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ジョシュ・W・コモ氏は7月3日(現地時間)、自身の開発者向けオンラインコース販売が、人工知能（AI）の影響で大幅に減少していると指摘した。Simon Willison's Weblog（サイモン・ウィルソンズ・ウェブログ）が同日報じた。同氏の新作「Whimsical Animations」の販売は通常の約3分の1にとどまり、既存コースも昨年から売上が著しく減少。これは、開発者職の将来への不確実性や、大規模言語モデル（LLM）によるパーソナライズされた指導が有料コース購入のインセンティブを低下させているためと見られる。この状況は、専門的学習コンテンツの価値とクリエイターエコノミーの持続可能性に対し、新たな課題を提起している。
Tom MacWright は6月24日(現地時間)、自身のウェブログで、大規模言語モデル（LLM）によって共同執筆された求人応募や、LLMが生成したポートフォリオサイト、GitHubプロジェクト、コミットメッセージの増加傾向について見解を表明した。Simon Willison's Weblog が報じたこの発言で、同氏はLLMが関与するコンテンツが職業活動において広がる現状に懸念を示した。生成された情報が個人の真の姿や能力を反映しているかについて、その信憑性に疑問を投げかけている。
サイモン・ウィリソンズ・ウェブログは2026年5月10日(現地時間)、プログラマーのアンドリュー・クイン氏が、プログラミングにおける「車輪の再発明」の重要性について見解を示したと報じた。クイン氏は、自身が開発するツールがすでに存在する優れた実装に取って代わられるのではないかという「罪悪感」を「罠」であると指摘。知識のフロンティアに到達し、学習を加速させるためには、無数の再発明ではなく、適切な回数の再発明が必要不可欠であるとの考えを強調した。このアプローチが、漫然とした学習よりも効率的に真の知識へと導くと述べている。