AIは技術的負債がある？ない？

技術的負債という言葉を出したのでついでに・・

AIの技術的負債という話題があって、どうも２つの考え方があるように見える

（１）AIの技術的負債があるという見方

例えば

ＡＩ導入に失敗する3つの落とし穴を現役講師が紹介「創業1年でセミナー登壇150回・受講生3,000名」の実績
https://www.kikagaku.co.jp/press_ai_introduction/

の中にでてくる。この立場に立つ場合、ソフトウェアというのは、本来説明ができるものであり、再利用可能、再現可能であると考える。
そう考えると、ディープラーニングなどで決定されるパラメータは説明つかないし、ハイパーパラメータでさえ、根拠がないので保守できない。これは技術的負債で、AIは、この部分が多くあるという考えかた


（２）AIの技術的負債はない

機械学習の人たちから、この言い方は聞いたことがある。
そもそも、技術的負債は

「技術的負債」とは何か。原典とその対応策を探る
http://www.publickey1.jp/blog/13/post_232.html

みても、よくわからない。

なので、技術的負債を「本来やらなきゃいけないことを、今していないので、後でしなきゃならなくなること」と考えると、
AIは、そもそも、パラメータはわからないものだし、ハイパーパラメータは適当に決めるべきものであり、
つねにやるべき作業。
っていうか、AIの場合、もともとコーディングしている部分は少なく、コード部分は変えない（データが変わる）
なので、コード部分の技術的負債はないという考え方。


どっちが正しいかと考えるのは、意外と不毛かも？