Vibe-オートメーションの自動化：ジェネレーティブAIの時代におけるコンピューターサイエンスの積極的な教育フレームワーク

ジェネレーティブ人工知能（GenAI）は、计算机科学の基礎的な仮定に対し質的的な知識変化を示しています。機械学習が「自動のオートメーション」のようにとらえられていたところ、生成型IAでは、場面固有の意味論、コン textual context Semantic、システムストイクシー性を尊重しながら作動するためです。この文書は、ビーキー・オートメーションという概念を通じてこの変化に着眼しています。主張の中心は GenAI が機能的に具体的な不可言の規則へのアクセスを持っているということです。これは明らかにしていない暗黙的なパターンで、アルゴリズムを示す明確なルールでは完全には特定できません。 Generative シイズは完全に暗黙的理解を持つことはないですが、高次元な仮想化表示のコード内にある tone、意図、場所評価などの暗黙要素に対応する感度を操作します。これにより、情報技術者と生成システム間の関係性はアルゴリズム的な問題定義からビーキー・エンジニアリングにシフトします。これは、教育や制度の変革に結びつけた概念的なフレームワークを通じて示されます。 この知としての経験論的転換に対するリスクについても指摘され、一貫性失敗と文化的同質化といった問題が簡単に議論されました。また、これらの危険から逃避するために積極的に Generative シシズとの対話を行うことが求められます。

arXiv:2602.08295v1 Announce Type: new Abstract: The emergence of generative artificial intelligence (GenAI) represents not an incremental technological advance but a qualitative epistemological shift that challenges foundational assumptions of computer science. Whereas machine learning has been described as the automation of automation, generative AI operates by navigating contextual, semantic, and stylistic coherence rather than optimizing predefined objective metrics. This paper introduces the concept of Vibe-Automation to characterize this transition. The central claim is that the significance of GenAI lies in its functional access to operationalized tacit regularities: context-sensitive patterns embedded in practice that cannot be fully specified through explicit algorithmic rules. Although generative systems do not possess tacit knowledge in a phenomenological sense, they operationalize sensitivities to tone, intent, and situated judgment encoded in high-dimensional latent representations. On this basis, the human role shifts from algorithmic problem specification toward Vibe-Engineering, understood as the orchestration of alignment and contextual judgment in generative systems. The paper connects this epistemological shift to educational and institutional transformation by proposing a conceptual framework structured across three analytical levels and three domains of action: faculty worldview, industry relations, and curriculum design. The risks of mode collapse and cultural homogenization are briefly discussed, emphasizing the need for deliberate engagement with generative systems to avoid regression toward synthetic uniformity.