エンジニアの大塚 (@maaash) です。 Natureの社内LT大会で、キャリアについて小話をしました。
思い返せば、自分はよく伝記を読む小学生でした。
学校や近所の図書館には伝記の漫画が棚に並んでいて、
ただで自由に読める漫画としては（はだしのゲンなど）を除いては数少ない漫画だったからか棚の端から端まで読む少年でした。
その後は図書館の漫画から近くの書店の伝記の棚に移りまた端から端まで制覇していきます。 これ読んだっけ？と思いながらも同じ伝記を2冊買ってしまったりもしました。
印象に残っているのはエジソンの竹のフィラメントの話。 照明の球が切れるというわかりやすい課題、何か天才的なひらめきがあって解決するわけでなく何千種類も試す地道な努力、それが日本の竹だったという親近感。
大人になっていっても偉人の行いにあこがれを持ち続けたように思います。 Steve WozniakのBlueboxの話を読み、巨大なインフラを意のままに操るの、わくわくしますよね。 それやっていいんだ！みたいな許しを得たようにも思います。
Buckminster Fuller.
Webの世界に入ってからも「おいおいすごいな」と思う人たちが身近に見つけて一緒に仕事をすることができたり、TwitterでフォローしたりPodcastで話を聞いて追いかけてきたように思います。
ところで最近話題のLLM。 膨大なインターネットの情報をもとに学習し、プロンプトを与えると、統計的にそれに続く可能性が高い言葉を返してくれます。 それに知性があるかのように私たちは感じています。
自分もLLMと似たようなものなのではないか。 脳に入力した多くの偉人の行動を学習し、今のmashが面する現実に対して彼らが起こしたであろう統計的に可能性が高い行動をまねるようにして自分はただ行動しているのではないか。
具体的に、「typesterならこのシーンで手動で対応せず最初から自動化するスクリプトを書くだろうな」と思ったこともありますし、 多くのケースではもっとぼんやり「こう書いた方がかっこいい」「今こうした方がかっこいいな」という感覚に任せて行動を選択している気がします。
あこがれの人たちが書いたコード、記録した行動をただただ入力した自分の脳がなんらかweightを更新して次の行動を彼らに近づけてくれるんじゃないか。
これからどういうキャリアを歩みたいか、という話をする時に、あこがれの人は誰？か教えてもらえると話が弾む気がします。 その人が今の地点に到達するまでの間に通ってきたステップを参考にすることもできるでしょう。20代の頃のその人が通った道を通りましょう。
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