私はこの記事を読み終え、AIのトレーニングについての自分の考え方が静かに再構築された。 その核心は、誰も完成品から上達するのではなく、上級者が何が間違っていて、なぜそうなるのかを指摘する「マークアップ」の部分から上達するということだ。編集こそが教訓であり、清潔な最終原稿ではない。 そして、AIがコードに熟練したのもまさに同じだ。AIは完成したコードから学んだのではなく、差分（diff）から学んだ。 何年にもわたってGitが保存してきたすべての修正、すべての書き直し、すべての「いや、こうやるんだ」。 しかし、それ以外の分野では、私たちはその部分を捨ててしまう。プレゼンテーションは配布され、メモはファイルに保管され、契約は署名され、それを生み出した思考は消え去る。ドキュメントとは、判断を削除した判断の出力である。 > だから「古いドキュメントを検索して知識を蓄える」という試みは常に失敗してきた。あらゆる企業は「記録システム」——知っていること——を構築したが、誰も「判断システム」——実際に良いと決定したこと——を構築しなかった。判断は明示されるのではなく、明らかになるものだ。面接は嘘をつくが、編集は嘘をつかない。 > これは「トレーニング不可能／プライベートな正しさ」に関する議論が見落としている点だ。それはトレーニング不可能なのではなく、ただ誰もが削除してしまう場所にしか存在しないだけだ。どの企業にも承認率を聞けば、答えられない。誰も赤字の修正履歴を保存していないからだ。 ソフトウェアはたまたまその領収書を保存していた。法律や金融は自分のGitを構築しなかった。 判断は差分の中に存在する。