Gergely Orosz氏は、自身の「AIなし」エッセイコンテストにおけるAIの使用に不満を抱いており、それが真の人間的努力を損なうと考えている。彼は、AIが検出された場合、人々は提出物全体がAIによって生成されたとみなし、無意味になると示唆している。著者はこの意見に同意するものの、パーキンソン病患者の支援や言語翻訳など、AIの正当な使用を認めている。女性およびノンバイナリーの技術者にとって重要なイベントであるGrace Hopper Celebrationは、資金調達の問題により中止され、多様性への取り組みに影響を与えている。Cindy Sridharan氏の、AIを使用して不慣れなコードをデバッグする方法に関する記事は、貴重なリソースとして強調されている。Sridharan氏のアプローチは、AIエージェントに人間の問題解決を模倣させるのではなく、その強みを活用することに重点を置いている。彼女は、AIエージェントはデバッグのためにコードを調べる前に、証拠収集を優先すべきだと主張している。彼女の方法は、生データ（事実）とエージェントが行う推論（仮説）を区別することを含んでいる。デバッグは、すべての事実データポイントを満たす仮説を見つけることとして捉えられている。このプロセスには、主要なシグナルを特定し、これらのシグナルに適合する有望な仮説に焦点を当て、すべての事実に対してそれらを検証することが含まれる。これらのデバッグシナリオにおける著者の貢献は、必ずしもコーディングの専門知識ではなく、AIを導くことであった。エージェントは、抽象化から恩恵を受ける人間とは異なり、より多くの生データを必要とする。AIエージェントのデータ処理能力を考えると、ログの増加は有益である。AIの可能性にもかかわらず、AIを効果的に使用するには人間の指示が不可欠である。