11月21日朝、インターネットのゴッドファーザーであり、雑誌『Wired』の創刊編集長であり、『Runaway』の著者であるKevin Kelly氏が、11月21日午前に4Paradigmが開催した第2回SHIFTデジタルトランスフォーメーションサミットで、「The Transformative Power of AI」と題したオンラインプレゼンテーションを行いました。
人工知能は、プロセスや製品で社内外で使用されていますが、この2つはまったく異なるものです。 組織内の AI は、コードの記述やコミュニケーションの円滑化などのプロセスで使用されることを意図しており、財務担当者はレポートの作成や予算モデルの構築に使用します。 これは最終的に、お客様が使用するものよりも、私たちの生活に大きな影響を与えます。
ロボット、自動運転車、小売 Web サイトのいずれであっても、人工知能を使用して結果をシミュレートできます。 これらはすべて私たちの生活を変えますが、社内のプロセス、どのように変化するか、どのように働くかがさらに重要になると思います。
Kevin Kelly氏(Wired創刊編集長):将来的には、人間の仕事の50%がAIに取って代わられる可能性があり、人々はこのテクノロジーを使いこなす必要があります
元出典: Titanium Media App
11月21日朝、インターネットのゴッドファーザーであり、雑誌『Wired』の創刊編集長であり、『Runaway』の著者であるKevin Kelly氏が、11月21日午前に4Paradigmが開催した第2回SHIFTデジタルトランスフォーメーションサミットで、「The Transformative Power of AI」と題したオンラインプレゼンテーションを行いました。
ケビン氏によると、人工知能(AI)は現時点で最も重要なテクノロジーであり、ほぼユビキタスです。 今後10年間で、AIは数千種類存在し、人間はさまざまな考え方や考え方を持つ何千ものAIを持つようになるでしょう。 同時に、AIは「小文字の創造性」であるだけでなく、人間の「パーソナルアシスタント」としても見られています。
Kevin 氏は、AI を使用してコードを書くプログラマーは、生産性が 56% 向上すると述べています。 新しいAI大規模モデル(LLM)、会話型ユーザーインターフェース(CUI)、その他のコアを使用することで、将来的には、人々の仕事の50%がAIに置き換えられ、残りの50%の仕事がAIの助けを借りて改善される可能性があります。 **
「一部の不必要な作業は禁止され、あとはAIがやってくれます。 ケビンは、仕事であろうと生活であろうと、AIは人間にとって「N+1」効果であると述べています。 AIがあなたの仕事を奪うことはありませんが、そうではありませんし、あなたの履歴書には明るい履歴書が欠けているでしょう。 人がAIに取って代わられるのではなく、AIを理解している人が入れ替わるかもしれません。 したがって、人々はこのテクノロジーを習得する必要があります。 **
ケビン・ケリー(Kevin Kelly)は、しばしば「KK」と呼ばれ、Wired Magazineの初代編集長であり、Whole Earth Reviewの編集長兼発行人を務めた。 作家、写真家、自然保護活動家、アジア文化、デジタル文化の研究者、そしてインターネット業界のゴッドファーザー。 彼は「サイバーカルチャー」、あるいは「異端児」と呼ばれるもののスポークスマンであり、オブザーバーであると見なされている。 代表作に「Out of Control」など。
ケビン氏はプレゼンテーションの中で、AIテクノロジーは強力に見えるかもしれないが、その能力には限界があると述べた。
ケビンは、新しいAIは、最高のものも最悪のものも、すべての人間の結果で訓練されているので、平均的な、平均的な知能が得られたと述べた。 その結果、AIは平均的な人ができることの平均にすぎないため、合理的に見える結果が得られる傾向がありますが、正確であるとは限りません。
ケビンの見解では、AIはパートナー、チームメイト、コーチ、または副操縦士、ツアーガイド、アシスタント、インターンなどになることができます。 同氏は、今後AIの影響を受ける人間の仕事には、リモートワーク、共同作業、教育、製造、大規模販売プラットフォームの5つに大別されると述べました。
SHIFTデジタルトランスフォーメーションサミットでは、AI上場企業の4Paradigm(06682. HK)は、「ファンエコロジー」プラットフォームと呼ばれる企業ポラリス指標のチェーン全体に厳選されたソリューションをリリースし、各ソリューションが適切なデータを収集し、適切なAIターゲットに対して適切なシステムを構築し、企業のコアコンピタンスの向上に共同で役立つようにしました。 4Paradigmの創業者兼最高経営責任者(CEO)であるDai Wenyuan氏は、同社はより多くのパートナーを団結させ、企業のデジタル化のあらゆる実行システムを企業のコアコンピタンスの向上に向けて機能させたいと述べた。
「来るべきAIの時代に備える必要があります。 まだ答えはありませんが、私たちはすでにその中にいます。 ケビンは言った。
Kevin Kelly氏のスピーチを速記して編集します(一部編集)。
こんにちは、ケビン・ケリーです。
ここでは、今、最も重要な技術である人工知能についてお話ししたいと思います。 人工知能はほぼユビキタスであるため、おそらくよく耳にしたことがあるでしょう。 これは、私が今まで見た中で最も強力なテクノロジーです。 急速に成長していますが、まだ多くの人はそれについてあまり知りません。 AIに関する5つの興味深いトリビアをご紹介したいと思います。
まず重要なことは、人工知能には複数の種類があるということです。 それは多元的であり、多くの種類があります。 今後10年間で、何千もの種が開発される可能性さえあります。 何千ものアプリ、何千ものアプリ、何千ものツール、何千ものマシンがあるようなものです。 また、何千ものAIを自由に使えるようになります。 私たちのために何か違うことをするために使われる、ほんの少し違った認知を必要とする、非常に多くの異なる考え方や考え方があります。 ですから、私たちが人工知能について話すとき、実際には「AI」と総称される技術について話しているのです。
このことは、これらの異なる心を表現したいのであれば、「人間」は実際にはそれほど普遍的な用語ではないことがわかります。
私は、これらの人工知能を創造するというアイデアを「エイリアンの心」と呼ぶのが好きです。 最も賢いAIは、私たちとは異なる考え方をしています。 彼らは独自の思考プロセスを持っています。 なぜなら、この新しい経済において、独自のテクノロジーや製品を革新し、構築したいのであれば、他と違うことが成功への唯一の方法だからです。 ですから、私たちの考えとは異なるAI技術によって、新しい経済で富を生み出すこともできます。
以前、皆さんも聞いたことがあると思いますが、コンピュータは創造的ではなく、創造は人間にしかできないものだと言われました。 コンピュータは指示に従うだけで、決して創造的ではありません。 これは間違いです。
人工知能はすでに創造的です。 私はそれを「小文字の創造性」と呼んでいます。
「小文字」は、大きなブレークスルーを遂げた時点に達していないことを意味します。 現在、人工知能によって作成されたもののほとんどは非常にありふれたものです。 例えば、デザイナーはAI技術を使って会社のロゴなどをデザインします。 これは複雑ではないため、ブレークスルーとは見なされません。 それはより機械的です。 ちょっとしたイノベーションです。 そして、この「小文字の創造性」は、AIがとても得意とするところです。
これはAIが生成した画像です。 細部の点でどれほど完璧であるかに驚かれることでしょう。 クリエイティブですが、ピカソではありません。 なぜなら、それは以前の創造物を刷新したり、破壊したりするほどのものではないからです。 それは、私たちがまだ考えていないポイントを埋めるだけです。 つまり、それは「小文字の創造性」であり、非常に日常的で実用的です。 しかし、創造的でもあります。
この創造性の多くは、実際にはこれらのAIテクノロジーを使用する人々から生まれています。 人工知能に指示を与えるのは彼らです。 ですから、実際には、人工知能と人々が協力して、これらの毎日の創造を完成させています。
AIが本当に得意とするのは、合成であり、思いもよらなかった方法で組み合わせることだと私たちは考えました。 例えば、AIの画像技術を使ってスイカとハエトリグモを組み合わせてみたら、スイカのハエトリグモが生成されます。 奇妙だが創造的だ。 私たちにとって、創造するのは難しいのです。 誰にでもできるし、私もできるけど、手間もかかる。 そして、AIはこの合成を非常に迅速に行うことができます。 この合成は、AIが得意とする課題です。
AIをもっと使うようになればなるほど、合成ツールはより簡単に、より良くなっていくでしょう。 科学研究にも使用できます。 例えば、医学のアイデアとコンピュータ分野のアイデアが見つかったり、AIを使ってその組み合わせを探ったりと、今までは不可能だったこと、そしてそれを行うには専門家が必要でした。
AIを使う人が他の人よりもうまくやっている場合があることに気づくでしょう。 彼らは他の誰よりもこの問題にはるかに多くの時間を費やしているため、人工知能の通訳者になります。 彼らは人工知能を理解し、適切な指示を与えることができます。 AIインタープリターになり、AIインタープリターとコミュニケーションできるようになるには、かなりの時間がかかることがわかります。
近道はありません、あなたはそれに親密になる必要があります。 それがどのように機能するかを理解することによってのみ、あなたはそれを最大限に活用することができます。 人工知能に指示を出す人たちが、新しいアーティストです。 音楽プロデューサーがレコーディングスタジオを新しい楽器として扱うようなものです。
AIを新しい芸術的ツールとして捉えるなら、AIに真に習熟するには、指示を出せる人でなければなりません。 そして、このタイプのエンジニアはますます価値が高まっています。 すでに、AIを使える優秀なデザイナーを宣伝し、採用している企業があります。
私たちとAIの関係を理解するには、AIを「パーソナルアシスタント」と考えるのが一番だと思います。 基本的に、世界中の誰もが少なくとも1人の「パーソナルアシスタント」を持つことになります。 多分複数、そしてあなたはそれをあなたが望む限り無期限に使うことができます。 あなたはあなたを助けるためにパーソナルアシスタントが何を必要としているか、それはあなたの人生をどのように変えることができるか、1〜2人のパーソナルアシスタントを24時間置いた後、あなたは何を最もやりたいのかを自問することができます。 これは、人工知能が私たちにもたらすことができるものです。
しかし、AIの能力には限界があることを覚えておくことが重要です。 彼らはあなたのインターンのようなものです。 その理由は、これらの新しいAIが訓練されると、すべての人間の結果に供給されるからです。 最善と最悪を含めて、それが得るものは平均的であり、平凡ではありますが、平均的な知恵ですが、多くのことには十分です。 **
AIは、平均的な人間ができる平均的なものにすぎません。 その結果、妥当に見える結果が得られる傾向がありますが、正確であることは保証されません。 **
つまり、AIは普通の人が考えたり実行したりできるものを生成するという仕組みになっています。 しかし、普通の人はミスをしがちなので、インターンと同じようにAIの仕事もチェックする必要があります。 100%信頼することはできません。 **
彼らは非常に良い初稿、非常に良い予備的な要約を作成し、内容は大丈夫で、普通の人ができます。 しかし、普通の人は間違いを犯すことが多く、インターンは間違いを犯すことが多く、彼らの仕事をチェックする必要があります。
一方、AIは実はインターンのように片付けが得意です。 要約し、要点を述べ、要約する。 私たちはこれを「メタワーク」と呼び、仕事の成果を監督する仕事です。 これはとてもとても重要なことです。 しかし、インターンが行った仕事はあなたがチェックしなければならないものです。 あたかも自分でやったかのようにチェックしないわけにはいきません。
プログラマーは、このAIのスキルを使用して一般的なコードを記述しています。 ほとんどのコードはこれで十分であり、プログラマーが簡単に確認できます。 AIを使ってコードを書いたところ、生産性が56%向上したことがわかりました。 人工知能を使用することで、ライターの生産性も向上します。
人々の取引の50%が人工知能に置き換えられる可能性があることがわかります。 そして、残りの50%の仕事は、AIの助けを借りてより効率的にすることができます。 一部の不要な作業は禁止され、残りはAIが代行します。 **
AIを使いこなせるようになるには長い時間がかかることに注意することが重要です。 AIは他のすべてのツールと同じように、他のツールと同じように、AIをうまく使うために学習し、訓練する必要があります。 もちろん、意図的なトレーニングなしで使用できるAIに関連する機能はたくさんあります。 しかし、他のツールと同様に、AIは使えば使うほどどんどん良くなっています。 習熟度が高ければ高いほど、より多くの利益を得ることができます。
AIがあなたの仕事を盗むことはありませんが、あなたの履歴書が明るい履歴書を欠くことはありません。 人が人工知能に取って代わられるのではなく、AIを理解している人が置き換わるかもしれません。 ですから、この技術も使いこなさなければなりません。 **
仕事でも生活でも、AIは私たちにとって「N+1」効果だと思います。 **
ケンタウロスは、半人半馬の神話上のイメージです。 私たちがやっていることとよく似ています。 AIアシスタントと協力して物事を成し遂げるのは、ケンタウロスを作るようなものです。 医学の世界では、人間の医者は非常に注目に値しますし、もしかしたら他の医者よりも優れている医者もいるかもしれません。 しかし、全体的にはどの医者も素晴らしいです。 恐らく今のAIドクターよりは強力だろう。 しかし、人間の医師+AI医師の組み合わせは、医師単体やAI技術そのものよりも強力になります。
したがって、ここでいう「N+1」とは、医師とAIの組み合わせは、診断能力、理解力、問題判断力において、医師自身よりも強いということです。 医者だけよりも優れているだけでなく、AIの医者だけよりも優れています。 この2つが組み合わさることで、強力な組み合わせになります。 さらに、AIの医師であっても、医師がまったくいないよりはましです。
これら2つが、人工知能を使用する必要がある理由です。
医者だけでなく、教師にも。 人工知能を使える教師やAI教師は、人工知能を使えない教師よりはましですが、繰り返しになりますが、AIの先生は教師がいないよりはましだし、人工知能を使えるプログラマーは、人工知能を使えないプログラマーやAIプログラムよりも強力だし、AIを使える弁護士はさらに良いし、人工知能を使えるトラック運転手でさえ、人工知能を使えないドライバーやAIプログラムよりはましだ。
それが私たちの目指すところです。 「N+1」をたくさん実装する必要があります。 人間の場合、AIはパートナー、チームメイト、コーチ、または副操縦士、ツアーガイド、アシスタント、インターンなどになることができます。 私たちは人工知能を使って仕事をしています。
人工知能の相互作用の変化について紹介します。
人工知能は新しいものではありません。 現在私たちが目にするAIの多くは、少なくとも5年、あるいは10年前から存在しています。 たとえば、顔認識システム。 人工知能の最初の波は、パターンを認識してパターンを作成することでした。 このパターンは、文章でも、子猫の絵でも、何でもかまいません。 認識パターンは、顔または音声にすることができます。
そして、ビルドパターンですが、これはあまり新しいものではありません。 しかし、昨年、人々を非常に興奮させる新しいコンテンツがありました。 1つはLLM(大規模言語モデル)です。 もう 1 つは、会話型ユーザー インターフェイスである CUI です。 説明させてください。
1 つ目は、大規模言語モデルです。
実際、大規模言語モデルは、人間の言語のパターンを発見するために構築されています。 言語の構造そのものの奥深くには、私たちの思考パターンや論理パターンが隠されていることが分かります。 文法パターンだけでなく、構文パターンだけではありません。 むしろ、言語には論理的なパターンが隠されており、その人の発言を見れば、その人の考えや論理に対する議論や理由を引き出すことができます。 したがって、この小さな推論により、LLMは人間の思考プロセスをある程度模倣することができます。 これは、誰もが言う単語のように見える次の単語を予測することによって行われます。
つまり、LLMには推論する能力があり、それは今日起こっている、または起ころうとしている変化なのです。 人間の推理を真似せろと言われたら、間違いなく合格できる、間違いない。 多くのテストでは、人間の合格テストは終了しています。 最近まで、このテストに合格できるのは人間だけだと多くの人が考えていました。 しかし、実際には、これらのテストに合格するのに多くの理由は必要ありません。 ですから、LLMがあらゆる書き言葉で思考や論理のパターンを捉えることができるのは驚くべきことです。
2つ目は、会話による相互作用です。
インターネットに足を踏み入れるまでには長い時間がかかりましたが、初期の頃はテキストでプログラムできるコマンドラインツールが実際に存在していました。 これはテキストインターフェイスです。 インターネットは何年も何十年も前から存在しており、使いにくいため、誰もがこのツールを無視してきました。 インターネットの爆発的な普及は、画像をウェブページに直接ドラッグ&ドロップできるグラフィカルユーザーインターフェースを作るためにウェブが使われ始めたときに起こりました。 グラフィカルユーザーインターフェースの出現はすべてを変え、当時のインターネットを主流にしました。 人工知能も同じ発展を遂げており、少し前までは人間のためのプログラミングコードでした。 これを使用するには、プログラミングについてある程度の知識が必要であり、コード構造について多くのことを知っている必要があります。
現在、大規模な言語モデルによって実装された会話型ユーザー インターフェイスによって状況が変わり、任意の言語を会話形式で使用して AI と対話できるようになりました。 人工知能は言語を理解するだけでなく、人と会話したり話したりする能力も持つようになり、これは大きな変化です。 人工知能に適用されたこの会話型ユーザーインターフェースは、他の何にでも適用できます。 たとえば、車に適用したり、車と直接話したり、スプレッドシートを操作したりできます。 これは、会話型ユーザー インターフェイスが人間の言語から抽出した構造とパターンに基づいて実行できることです。 これらはすべて、AIのビジネスオペレーションを理解するのに役立ちます。
テクノロジーは、目に見えなくても成功するものです。 AI技術の95%は、基本的にバックグラウンドで動いているので、将来的にはこうなると思います。 AIがバックグラウンドで行うのは予測であり、予測のコストを非常に低くします。 これまで、継続的な予測はコストがかかり、信頼性が低く、実現が困難でした。 しかし、今は安くなっています。 これらの大規模言語モデルやその他の人工知能の仕事は、次のもの、次のピクセル、次の単語、または次の数字を予測できるようにすることです。
ですから、人々が何を買うのか、次のシーズンのホットカラーはどうなるのか、次の10分間に何が起こるのか、今後2ヶ月の間に何が起こるのかを予測できるかどうか、ビジネスとして自問自答することができます。 このような信頼性が高く安価な予測ができれば、AIテクノロジーの新しい力を習得したことになります。
ビジネスにおけるAIの役割は、主に2つの側面に反映されます:1つは、従業員がAIテクノロジーを使用してワークフローを改善する内部的側面であり、もう1つは外部的に、顧客がAIテクノロジーを使用することです。 顧客に価値をもたらす。
人工知能は、プロセスや製品で社内外で使用されていますが、この2つはまったく異なるものです。 組織内の AI は、コードの記述やコミュニケーションの円滑化などのプロセスで使用されることを意図しており、財務担当者はレポートの作成や予算モデルの構築に使用します。 これは最終的に、お客様が使用するものよりも、私たちの生活に大きな影響を与えます。
ロボット、自動運転車、小売 Web サイトのいずれであっても、人工知能を使用して結果をシミュレートできます。 これらはすべて私たちの生活を変えますが、社内のプロセス、どのように変化するか、どのように働くかがさらに重要になると思います。
過去には、電気の出現により、会社とは何か、会社でどのように働くか、会社の組織方法、従業員との関係についての人々の考え方に革命が起こりました。
これはAIの時代になってくると思います。 AIの出現は、私たちの生活様式と多くの企業の運営方法を変えました。
人工知能、リモートワーク、デスクレスワーク、コラボレーションワークの影響を受ける仕事を持つ最初の3つのグループは、基本的に再プログラムされた企業です。
AIの影響を受ける2つ目の仕事は、小規模で若く、AIに適応性の高い業界であるヘルスケアなど、プログラミングでのAIの使用を通じてすでに移行している傾向があり、変化する可能性があります。
3つ目は教育部門です。
4つ目は製造業で、AIを工場に応用しています。
5つ目は、小売業者ではなく、大規模な販売プラットフォームです。
実際、AIへの道は梯子のようなものです。 昔ながらのビジネスでは、通常の業界では、最初からデジタル化はありませんでした。 データの需要が高まったら、それはビジネスのデジタル化の大きな前進であり、次のステップはすべての情報をデジタル化し、全員の仕事をデジタル化することです。
AIへの道のりは梯子のようなものです。 昔ながらのビジネスでは、通常の業界では、最初からデジタル化はありませんでした。 データの需要が高まったら、それはビジネスのデジタル化の大きな前進であり、次のステップはすべての情報をデジタル化し、全員の仕事をデジタル化することです。
これは多くの業界にとって大きな問題であり、多くの企業はまだ長い道のりを歩んでいます。
それがこれから起こることであり、私たちはその準備ができているはずです。 まだ答えはありませんが、私たちはすでにその中にいます。 人間が人工知能やロボットを使う目的は、人間がより良い人間になるための助けになることだと私は考えています。 私たちはその第一歩を踏み出しています。
ご清聴ありがとうございました。