最近、AIの威力をご存知かと思いますが、ChatGPTに代表される人工知能（AI）は、人間に近い回答レベルを発揮しています。
Craft AI アシスタントより
AI は世の中に存在しており、部屋の中の象のようなものですが、私たちはそれが私たちに影響を与えていないふりをすることはできません。ご存知のように、現在のAIは過去のAIとはまったく異なります。
以前の AI:
- 指定された手順に従い、指定されたフィールドの質問に答えてください。（いわゆる「エキスパート制度」）
- 人間とチェスをプレイし、コンピューティング能力で勝ちます。(武道倫理の話ではありません)
- ポスターを作成し、PPT をデザインして全員を残業から解放します。（いいえ、時間を作って残業してもっと仕事をしましょう）
- 囲碁に勝ち、人間のプレイヤーを泣かせましょう。（プロットの展開がもう適切ではないようです）
今注目のAI：
- リクエストに応じて本物そっくりの画像を生成すると、一部のイラストレーターが命を落とす可能性があるようです。
- 長いレポートを要約し、コピーを翻訳し、会議の議事録を口述筆記する...事務員を殺す可能性があるようです。
- 事前の知識を調べたり、聖典を引用したり、意見を述べたりすることは、科学研究を行う可能性があるようです。（少なくとも形而上学の研究には間違いなく使える）
当事者 A を欺き、上司に対処する口実を作るのは簡単です。
……
時間的な観点から見ると、現在の AI は「質的飛躍」を遂げており、アイデアと知識を備えた生きた人間に似ていますが、まだ「話す」レベルにあり、実践的な経験はほとんどありません。しかしそうは言っても、人間のプレイヤーには実践経験がない人も多いと思われます。
これを書きながら、携帯電話のSから始まる「知恵遅れの音声アシスタント」のことを思い出しますが、Sというのは過去の「あの時代」のAIで、私はほとんど使ったことがありません。時々天気について聞くことに加えて、リマインダーを覚えてもらうように頼みます（間違って覚えていることがよくあります）。ああ、ちなみに、非常に恥ずかしい、冷たいジョークを言うこともあります。この記事を書き終えたら、携帯電話にこう尋ねたいです。「他の人の AI を見てください。なぜそんなに強力ですか? どうして...」これは自尊心を傷つけますか? 私はそれを疑う。
Siri を使用して ChatGPT を呼び出すためのショートカットをすでに誰かがリリースしています。
でも、よく考えたら、電話で笑ってもいいんじゃないでしょうか？考えてみれば、携帯電話にさらに高度な AI を搭載することは、メーカーにとって簡単にできることです。AI が指を鳴らしたら、私たちの仕事がなくなるかもしれません。もちろん、ここでは特に「知識労働者」の仕事について言及しています。知識関連分野の仕事はAIが「虐殺」を行う主戦場だ。
もしそれが核爆弾だったら
AI が私たちに与える影響には、少なくとも 3 つのレベルが考えられます。
- レベル I、AI は私たちにほとんど影響を与えません。私たちはそれを笑い飛ばし、密室で携帯電話の音声アシスタントを笑い続けます。現状から言えば、今日からAIを黙らせておくための法整備をしない限り、このような事態は起こりそうにありません。
- レベル II、AI は一部の知的労働者の仕事を脅かすでしょう。それからすぐに穴を掘り、その中に頭を埋め、不幸なのは絶対に私ではないことを祈ります。
- レベルIII、AIは現在の知的労働者のほとんどを脅かし、多くの仕事は「完全な変化」（率直に言えば、消滅）を経験するでしょう。まさに核爆弾を投下したときのように、バン～すべてが蒸発します。
影響がレベルIIIの場合はどうすればよいですか?
多くの人は、蒸気エンジンが初めて誕生したときの例を挙げるでしょう。当時、織物労働者の中には機械のせいで人が失業することに怒り、機械を壊す人もいた。それでも、歴史の流れは不可逆的であり、最終的には人間が機械に代替できないより良い雇用を創出し、最終的にはより高い経済成長を達成するであろうことを私たちは見てきました。これが私たちが見てきた歴史であり、私たちの自信の源です。
ウィキより
私の観点からすると、高度に自動化された機械は、蒸気エンジン、内燃機関、電力のいずれで駆動されるとしても、せいぜい手作業を置き換えることができます。この傾向は、過去数世紀にわたって人々を徐々に頭脳労働へと駆り立ててきましたが、AI の影響により、人々は徐々に頭脳労働から遠ざかろうとしています。「頭力」と「体力」以外に仕事がないとしたら、AIは「すべてを蒸発させる」核爆弾に過ぎないのではないだろうか？
まず、皆さんに思い出していただきたいのは、「高度な AI 」をからかうことは、携帯電話の音声アシスタントをからかうこととは異なります。「高度な AI」に話しかけるときは、礼儀正しく、「お願いします」や「ありがとうございます」を使用する必要があります。できるだけ。主な目的は、AIが台頭した後に復讐しようとするのを防ぐことです。
次に、どの仕事、特に精神的な仕事がまだ節約できるかをよく考えてみましょう。これらの考えられる精神的な作業を集めたものが「終末シェルター」です。
「避難所」を探して
まずはAIで何ができるか見てみましょう
現時点で AI の観点から見ると、AI は機械学習と手動トレーニングを通じて独自のモデルを継続的に反復し、インターネット (またはその他の文書チャネル) から数十年にわたって蓄積された知識を効果的に吸収します。
AIの学習効率は非常に高く、情報処理能力は言うまでもありません。知識の継承ですら、人間の教育システムよりもはるかに進んでおり、AI は一度訓練されると、ほぼゼロコストで世代から世代へと受け継ぐことができますが、人間は 1 世代おきに 10 年から数十年をかけて次の世代を訓練しなければなりません。人間をゼロから生成するのですが、知識を習得し始めるコストは実際には非常に高額です。したがって、学習速度を競いたい場合、私たちは AI の相手ではありません。
私たちの知識の幅は AI ほどではありません。一部の専門分野では、現時点では人間の方が AI よりはるかに優れているかもしれませんが、これらの分野が価値があるのであれば、遅かれ早かれ AI が学習に使用されるようになるでしょう。例：人材評価は海外の大手企業でもすでに行われているが、AIによる評価はより包括的で非人間的なものになる可能性がある。
申し訳ありませんが、あなたを解雇したいのは AI であり、それについて私にできることは何もありません。
さらに、最新作がリリースされれば、遅かれ早かれAI学習の素材となるでしょう。それに価値があるとすれば、AI は近い将来、同様の、あるいはそれ以上の仕事を生み出すことができるようになるでしょう。アーティストのオリジナリティの価値が AI によって徐々に曖昧になってきていることが報告されていますが、AI の「参照」は「盗作」とみなされますか? 同様の状況は、音楽作曲家、新聞編集者、小説やドラマの作家にも存在します...それは時間の問題です。
AIはやればやるほど強くなる これからの「巻き込み」の方向性は、AIとの「巻き込み」です その時、私たちは人と人との「巻き込み」が恋しくなるのです とても優しいです。
したがって、AI に勝てないなら AI に参加すればいい、という単純な帰結が頭に浮かびます。待って、待って、私はデジタルの不死性や脳とコンピューターのインターフェイスなどについて話しているのではありません。私が話しているのは、今後数年間で誰もが準備できることについてです。
AI への道をリードする
確かに、AI の急速な成長と急速な普及を許すことは、短期的な避難手段でもあります (他人が他人に危害を加えるのを助けるように聞こえますか?)。
私たちの業界が AI によって破壊されることは避けられないのであれば、それがすぐに起こるのを放置したほうがよいでしょう。このプロセスでは、AI を支援し、トレーニングするために多くの人間が必要です。AIを使うこと自体もAIの訓練のようなものです。現時点では、AI モデルの初期確立は「野生放流」の結果ではありません。学習プロセス全体では、エラーを調整、維持、修正するために多くの人的資源も必要となります。例えば：
- AlphaGo の第一世代では、人間のチェスプレイヤーの経験と指導が必要でした (もちろん、将来的には必要なくなりますし、価値すらありません)
- 現在、ChatGPT には、モデルが「汚染」されないようにするために、その発言を制限したり、さらには精査したりするための人手が必要です。
- 現在の画像生成 AI アプリケーションの中には、AI が人間の好みをよりよく理解できるように重みを手動で設定できるものもあります。
将来、AIが専門分野に進出すると、同様のことが起こるだろう。私たち自身が AI を支援したり参加したりすることにどれほど消極的であっても、そうする人が常に存在します。
短期的には、具体的にどのビジネス シナリオに適用されるか、どのパラメータが使用されるかなどは、まだ人間が探索できる領域です。 AI を「先導する」こと自体が一種の知識労働です。急いで参入しようとしている企業の例をすでにいくつか見てきましたが、リストはさらに続きます。
- テキストからアフレコまでAIを適用
- AI をオーディオとビデオの編集に適用する
- AIを会議記録と記録整理に適用する
- AI を適用して背景ノイズを除去し、背景画像を減算します。
……
私たちが AI を使用したり、他の人が AI を使用できるように支援したりすることは、AI の成長を支援するだけでなく、私たち自身に雇用の機会を生み出すことにもなります。さらに重要なことは、これは AI に詳しくなり、その長所と短所を発見する機会でもあるということです。対戦相手を理解することによってのみ、対戦相手をより良く超えることができます。AI が優れているところでは苦労したくないのです。
したがって、恐れることなく AI を受け入れ、「避難所」を作る機会を探してください。
ある程度の「高地」を占める
AI にはできないことがあるのは明らかですが、 人間は AI の侵入を防ぐために障壁を設けるでしょう。なぜ障壁があるのでしょうか? それは責任によるものかもしれないし、慣習によるものかもしれないし、倫理によるものかもしれないが、少なくともAIはかなりの期間孤立することになるだろう。
たとえば、AI は法律条項を引用したり、事件ファイルを分析したりすることはできますが、法廷に出廷して弁護を支援することはできません。最近、米国の一部の弁護士組合は、AIが法廷に出廷したら法律に違反する、あるいはAIには弁護士資格がないためAI企業の責任者が投獄されると脅迫した（※）。 。
Legal Aid AI 会社の創設者、ジョシュア ブラウダー氏、 写真は NPR 公開レポートより
多くの知識職、特に業界団体に所属する仕事やライセンスが必要な仕事では、短期的に AI を導入するのは難しいでしょう。これは、私たちが座ってリラックスできるという意味ではありません。このような種類の仕事は短期的な保障にすぎません。一方で、今は安全だとしても、弁護士アシスタントが不要になり、弁護士1人でより多くの事件を扱えるようになるなど、AIの導入により業界の平均的な生産性は確実に向上します。事件数がそれほど多くないと弁護士の絶対数が過剰になるため、生き残るためには業界の「上位」に登る必要があるかもしれません。(それとも、単に仕事のためだけに人為的により多くのケースを作成しているのでしょうか?)
これは大量生産による過剰生産能力に似ており、肉体労働者は何度か経験しているが、次は頭脳労働者の番となるだろう。しかし、どんな仕事であっても、「高台」にいた人が生き残るのです。（上級産業技能労働者が依然として人気があるのと同じように）
「暗黙知」を求めて
知識はインターネットや書籍に保存しなければならないと誰が言ったのでしょうか? 知識は「暗黙」である場合もあります。
私の言う「暗黙知」とは、具体的には「人間関係と高度化」という関係学のことを指すのではなく、AIが実践できないために獲得できない知識のことを指します。（もちろん「好意」もその一つです）
AlphaGo は、囲碁などの特定の分野で AI をプレイするのに人生経験を必要としませんが、一定の段階に到達すると、既存の文書知識がなくても「自己練習」できます。しかし、AI のかなりの部分の最も致命的な弱点は、AIが実践に参加できず、既存のデータにのみ依存できることです。
AIはバナナについて話すことはできますが、本物のバナナを食べたことはありません。彼のやっていることは、ある意味「安楽椅子」的なプロジェクトコンサルタントのようなものです。Apple の創設者である Steve Jobs は、1992 年の MIT での講演で、いくつかのコンサルティング会社についてこう述べています (*)。
MIT による公開講義ビデオ
したがって、AIには見えない「暗黙知」が存在することはほぼ確実であり、学習可能なデータがない領域では人間は「完全敗北」とは程遠い。
自分の実務経験を蓄積し続ければ、AIにはない利点が得られるが、その経験が価値があるか、市場がどれだけ大きいかは別問題である。
最近みんなが自分の「ナレッジマネジメントシステム」を共有するのが好きなように、これも実践のまとめです、もちろんそれぞれに特徴があり、「机上の空論」的なものもあるのですが、本当に経験として得られるのは「ナレッジマネジメントシステム」です。 「実践はある程度人々の共感を呼びます。そしてインスピレーションは、AI が模倣や学習によって得ることはできません。AI も独自の知識体系と実践経験を持っていますが、人間にとってはほとんど価値がありません（つまり、それらの AI モデル、私たちの脳には価値がありません）。
「論理力」を高める
現代の科学システムは論理に基づいています。知識労働者にとって「論理力」は基礎的なスキルです。「形而上学」の研究はこの範囲に含まれないことを指摘したいと思います。形而上学は、確かな推論ではなく説明に依存しています。人によって異なる答えが得られるため、AI にその「ナンセンス」を使用する場所が与えられます。
AIには一定の因果分析機能がありますが、前述したように、これらは学習教材から得られるものであり、形式論理です。これらの資料は実際の実践ほど信頼できるものではなく、場合によっては AI の判断が非常に「反現実的」であることさえあります。現在のAIの仕組みには限界があるため、機械学習で得られたモデルに基づいてなぜこの結論に至ったのかをAI自身も明確に説明することができず、単なる「当てはめ」だという人もいます。AI は非常に複雑なパラメータ体系に基づいた「統計」に似ているという人もいますが、もちろん、人間の脳はそれ以上の何ものでもないのかもしれません。将来的にAIが「自ら説明する」能力を持つ可能性も排除されません。しかし現状では、AIの論理力や説明能力は人間に比べて著しく低い。(全員ではありません。AI ほど論理的ではない人もいるかもしれません) 下の図は論理的に矛盾した AI の回答ですが、AI はこれが苦手なのかもしれません。
同じ檻の中のニワトリとウサギのようなもので、何度試してもほとんど正解できず、説明も矛盾だらけです。
人類の科学知識システム全体は、論理的に厳密な「知識ツリー」に基づいています。したがって、AI は私たちに大きなインスピレーションを与えることができるかもしれませんが、短期的には、厳密なロジックが必要な分野での分析や意思決定において、私たちの代わりになることはできません。
やっと
実際、現段階で将来を確実に予測するのは賢明ではありません。しかし、私は予防策として、AI 時代を生き延び、極限状況下でリスクを回避できるかどうかを考え、私の限られた頭脳をもとに大胆にいくつかのアイデアを紹介します。
私は、このプロセス全体において AI の「ナンセンス」を一切借りていないことを誓います。私の見解は将来 AI よりもはるかに劣るかもしれませんが、現時点で AI がまとめた記事はまだ好きではありません。少なくとも、「みんなにAIを受け入れさせよう」という考えは、AIが私に指示するものではありません。私は友軍なので、発砲しないでください。
最後に、今後のAI時代を生き抜くための方法やテクニックがあればメッセージをお願いし、意見を交換し、AIに取って代わられるのではなく、人間の知識労働者の尊厳を一日も早く取り戻すために努力しましょう。