころか、マイナス無限大だから、外部のエンジニアや経営者には知られず、釣り広告を真に受けて導入した後追いB層は、そのクソみたいな状態を「最先端のエンジニアリングの現場」みたいにありがたがり、そこから転職したエンジニアが、一切の疑問も持たず、これを広めるクソスパイラル。
そのサービスがどのように設計されてるか、ちょっと聞けばどうしたらどうなるか、一発でわかるだろう。
なぜ騙される?
ペットボトルの蓋を開けて、プシッ! って音がして、「わぁ、水素の音〜」
んなわけあるかぁ!
エンジニアでも、10年以上前はDWHとかKVSとか、最近だと分散型DB、生成AI。
それが動く原理を確認しろよ。
問い合わせろよ。
考えろよ。
なに? ChatGPTに聞く?
その学習データ自体に釣り広告が大量に混ざってないか?