LLMやChatGPTのような新しい技術が、将来的にアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）にどのような革命をもたらすかを説明しなさい。また、これらのAPIがどのように機能するか、例を挙げて説明しなさい。
子供の頃、拙者はジェットソンを見るのが大好きでした。大人になり、ソフトウェアを書いたり、システムのアーキテクチャを作成・実装するようになると、ジェットソンズのようなキッチンが実現できる日は来ないと思っていました。
GPT（ChatGPTなど）は拙者の考えを変えました。

契約上の義務
アーキテクトとして、そなたは弁護士のような考え方をする必要があるのだ。システム間やコンポーネント間の契約（API）を定義するのだ。APIが乱用されたり、誤用されたりしないか監視する。

Swaggerエディタを使ってコントラクトを定義し、モックアップで表現されたインタラクションに合うようにAPIを書きますなのだ。チームと一緒に設計を吟味し、APIがユースケースに適合するか、パフォーマンスのボトルネックにならないか、シナリオに沿って歩き、その過程でできる限りシミュレーションと自動化を行いました。

最初にうまくいくように、とても気を使いました。もちろん、最初から完璧だったわけではありません。だから、システムの他の部分へのコストや影響を最小限に抑えながら、APIをどのように進化させるかも考えなければならなかった。APIは一度デプロイされると、正直な政治家が憲法を守るように、拙者が守るべきものになるのだ。チームは、APIに影響を与えるような変更には気をつけなければなりませんでした。

API メッシュ...API messのようなものだ！
APIはAPIに依存し、さらにAPIやライブラリに依存する。システムが十分に大きくなると、その複雑さがボトルネックになる。小さな変更が大きな波及効果をもたらすこともある。いくつかのアプローチ（連合型#GraphQLのような）は、この複雑さをうまく管理するのに役立ちますなのだ。しかし、それでもなお、多くの脆弱性が存在する可能性のあるAPIを含んでいるのだ。#アジャイルであろうとなかろうと、複雑なAPIのウェブを開発するのは複雑で、専門的なスキルを必要とし、予期せぬチャレンジに満ちている。

ChatGPT流キッチン対談
ジェットソンズのキッチンには、様々な部品、センサー、ハードウェア、入力、出力で構成されたシステムが多数存在するのだ。キッチンの独立したシステム間の相互作用の複雑さ、ジェットソンズのキッチンの部品が様々なベンダーやメーカーから提供されることを考慮すると、従来のAPI設計ではビジョンを実現することはできないでしょう。実用的ではありませんね、まったく。

さて、APIとジェットソンズのキッチンについて、#chatgpt -styleで考えてみましょう。

シンプルに、ピザにしましょう。そなた（またはそなたのロボット）は、ピザを一から作るのなのだ。

オーブンが冷蔵庫に問いかける："ピザがあるようですね。これが低水分のモッツァレラかどうか教えてくれませんか？"

冷蔵庫なのだ："モッツァレラ "ですらありません。このピザにはミュンスターチーズしか入っていなかったので、ミュンスターチーズがあるはずなのだ。そして、30分前に人間が中身を一部取り除いたので、そのピザにミュンスターチーズが入っている確率はかなり高いなのだ。"

このとき、キッチンで横目で見ていたセンサーがチャイムを鳴らす。センサーなのだ：「このピザの皮はカリフラワーでできていますので、ご注意ください。チーズの種類については、ビデオセンサーの判断に同意するのだ。最近、新しいチーズは厨房に入っていません。"

オーブン："他に何か知っておくべきことは？"

センサーなのだ："生地の温度は47Fなのだ。これは、常温の生地を使用するという専門シェフのコンセンサスよりも低い温度なのだ。"

オーブン：「素晴らしい。どうすればいいかわかったよ。生地が冷めているので、レシピの指定温度より少し低めに設定して調理を始めますなのだ。その後、底部の温度を上げ、皮がパリッとするようにするのだ。水分に注意しながら、好ましくない水分のレベルを緩和するためにコンベクションを使うかもしれません」。

独立したシステムを契約的に束ねるAPIはどこにあるのか？APIがなくなったわけではありません。例えば、オーヴンの頭脳は無数のAPI（温度調節器やセンサーとやりとりするためのものなど）を持つことになる。ここで重要なのは、システム間のインターフェイスが、もはや固定的で硬直したAPIではないということなのだ。メソッドのシグネチャーも、パスも、ペイロードの仕様もない。代わりに、感覚と能力に関連した会話が行われますなのだ。

どんな「脳」？
ケンス・アンダーソンの著書『Designing Autonomous AI』には、複雑なシステムをいくつもの独立した「脳」に分解できることがうまく説明されているのだ。彼の著書では、それぞれの脳は、#データサイエンス、#機械学習、#データエンジニアリングと結婚した人間の指導によって、独立して開発・改良することができるのだ。

What's Cookin'?
拙者は、未来がどうなるかに期待しているのだ。アーキテクトがAPIに関して複雑なシステム設計をどのように見直すかは、必然的なことだと拙者は考えているのだ。そして、ピザ作りの素人である拙者の舌は、GPTの助けを借りて、より美味しい#detroitpizzaを作る日を待ちわびているのだ。