イーサン・モリック: 生成 AI のすばらしい新しい世界

このエピソードではマッキンゼー グローバル インスティテュートのフォワード シンキング ポッドキャストで、共同司会者のマイケル チューイが経営学教授のイーサン モリックと対談します。 彼はペンシルベニア大学ウォートン校の准教授です。 モリックは次のようなトピックを取り上げます。

マイケル・チュイ (共同司会者):ジャネット、ChatGPT を使ってみたことがありますか?

ジャネット・ブッシュ (共同司会者):実際にはそうではありませんでした。 私はそれについて本当に緊張していましたが、この会話をする直前に、あなたが私にサインアップするよう説得してくれました。 そして私は完全にガブを打たれました。これは英語で「驚いた」という意味です。 ですから、もっと詳しく知りたいと思っています。

マイケル・チューイ：ご存知のとおり、私たちは実際に、労働力への影響を含む、生成人工知能の経済的可能性に関する研究を 6 月に発表する予定です。 しかし、今日のゲストは、ビジネスにおける生成 AI の大きな可能性にも衝撃を受けました。 そして、彼はそれについて考えたり、ツイートしたりするだけでなく、これらのアイデアを実験したりもしています。 そして、起業家精神を教えるビジネス教授として、彼は実際に、コースでビジネス プランを作成する際に生成 AI を使用することを学生に要求しています。

ジャネット・ブッシュ：そうですね、ChatGPT を使用して記述すれば不正行為にならないという意味なので、これは気に入っています。 私は彼の話を聞くのがとても楽しみです。

マイケル・チューイ：イーサン、ポッドキャストへようこそ。

イーサン・モリック：ここに来られてとても嬉しいです。 お招きいただきありがとうございます。

マイケル・チューイ：素晴らしい。 まずはあなたの背景から始めましょう。 どこで育ったの？ あなたは何を勉強した？ 結局今日やっていることはどうなったのですか？

イーサン・モリック：東海岸人のように話すかもしれませんが、私はウィスコンシン州ミルウォーキーで生まれ育ちました。これには誰もが驚きました。 しかし、それを証明するように、私はチーズカードが大好きです。 そしてハーバード大学の学部に進み、経営コンサルティングの必修期間を終えた後、大学のルームメイトと会社を起業しました。

私たちはペイウォールを発明しましたが、私は今でもそれについて少し気分が悪いです。 そして、私は自分が何をしているのか何も知らなかったので、それを正しく行う方法を学ぶためにMBAを取得しようと決心しました。 MBAを取得するためにMITに行き、その後博士号を取得するためにそこに留まりましたが、スタートアップについて何をしているのか誰も知らないことに気づきました。

その間、私は AI に興味を持つ何人かの人々と一緒にメディア ラボで働き始めました。 しばらくゲームの制作にも取り組んでいます。 その後私はウォートンに行き、それ以来ずっとそこで教えており、基本的にはウォートン社内でスタートアップを立ち上げ、個人のパフォーマンスやより良い指導方法を研究しています。

マイケル・チューイ：ペイウォールはどうなっているのですか？ そこで何を発明したのですか？

イーサン・モリック：私の大学のルームメイトは技術の天才で、実際に最初のペイウォール、つまり最初のアクセス料金を開発しました。 つまり、ニューヨーク・タイムズやウォール・ストリート・ジャーナルは、しばらくの間、彼らが私たちの間に合わせのソフトウェアとして使用していたものでした。

そして、私は 22 歳で、大手出版社を訪ねて、インターネットを使うべきだと伝えようとしていたのですが、それがおそらく悪い考えであることはよくわかっていませんでした。 当時は全員がオンラインだったので、それは良かったです。 私たちはそのプロセス全体を経験しました。 私たちは買収されました。 私はそのプロセスの反対側にいた。

マイケル・チューイ：よし。 これから責めていきます。 それは素晴らしいことです。 そうですね、あなたは最近私に、自分のキャリアのすべてを生成 AI に賭けていると言いました。 それでは、リスナーの皆さんのために、生成 AI とは何でしょうか?

イーサン・モリック： 2 つのことのうち、キャリアに賭けるほうがはるかに不吉な気がしますが、最初に生成 AI の部分について話します。 生成 AI は、ChatGPT、Midjourney、DALL-E で見られる種類の人工知能に割り当てられるカテゴリです。

定義が曖昧ですが、すべての AI が同じことを行っており、過去のデータに基づいて未来を予測しようとしていると考えることができます。 以前は、販売するウィジェットの数や、UPS トラックをどこに置くかを予測することが重要でした。

生成 AI は、文章内の次の単語が何であるべきかを予測して段落を書き、プロンプトに基づいて画像がどのように見えるかを予測することになり始めています。 つまり、本質的には、言葉や画像を生成するための AI の創造的かつ生産的な使用に関するものです。

マイケル・チューイ：そして、これが他のテクノロジートレンドと何が違うのでしょうか? あなたは学者になる前から、しばらくテクノロジーの世界に携わっていました。

イーサン・モリック：私は NFT と Web3 をすべて無視しました。振り返ってみると、それは良いことだと思いますが、それが原因で私を殺さないリスナーがいないことを願っています。 この傾向が非常に異なっているのは、それがすでに存在しているということだと思います。

私たちは、「5 年以内に世界は変わるだろう。5 年以内に、私たちはすべての金融取引をブロックチェーンを通じて行うようになるだろう。5 年以内に、私たちは皆 VR で会話するようになるだろう」というようなトレンドに慣れています。 」 いくつかの勇敢な企業がそれを実験していますが、このテクノロジーはまだ現実的ではありませんが、おそらく実現するでしょう。

AIは今ここにいます。 したがって、今日起こっている変化を見るために、将来の AI について心配する必要はありません。つまり、心配しても構いません。 つまり、現在 169 か国で利用可能な製品、つまり Bing 形式の GPT-4 は、地球上で公的に利用可能な最も先進的な AI です。

何十億人もの人々が利用できます。 文字通り、コードを書くことができます。 文字通りレポートを作成できます。 これなら司法試験にも合格できます。 脳神経外科研修医試験に合格することができます。 それを実現するために将来の進歩は必要ありません。 したがって、そのテクノロジーが広く利用可能になった結果、変化が起こらないとは考えられません。

マイケル・チューイ：それができることのいくつかについて話しましょう。 繰り返しますが、あなたは伝統的な青小切手の Twitter 野郎です。 あなたは、それができることを発見したことについて頻繁にツイートします。 このテクノロジーが今日できることを発見した、挑発的なことは何ですか?

イーサン・モリック：多くの人がこのツールがコードを記述できることを知っていると思いますが、新しいバージョンでは実際にこれらのコードを作成して実行できます。 本当に奇妙なことを尋ねることができます。

私はそれに「何か数字的なものを見せて」とお願いしました。これは、より高い力に触れる、この世のものとは思えないもの、つまり天使のようなものについて語る、SAT の金メッキの言葉です。 そして、フラクタルにはこの膨大なパターンがあると言って、私のためにマンデルブロ集合をモデル化しました。

私は「何か奇妙なものを見せて」と言いました。ホラー小説を聞いたり読んだりする人なら、それがクトゥルフやH.P.ラヴクラフトに関連していることを知っているでしょう。 それは、HP ラヴクラフトの物語の最初の部分を使用して、不気味な響きのテキストを作成するマルコフ連鎖を作成する HP ラヴクラフト テキスト ジェネレーターを私に自然発生的に生成しました。

コードを作成して実行するだけでなく、この種のディスカッションでも予期しない直感的な飛躍を遂げています。高校生向けのサイエンス フェアで優勝するようなサイエンス フェアのプロジェクトを提供してほしいと頼んだところ、コードを作成して実行してくれました。機械学習がどのように機能するかを見せてから、すべての図やその他すべてを書き出しました。 プロセスの一部として人間の思考に相当するものを実行します。

マイケル・チューイ：つまり、これは単に「この詩をシェイクスピアが書きそうなものに変えてください」とか、そのようなものではありません。 これは、「不明瞭な用語に基づいてコードを書いてください」というものです。 したがって、この用語を理解するだけでなく、その用語を引用、引用解除するだけでなく、そのためのコードを作成して実行します。

イーサン・モリック：そうですね、ここで違いを生むかもしれない人間の視点を理解しています。 繰り返しになりますが、理解とその他すべてのことです。これはポッドキャストなので、人々には私の姿は見えませんが、私はエアクォートを行っています。 私が AI を説明するために人間っぽい言葉を使うときは、その周りに空気の引用があると想定してください。

AI について、まるで人間のようなことをしているかのように語るのはずっと簡単ですが、AI は私たちのやり方ではないことを認識することが重要です。 しかし、確かに、ソフトウェアが行うことを私たちが期待しない種類のこと、単純な単語補完ツール (最終的には LLM や ChatGPT のような大きな言語モデルが行うこと) がこれらのことを行うことを期待しないようなことを実行しています。もの。

それが錯覚や説明のつかない行動なのか、それともスティーブ・ウルフラムの考え方のように人間の言語の深いパターンが発見されたのか、私にはそれがどれなのかはわかりません。 しかし、それらの分野では私たちが期待する以上の成果を上げています。

マイケル・チューイ：少なくとも経済的または企業の観点から見て、これがなぜ重要なのでしょうか? 子供の宿題やその類のことを心配する以外に、なぜ人々がこのことを気にする必要があるのでしょうか？

イーサン・モリック：理由はたくさんあります。 まず第一に、これは便利なツールであるということです。 先日、「30分でどれだけマーケティングができるか？」という課題を自分に課しました。 随時商品を発売してます。 私はウォートンで教育用ゲームを制作するウォートン・ディレクティブというものを運営しています。

そして私は、「これが私たちの新製品です。調べてください。そして、できる限り宣伝しましょう。」と思いました。

30 分以内に、AI は私からのほんの少しの指示で、非常に優れたマーケティング戦略、つまり完全な電子メール マーケティング キャンペーンを考え出しました。ちなみに、これは素晴らしかったです。私はこの種のキャンペーンを数多く実行しました。過去のこと - Web サイトの仕様を作成し、CSS ファイルやその他必要なものすべてを作成して、Web サイトに必要な画像を作成し、ビデオのスクリプトを作成し、実際に人間の音声で偽のビデオを作成しました音声と偽の AI 俳優を組み込んで、完全なソーシャル メディア キャンペーンを作成しました。

30分。 私は経験から、これは 1 週間働く人々のチームになることを知っています。 そしてそれはどこでも同じです。 AI が最も大きな影響を与える分野に注目すると、それはまさに人間に最もお金を払って行う仕事であり、最も多くの教育を必要とする仕事であり、最も創造的な仕事であり、AI は人々を自由にします。良くも悪くも、それらのタスクのいくつかから。

これが注目すべき理由の 1 つは、ビジネスの世界で私たちが関心を持っている実際のことを実際に実行しているということです。 注目すべき 2 つ目の理由は、多くの人がアクセスできるということです。 ここでは、企業が個人に対して特別な利点を持っているわけではありません。

実際、エンタープライズ ソフトウェアとしてはあまりうまく機能しません。 これは委任できるツールとして非常にうまく機能し、自分がやりたくないタスクを委任して代わりに処理してくれるアシスタントのようなものです。 それは大きな経済効果をもたらします。

そして 3 番目に、数字の話をしましょう。 初期の対照実験では、コーディングからライティング、マーケティング、ビジネス資料に至るまで、個々のタスクのパフォーマンスが 30 ～ 80% 向上したことが確認されています。 背景を説明すると、1800 年代初頭に蒸気動力が工場に追加されたとき、性能は 18 ～ 22 パーセント向上しました。 これは私たちがこれまで見たことのない数字です。

マイケル・チューイ：パフォーマンスが 30 ～ 80% 向上するという意味について詳しく説明してください。 タスクを与えて、どのような基準で 30 ～ 80% 改善できるでしょうか?

イーサン・モリック：実際には多くの側面があるため、30 ～ 50% のパフォーマンス向上がどのようなものかを一例として挙げてみましょう。 MIT からの非常に素晴らしい研究があります。これは、Chat の少し古いバージョンである ChatGPT-3.5 を使用した初期の実験です。

彼らがやったのは、ビジネスのバックグラウンドを持つ人たちに現実的なビジネスライティングの課題を与え、その結果をさまざまな方法で評価してもらうというものでした。 そして、彼らが発見したのは、人々の作業にかかる時間が 30 パーセント以上短縮されただけでなく、多くの執筆を Chat に依頼できるようになっただけでなく、最終製品の品質が実際に評価されたということでした。人間が作った時よりも高くなっています。 そして、それを行った人間たちは、煩わしいことを外注したため、自分たちの仕事をより好きになりました。 したがって、パフォーマンスの向上について話すとき、私たちはより良い結果、より速いスピード、そして潜在的にはより良い仕事さえも話しているのです。

マイケル・チューイ：おお。 それは非常に注目に値します。 これによりソフトウェア開発者の生産性が向上することも確認されています。 私の同僚の中にも実際に私たちのグループでいくつかの実験を行っている人がいますが、場合によってはこれらのツールの使用から最大の改善を得るのは優秀なエンジニアであるため、これは非常に興味深いことです。 同様の種類の効果について聞いたことがあるか、見たことがあるかどうかはわかりません。

イーサン・モリック：今は非常に散在しています。 それは大きな疑問の 1 つです。誰が得をするのでしょうか? 一部の研究では、パフォーマンスの悪い人が最も利益を得ることが示されています。 いくつかはトップパフォーマーを示しています。 誰が得をするのかについてはまだ十分に理解されていませんが、それは将来的に大きな問題になるでしょう。

マイケル・チューイ：大きなメリットについて言えば、最も高学歴で高額な報酬を得ている一部の人々や役割によって、これらのテクノロジーが実際に生産性を向上させることができると指摘しました。 これは労働力にとって何を意味するのでしょうか? それは仕事にとって何を意味するのでしょうか？

MGI では、自動化の潜在的な影響について多くの研究を行ってきました。 私たちは時間をかけてモデル化したさまざまなシナリオを持っています。 これが労働力にとって何を意味するか考え始めたとき、どのような考察や分析をしていますか?

イーサン・モリック：まず最初に、誰も何も知らないことを明確にしておきます。 その警告を付けておきたいと思います。 そうではありません。 私たちには、短期的な混乱の後に長期的なパフォーマンスが続くという過去の安心できるモデルがありますが、最も高給取りのホワイトカラー労働者に広範な自動化の脅威が及んだことはありません。

それが何を意味するのか、そしてそれがどのように悪用されるのかもわかりません。 それがどのような状況なのかはわかりません。 そして、それはすでに、テクノロジーが現在の状態のままであるという考えだけを取り上げています。 多くの仮定が存在します。

短期的な希望に満ちたバージョンは、仕事ではなくタスクをアウトソーシングすることです。 仕事の中で本当に面倒でやりたくない部分は、AI にアウトソーシングされ、自分でやっているかもしれませんが、仕事のより興味深く、創造的で、人間的な部分に集中することができます。

より脅威的なバージョンでは、私たちの仕事の多くは基本的に、AI のほうがうまくできるかもしれない方法で他の人間を管理することに費やされていることがわかります。 つまり、あなたは、部下が何をしているのかを上層部が理解できるようにするためのレポートを作成しており、それがあなたの仕事の多くです。 「それは永久的なものですか？」 大きな疑問になります。

多くの点は、企業がこれをどのように考慮しているのかまだわかっていないことだと思います。 気がかりなことですが、私は最近ある会社のトップと一緒にステージに立っていましたが、彼がステージ上でそのことについて話したので、それは公になっています、Turnitin の CEO、Turnitin です。 彼は私たちの多くよりも長く GPT でプレーしています。 彼のビジネスは繁盛しています。

しかし、彼はステージ上で、ChatGPTのおかげで、18か月以内にエンジニアとマーケターの70パーセントか80パーセントを解雇し、その一部を高校生に置き換えることができると思うと語った。 そこまでするかどうかはわかりません。 しかし、それについて考えている人がいるという事実は、私たちを少し緊張させるはずだと思います。

マイケル・チューイ：ここに懸念がある場合、人々は何をすべきでしょうか?

イーサン・モリック：不安と興奮はセットだと思います。 これによる脅威がある理由の 1 つは、実際に生産性が大幅に向上するためです。 そして生産性はすべての鍵となります。 より多くの仕事をこなせばこなすほど、おそらくより多くの報酬を得ることができ、社会として私たちが行う仕事は明らかに生産性が高くなります。 それが私たちの生活水準が向上する理由のすべてです。 これには良い面もあります。

マイケル・チューイ：エンタープライズ ソフトウェアとしてはあまりうまく機能しないとおっしゃっていましたね。 しかし、基本的にすべてのエンタープライズ ソフトウェア企業が生成 AI を機能として追加していることも私たちは知っています。 つまり、電子メール システムであろうと顧客関係管理システムであろうと、彼らはこれを機能として追加しています。 エンタープライズ ソフトウェアについて考えるとき、またこのテクノロジーが実際の企業でどのように採用される可能性があるかを考えるとき、これは何を意味しますか?

イーサン・モリック：企業が AI をソフトウェアでどのように利用しているか、そして AI の得意分野を認識することが重要だと思います。 彼らが AI を使用していないのは、データの処理であり、AI が実際に得意とするのは、コードを書くことであり、少なくとも彼らがリリースしているものではなく、コードを書くことです。 API については詳しく説明されていません。

やっていることは、表面上の平手打ちのようなもので、「OK、これに加えて非構造化タスクの実行を支援するチャットボットがありますよ」というようなものです。 ほとんどの人が非構造化タスク用のチャットボットを持っています。 Slack でチャットボットと会話し、エッセイを書いてもらうことができます。 チャットボットと会話するには、任意のソフトウェア名を付けます。

これと顧客サービスに関しては、明らかにもう少し作業が必要です。 しかし問題は、これらのシステムは実際にはソフトウェアのように動作しないため、他のシステムとはうまく連携できないということです。 ソフトウェアは信頼できるものでありたいと考えています。 毎回同じ結果が得られるようにしたいと考えています。 ソフトウェア組織を経営してきた経験から、それが幻想であることもあると思いますが、それが私たちが望んでいることです。

これは信頼できません。 時には物事を拒否することもあります。 時には違うことをすることもあります。 温度を十分に下げ、ランダム性のレベルを変更して予測しやすくすると、結果はあまり面白くなくなります。

それは罠だ。 これからはもっと上手になりますが、今のところ、早期アクセスできる ChatGPT で利用できるプラグインの API バージョンをすべて使用していますが、それらが使用できることを時々忘れてしまいます。 。 それは彼らに混乱させられます。 それは時々物事を作ります。 それは改善されるでしょうが、ソフトウェアのようには機能しません。 したがって、ソフトウェアとは何かというパラダイムが変わります。なぜなら、ソフトウェアに再現性を期待すると、それは説明不可能だからです。

私たちはソフトウェアが説明可能であることを期待しています。 ソフトウェアにはマニュアルが付属しており、使用できるコマンドの数とその動作を理解できるようになっています。 コマンドは完全にランダムであり、メモリの内容や過去に何が起こったか、ランダム シードが何であるかに応じて、毎回異なる動作を行います。 従来のソフトウェアはそのように動作しません。 そして、人々がこれをソフトウェアのように考えると、これがなぜそれほど重要で興味深いのかを見失ってしまいます。

マイケル・チューイ：確かに興味深く重要なように思えますが、そこで使用されている言葉の中には、これをビジネスに適用しようとしている場合には恐ろしいものもあります。 ですから、あなたがおっしゃったように、これらのシステムは必ずしも信頼できるものではないという事実についてもっと話していただきたいと思います。

事実を尋ねるとき、人々は「幻覚」について話します。これは、事実だけでなく、それらの事実を裏付けると思われる裏付け文書が幻覚に見える場合があるという意味です。 あるいは、説明可能性に関する課題についても話されました。 なぜそれが生み出したものを生み出したのでしょうか？ 信頼性がなく説明不可能なシステムをビジネスで使用する必要はありません。

イーサン・モリック：なぜなら、人々はすでに説明不可能で信頼できないものであり、ソフトウェアについて考えるのではなく、人々について考える、インターンについて考えるという類推が必要だからです。 それがソフトウェアで作られているからといって、それが私たちが提供できる最も有用なたとえであるという意味ではありません。私たちが肉で作られているという事実は、私たちが役立つことについて考えるのにあまり役に立たないのと同じです。

さて、私は AI が何らかの形で知覚を持ち、生きた人間であると言っているわけではありません。 しかし、それは人間の思考に基づいて訓練されています。 それは人間の言語を再現するように設計されたシステムを中心に構築されています。 その深層構造が人間味であるのは当然だろう。

そして、人間に対して使用しているのと同じ不安刺激を与えて、あなたが何かを言うと、不安を引き起こすかどうかを示す素晴らしい研究論文があるということさえ、私たちは知っています。不安」—不安になると行動が変わります。

実際には、より高いレベルのバイアスがかかりますが、人間と同じように、その答えはより革新的でより多様になります。 実はそのように考えられる本当の理由があります。 その結果、IT 部門をアウトソーシングしている人々が間違いを犯したり、データ サイエンス部門が間違いを犯したりすることになります。 それは信じられないほどクリエイティブなツールです。 それは信じられないほど革新的なツールです。 毎回同じ答えが返ってくるものとしては平凡です。

マイケル・チューイ：この不安についてもっと話してください。 したがって、これらのシステムを感情があるかのように扱うことができます。なぜなら、人が不安、怒り、悲しみを感じている場合と同じような反応を引き起こすことができるからです。

イーサン・モリック：それだけではありません。 ハーバード大学から出た非常に優れた論文があります。これは、これを市場調査に使用できることを示しています。特定の人物であると伝えると、その人物によく似た回答が得られるため、そこから価格情報を得ることができるからです。

人間が持つ認知バイアスと同様に、認知バイアスの古典的な問題に反応することを示す素晴らしい econ 論文があります。 繰り返しになりますが、人間ではなく、知覚を持っていませんが、知覚を持っているかのように見えるように訓練されています。 したがって、そのように考えることは非常に強力なツールになる可能性があります。 繰り返しになりますが、これは多くの人が見逃している類推だと思います。

マイケル・チューイ：したがって、これは、人間が行う可能性のあることをシミュレートしたい場合に便利です。 しかし、性別や人種、民族に関するバイアスを示すデータに基づいてトレーニングされており、タスクの実行を要求している場合、おそらくそれも一連の問題になる可能性があります。 それは、人間にも見られるバイアスを持った方法で実際にタスクを実行できる可能性があるということですか?

イーサン・モリック：絶対に。 それは完全に偏見の危険です。 ガードレールがなかったら、信じられないほど偏ったものになっていたでしょう。 ガードレールは、他の人々を敵に回すさまざまな偏見を加えます。 絶対に偏見があります。 それは絶対に物事を作ります。 幻覚が出るのです。 しかし、繰り返しになりますが、だからこそ、人間の立場になって考えることが実際に役立つと私は思います。なぜなら、それは偏見があるからです。 機械のように考える機械ではありません。

すべてを割り引いて考える必要があります。 だからといって、大した仕事ができないわけではありません。 それは、私たちがその働きに注意を払う必要があることを意味します。 そして人間的な問題に対して人間的な仕事をするのです。

私たちは、これらの懸念のいくつか、特に幻覚や捏造された事実の危険性を過大評価する傾向があると思います。 GPT と Google Bard に脳神経外科の資格試験を課し、明らかに見事に合格しただけでなく、幻覚発生率が Google の Bard の 44 パーセントから GPT-3.5 の 22 パーセント、GPT の 2 パーセントに上昇したことを示した素晴らしい論文があります。 -4. 幻覚の問題が解決できないとは思いませんが、あなたの部下にクライアントレポートを見ずに作成させることはおそらくできないでしょう。 GPT-4も同じような気がします。

マイケル・チューイ：それは面白い。 あなたは経営学校で教えています。 これらのシステムについて、コンピュータをプログラミングしているのと同じくらい、人間を管理しているようなものだと考えるのが正しいでしょうか?

イーサン・モリック：そうではありませんが、そんな気もします。 したがって、明らかにそれはまったく異なるものですが、それが事前の開始であり、前に話したように、人々は後処理を使用して非常に複雑なプロンプトを作成しています。 同じ一連のことをやっています。 しかし、自分が担当している人間のようにシステムに対処するだけで、これらのシステムを最大限に活用するための 80% を達成できます。

マイケル・チューイ：それはクレイジーです。 （笑）これらのシステムを効果的に使用する方法を考える際に、実際に適用できる経営原則にはどのようなものがありますか？

イーサン・モリック：私たちはこれらすべてに対する答えを知りません。 データで裏付けられたものの一部として、私の経験をお話します。 最善の 2 つの方法は、他のことと同様、問題を段階的に考えるように指示することにより、ステップごとに考えるように指示しない場合よりも良い結果が得られることと、ステップを調べてそれが正しいことを確認することです。正しい手順。

初めてタスクを行う人に対しても同じことをします。 例を挙げるとさらに良くなります。 「このようにしてください、なぜなら私たちは過去にそうしてきたからです。」 それはより良い仕事をするでしょう。 それらは人間的なものです。 繰り返しになりますが、教師としては、「私は物事を教える方法を知っていて、これを教えることができ、それはかなりうまくいく」という感じなので、それは非常に素晴らしいことです。

オンラインでは、こうした非常に手の込んだプロンプトを提示している人たちを目にするでしょう。 あなたはこれが魔法であることを期待していますが、実際には会話のようなものです。 ただし、覚えておくべきことは、このシステムは怒らない、または少なくとも本当に怒らないので、インターンを送るのは非常に気分が悪いところを400回動作させることができるということです。もう一度、もう一度やってください。」 AIにとっては問題ありません。

しかし、それが問題ではないとわかっていても、私はいまだに感謝し、「よくやった、でもこれを微調整してもらえませんか」と言ってしまう自分がいます。 しかし、それは結果的に重要になるかもしれません。 私たちにも分かりません。 親切にすると結果的にはそうなるかもしれません。親切にすることでより良い結果が得られるのではないかという疑念はありますが、それはわかりません。

全体的に言えることは、私たちは完全な原則を知らないということだと思いますが、それが私の出発点であり、それを人間のように考えることです。 繰り返しになりますが、多くの大企業がこの点を誤解していると思います。 彼らはこれを IT と戦略の問題にしようとしています。 ある意味人事の問題ですね。

マイケル・チューイ：それは魅力的ですね。 繰り返しになりますが、人として、教師としてのスキル、マネージャーとしてのスキルについて考えてみると、これらは、このことをより良く機能させようとするときにもたらされるスキルであり、これらのシステムはより良く機能します。 これを人事の問題として捉えることの意味を教えてください。

イーサン・モリック：これはさまざまな意味で人事の問題です。 これが人事の問題であるということの 1 つは、これは人材とポリシーに関するものであるということです。 人々にこれらのシステムを使用させますか? 誰がそれらを使用できるのでしょうか？

それは人が使うためのツールです。 ITツールではありません。 規制されてないんです。 人々がこれらのシステムを使い始めると、それを何のために使用しているのか、またその結果がどのようなものであるのかを知るのは簡単ではありません。 彼らの仕事はAIの仕事によって汚染されてしまいます。 それはポリシーの決定であり、IT の決定ではありません。

これはセキュリティ上の脅威ではありますが、それは二次的なもので、「私がこれまでに経験した多くの人事担当者と話したように、彼らのレビューはすべて AI によって書かれているという事実についてどう感じますか。それについて感じていますか？」

マイケル・チューイ：待って。 もう一度言ってください。 そこで何が起こっているのでしょうか？

イーサン・モリック：誰かの履歴書と最後の業績報告書を貼り付けて、「その人のために良い業績報告書を書いてください」と言うと、人事担当者がお金を費やすよりも、読んだ人にとってはるかに良いと感じ、より正確に感じられる業績報告書が得られることがよくあります。それに1時間。

マイケル・チューイ：しかし、そのプロンプトには、その人のパフォーマンスがどのようなものであったかについての何らかの見解が含まれているでしょうか? あるいは、人が書いた草稿を改善すると言っているのかもしれません。

イーサン・モリック：いいえ、いいえ、いいえ、いいえ。 私が言いたいのは、彼らの履歴書に貼り付けて、以前の業績目標についての段落を貼り付けてから、「彼らは目標に向かって非常によく頑張っています。これが彼らのマネージャーが彼らについて言ったことです。」という 2 つの文を書くことです。 素晴らしいパフォーマンスレビューを書きましょう。多くの詳細を含めてください。プロフェッショナルな人事の観点から書いてください。実行可能なポイントを含めてください。」と入力して Enter キーを押すと、良いレビューが得られます。

マイケル・チューイ：あなたはそれについてどう思いますか？

イーサン・モリック：悪い。 しかし、私たちが人々に対して非常に思いやりを持っていることを示すために、時間を費やすことを目的とした活動がたくさんあるという事実を考えると、私は怖気づいています。それは良いことです。

誰かに推薦状を書くように頼まれた場合、私はその推薦状に多くの時間を費やします。 それは大したことです。 私が彼らのために作成することになる推薦状は、おそらく、私が彼らの履歴書を貼り付け、仕事の内容を貼り付けて、「この人のために本当に良い推薦状を書いてください」と言って、それを受け取ったときにこう言われた場合よりも悪いものになるでしょう。 「いいえ、実際には、第 2 段落をもっと輝かせるようにしてください。第 1 段落では弱点について言及してください。」 より良いアウトプットが得られ、おそらく手紙を書いている相手にとってもより良い結果が得られるでしょう。

やってないよ。 しかし、それが課題なのです。 私たちが組織で行っている仕事の多くは、人間が関与しているかどうかに意味を持たせていますが、それでもそれほどうまくいきません。 しかし、AI ならもっとうまくできるでしょう。

それについて私たちはどう感じますか？ わからない。 私たちの作品の多くにこのような大きな要素が含まれていることを発見することになると思います。 私は制作を行っています。ところで、Microsoft が基本的に Office に AI を追加する Copilot をリリースしたら、AI で作成した電子メールに、AI が作成した文書を添付して、AI を使用して文書を読むマネージャーに送信することになります。文書化して返信します。 「それは仕事にとってどんな意味があるの？」 これは、私たちがやっと取り組み始めたばかりの質問だと思います。 繰り返しますが、IT の問題ではなく、人事の問題、戦略の問題です。

マイケル・チューイ：信頼の問題もあります。 私がこの話をニューヨーク・タイムズに話したところ、同僚に電子メールを送ったところ、彼はすぐに私にテキストメッセージを送り、「この電子メールは合法ですか？」と言いました。 それで私は言いました、「何言ってるの、ロブ？」 すると彼は「不審に思えた」と言いました。 そこで私は、「そうですね、ChatGPT を使って下書きしたほうがいいかもしれません」と言うと、彼は「あなたがそうだと思いました」と言いました。

それでは、私たちは皆、他の人から受け取っているコミュニケーションが、ある意味本物ではない、本物ではないのではないかと心配し始めるのでしょうか?

イーサン・モリック：まだ心配していないのなら、あなたは遅れていると思います。 これで完了です。 馬は納屋から出ており、他の動物もすべて納屋から出ています。 これで完了です。

私の生徒たちは皆、今では素晴らしい文章を書くことができています。 私のクラスには AI が必要なので、いずれにしても優れたものになりますが、優れています。 誰かがあなたによく書かれた電子メールを送信していない場合、その人は AI を使用することに十分な関心がなかったということになります。 オンライン上のすべての画像は疑わしいものです。 あらゆるコミュニケーションが疑わしい。 もちろん、すべてが壊れてしまったということです。 人々がそれに気づくまでに時間がかかるだけです。

マイケル・チューイ：こんなことで悩む世界は一体何なのだろうか？

イーサン・モリック：裏返しの答えは、それが私たちが今いる世界であり、私たちはその中で意味を再構築する必要があるということです。 しかし、これを聞いているビジネスパーソンにとって、これは実際の課題です。 この世界はどのように見えますか？ 現時点で意味のある仕事とそうでない仕事は何ですか? AI に何を任せるべきでしょうか?

あなたの周りでは、常に人々が密かに AI を使用しています。 AI の秘密利用が予想外の場所でどれほど起こっているかを強調することはできません。 講演後にはいつも人々が私のところにやって来ます。予想外の人たち、政策立案の責任者たち、そして彼らは AI を使って何かをしています。なぜなら、一度使い始めると、「なぜ私が欲しいのですか」ということになるからです。また書類を手書きしますか？」

ワープロから手書きに移行したような感じです。 どうしてそうするか？ AI が禁止されている会社で、携帯電話を持ち込んで AI に関するすべての作業を行い、それを自分にメールで送信する人をたくさん知っています。なぜそうしないのですか?

私たちはすでにこの世界にいます。 そして何が起こっているかというと、企業は「それを政策文書に位置づけよう。誰かが何をすべきか教えてくれるのを待ちましょう。」という感じです。 従業員はすでにどこでも AI を使用しています。 ちなみに、従業員だけではありません。

繰り返しますが、世界中どこでも利用可能です。 つまり、多くの才能を持ちながらも機会があまりない国には、完璧な英語で文章を書き、コードを書き、結果を出すことができる人が 10 億人もいるのです。 それらについては何をしていますか? この変化の規模はまだほとんどの人が気づいていないと思います。

マイケル・チューイ：私たちがシャドー IT 支出と呼んでいたものに類似点があると述べたと思います。テクノロジは非常に魅力的であるため、中央の IT によって認可されていない場合でも、人々はそれを使用します。 元 CIO として、それは確かに私に共鳴します。 ただ、あなたが言ったように、教室内で使用しているということは非常に興味深いです。 それについてどう考えているか教えてください。 教室での使い方はどうですか？

イーサン・モリック：義務化させていただきました。 私は多くの起業家精神のクラスやいくつかのイノベーションのクラスを教えています。 それらすべてにAIが必要です。 それについてはポリシーがあります。 最後にどのようなプロンプトを使用したかを教えて、それを反映した段落を書く必要があります。 しかし、現時点ではAIによってどれだけ書かれているかは気にしません。

私が今やったことは3つの異なることです。 私は人々が行う仕事の量を大幅に拡大しました。 ウォートンからは多くの優れたスタートアップ企業が生まれてきました。 私が教えている 801 クラスは、MBA クラスへの入門であり、私だけでなく、他の多くの才能ある教師が教えています。 人々は時間をかけてその層から数十億ドルを調達したり、数十億ドルをかけて撤退したりしました。

ウォートンでの授業は非常に成功しました。 すべての功績を主張したいのですが、それはできません。 才能豊かな生徒たちです。 しかし、一学期にわたる授業の終わりに、あなたは何をしましたか? もしかしたら、あなたのアイデアの売り文句があるかもしれません。 もしかしたら調査をしたことがあるかもしれません。

今、私は人々に「動くソフトウェアを持ってください。ソフトウェアが書けなくても構いません。動くソフトウェアを持っているべきです。動くウェブサイトを持つべきだと思います。画像があるべきだと思います。 「そして、偽の市場レビューを持つべきだと思います。50人の偽者と10人の本物の人々にインタビューするべきだったと思います。」

同じ時間内で、より多くの仕事を依頼できるのです。 そしてそれはすごいです。 これで、チームに 5 人、さらに 10 人が加わりました。 それはあなたがそれについて考える方法です。 すべての作業が完璧になることを期待しています。 もう文法上の間違いは避けたいです。 何も問題は望んでいません。 なぜまたそのような光景を見ることになるのでしょうか？

そして、そのおかげで教師としてさらに多くのことができるようになりました。 私の学部生が授業中にあまり手を挙げなくなったことに気づきました。 そして、ええ、私はかなり上手に教えています。 人々は私に高いスコアを与えます。 "なぜ？" 私は彼らに尋ねます。 なぜなら、わざわざクラス全体に「何かが理解できません」と言うよりも、後で AI に質問して 4 つの異なる方法で説明してもらいたいからです。

すでに変化は始まっていると思います。 未来はすでに多くの場所にありますが、私たちはまだそれを認識していないだけです。 そしてこの後衛の行動は機能しません。

マイケル・チューイ：学生があなたではなくシステムに質問していることについてどう思いますか?

イーサン・モリック：講義のやり方が変わります。 まず講義はいつもバカバカしい。 私もやりますが、いつもバカです。 それらは決して仕事のやり方ではありませんでした。 それで学校はうまくいきます。 もっと詳しく話すことはできますが、学校をうまく機能させる方法はあります。

人々はまだそれを持ちたいと思うでしょう。 少なくとも中期的には、そのことについては心配していません。 AGI（汎用人工知能）の人々が正しかった場合に何が起こるかはわかりますが、それについては後で心配します。 しかし、これは私たちが何をすべきかを示しているような気がします。

混乱している人がクラスのみんなに「こんにちは、私はこれで混乱しています」と言わなければならないのに、私が別の方法で説明しなければならないというのは、ちょっと奇妙です。 それは私にとって素晴らしいことです。 そうすることで、何度も説明できるようになります。 でも、ある意味、誰もがそれを理解してくれるわけではないのが私の弱点でもあります。

しかし、もちろん誰もがそれを理解しているわけではありません。 私が教えるレベルが高すぎると見逃してしまう人もいますし、レベルが低すぎると飽きてしまう人もいます。 では、人々が AI に「私が 5 歳であるかのように説明してください。私は銀行の学位を取得した MBA です。これがどのように機能するのか説明してください。」と尋ねてほしくないのはなぜでしょうか。 なぜだめですか？

現時点では、エラーについて心配する必要があります。 私たちは間違いを心配すべきです。 私たちは幻覚について心配する必要があります。 しかし、私も間違いを犯します。 そして、生徒たちはいつも私の言うことを聞き間違えます。 これは悪いですか、それとも良いですか? わからない。

マイケル・チューイ：私が考えていることの 1 つは、あなたが言ったように、学生たちは今、より多くの作品を生み出しているのですが、私たちが労働に関する議論にも戻れたらいいのではないかということです。 生産性を向上させることはできますが、それは必ずしも働く人の数を減らすことを意味するわけではありません。 彼らの生産性が大幅に向上したことを考えると、さらに生産してもらうこともできます。

イーサン・モリック：これまでに入手したデータに基づくと、アナリストの生産性が大幅に向上することに疑いの余地はありません。 「その時間は何をしますか？」 本当にあなたの質問です。

彼らの仕事を減らして同じ給料を払うつもりですか？ 彼らがより多く働き、同時により多くの作業を行うことを期待しますか? 彼らが行っている仕事の種類を、よりハイエンドでクリエイティブな仕事にシフトするつもりですか? 雇用を減らすつもりですか？

それが問題だ。 もし私があなたにインタビューすることになったら、「これをどうするつもりですか？これはどういう意味ですか？」と尋ねるでしょう。 それが問題だと思います。

マイケル・チューイ：他のテクノロジーには歴史的な前例があります。 つまり、人々にお金を払って計算させていた時代があり、その後 Excel が登場しました。 似たような役割を担っている人がまだいますが、やはり、彼らはやっている事の面では、ある意味レベルアップしています。

イーサン・モリック：私も同意しますが、これほど高所得、高学歴、最も創造性の高い人々を対象とした、これほど広範囲にわたる汎用テクノロジーがこれほど急速に実現するのを見たことがありません。 私はどの前例もそうだと確信していますが、これは素晴らしいことであり、私たちがより創造的で興味深い仕事をできるようになるのですが、創造的で興味深い仕事の多くが AI によっても実行できるようになるのではないかと心配しています。

本当に明確な指示が欲しいです。 だからこそ私は人々に「使ってください」と言い続けています。 人間としての自分の固有の能力が何かを理解するだけでなく、それを擁護できることも確認してください。AI は悪化するのではなく、向上しているからです。

マイケル・チューイ：どのように良くなっているのかについて話してください。 このテクノロジーが世代を重ねるごとにどれほど改良されているかについて、皆さんは話しており、他の人も指摘しています。 たとえば、この技術の継続的な開発を一時停止するよう求める声もあります。 テクノロジー自体を利用して改善できるかどうかについては疑問があります。 このテクノロジーが時間の経過とともにどのように進化するかについてどう思いますか?

イーサン・モリック：すべての技術開発曲線は S 字曲線です。 最初はゆっくりと始まり、指数関数的に増加し、最大になると遅くなり始めます。 私たちは曲線の指数関数的な部分にいます。 S 字カーブの急な部分 S 字カーブの急な部分の問題は、それがいつ緩和されるのか文字通り予測できないことです。 実際のところはわかりません。

ムーアの法則は失敗し続けるはずだった。 実際、ところで、コンピュータ チップの成長を予測したムーアの法則を見ると、まさにこの問題について、私はゴードン ムーアにインタビューしました。 彼は、曲線の初期段階の大部分は、実際には機能しないことが判明したバブル記憶と呼ばれるものに由来すると考えていました。

実際、この曲線は最初に彼が考えていたよりも少し遅くなりましたが、シリコンが最終的に彼が思っていたよりも優れていたため、その後は軌道に乗りました。 標準的なトランジスタチップ。 S 字カーブの形状がどのようなものになるかは、事前にはわかりません。 この曲線の結果、何が起こるかはわかりません。

3 つのシナリオを計画できます。 1 つは、一時停止が発生し、規制が発生する場合です。その場合、これは私たちがこれまでに使用する中で最高の AI になります。 絶対に仕事に支障が出ると今でも思っています。

もう 1 つの選択肢は、通常の指数関数的上昇にあるということです。 かなり良くなりましたが、100倍良くなったわけではないかもしれません。 おそらく10倍良いでしょう。 そうですね、多くの労力を本当に代替してくれる、本当に破壊的なツールが登場しました。 それはどういう意味ですか？ 私たちは時間を使って何をしますか？

そして、誰もが話しているような恐ろしいシナリオがありますが、おそらく他の 2 つのシナリオに比べて、あまりにも多くの時間を費やしすぎていると思います。それは、「これが非常に良くなり、人工知能が人工知能を出し抜いたらどうなるか」というものです。私たちを、そして私たちの慈悲深い独裁者になるのですか？」 願わくば慈悲深いことを。

3 番目の事態に備えて計画を立てるのに多くの時間が費やされると思いますが、最初の 2 つの事態の可能性がより高くなります。 そして、私たちはこれに備える必要があると思います。 しかし、いずれにせよ、あなたが現在使用しているAIは、これまでに使用する中で最悪のAIである可能性が高いと思います。

マイケル・チューイ：そしてあなたは、私たちは超知性タイプのシナリオを心配することにあまりにも多くの時間を費やしていると言いました。

イーサン・モリック：私たちはそれについて心配する必要があると思います。 それは部屋の空気をすべて奪うようなものなので、最終的にはそれが唯一の心配になると思います。 私たちを支配するような異星人の神を作るというアイデア、これについて非常に懸念している人がたくさんいます。

私たちはそれを心配する必要があります。 私たちはそれと大規模な調整の問題について絶対に懸念する必要があります。 しかし、今日話しているように、仕事と教育の世界はたった半年で劇的に変化しました。

それが何を意味するのかを処理するための作業ははるかに少なくなっていると思います。 それは実際には、「雇用は起こるのか、それとも人々は職を失うのか？」という点に落ち着く傾向があります。 それは明らかに重要ですが、それは仕事と教育に起こっていることのほんの一部にすぎません。

AI ツールを使用するときに、どのように意味を見出すのでしょうか? 人間にとって価値のある仕事とは何でしょうか？ 人々は何に投資すべきでしょうか? そんなことして何が大丈夫なの？ それらの選択をどのように規制すればよいでしょうか? これらは、私たちがこれまで注目してこなかった、より大きな問題です。

マイケル・チューイ：これらの質問に対する暫定的な答えはありますか?

イーサン・モリック：これらの質問に対する暫定的な答えは、繰り返しになりますが、これはモデルに関するものだと思います。 このポッドキャストを聞いている人、特に組織の人が考えるべきことの 1 つは、「何をモデルにしたいのか?」ということです。

未来は私たちが望むものになる可能性があります。 ここには代理店があります。 この移行期間中も従業員を維持し、従業員がさらに多く、より良い仕事をできるようにする方法を考え出し、これをコスト削減ではなく拡大するための競争上の優位性としてどのように活用するかを考え出すものにしたいと考えていますか? ?

それはあなたの力の中にあり、そうすべきです。なぜなら、そのモデルは将来の素晴らしいモデルだと私は思うからです。 AIが仕事をするからIBMがあまり人員を雇わないと発表したり、先ほど挙げた同じような例のような企業はたくさんあるだろう。 それは別のモデルです。

より適切に機能する AI へのさまざまなアプローチをテストすることで、見たい動作をモデル化する必要があると思います。 AI が生産性を大幅に拡大し、最も苦手なタスクを取り除いてくれる世界に私たちがいるのは、まったくもっともなことだと思います。 AI やロボットが石炭採掘やトラック運転といった最も汚くて危険な仕事を奪ってくれるだろうという考えが常にありました。

そして、「そのスペースにいる人々のために別の仕事を見つけよう」と考えたのです。 ホワイトカラーの仕事でも同じように考える必要があると思います。 あなたが放棄したい、汚くて危険な同等の仕事は何ですか? どうやってそれを行うのでしょうか？ これを非常にポジティブなものにすることは私たちの力の範囲内だと思います。 それをどうやって実現するかを考える必要があるだけです。

マイケル・チューイ：したがって、ここには人間の主体性の役割がまだ残っています。 この信じられないほど強力な汎用テクノロジーをどのように使用するかを決定する役割がまだ残っています。

イーサン・モリック：絶対に。 そして、ここでもまた、「AIは私たち全員を殺す異星人の神を生み出すだろうか」ということを強調することが私たちを迷わせていると思います。なぜなら、それが「ストップ底に達するか、それともストップに到達するか」という奇妙な選択をするからです。 「続行」をクリックしますか？

AI に関して私たちが直面している選択肢はそれだけではありません。 AGI の問題に関しては、それが唯一の選択肢ではありません。 しかし、それはさておき、本当に重要なのはその選択ではありません。 選択はすべての経営者が考えていることです。 彼らは方法を見つけ出すつもりでしょうか、そしてそれを実現するために何をしているのでしょうか?

この件について上級幹部と話すと、あまりにも消極的な態度をとられるので、ちょっと怖くなってきます。 これが当面の問題です。 これはあなたが時間を費やすべき最も重要なことです。 そして彼らはそれを委員会に委任するか、外部の諮問機関が何をすべきかを指示するのを待っている。 今後の答えはありません。 やらなければいけないことがある。

マイケル・チューイ：積極的に関与する経営陣は、あなたが言ったように、テクノロジについての直観を養うためにテクノロジを試し始める以外に何をしますか?

イーサン・モリック：これが仕事でどのように機能するかを理解するためにクラッシュ プログラムを実行するにはどうすればよいでしょうか? そしてそれは文字通り、最もクリエイティブな従業員の 20% を彼らが何をしていても仕事から引き離し、1 週間生成 AI だけを使用させるというような過激なことを意味するかもしれません。 彼らがどれだけの仕事をしているか見てみましょう。 そして、最も優れたアイデアを思いついた人には、100万ドルの賞金を与えます。 ほとんどの組織ではこれでコストを節約できると思います。

しかし、仕事の 80% を自動化できることが判明したらどうなるかについても、事前に考えておく必要があると思います。 そうなったらどうすればいいでしょうか？ その哲学もこれに結びつける必要があると思います。

私はこれから一緒に働く従業員に対して真剣に取り組んでいますか? 彼らが何をしているのかを私に見せてもらう唯一の方法は、彼らに暴露してもらい、それについて安心してもらうことです。 そうしないと、彼らはあなたに対して密かに AI を使い続けるでしょう。

マイケル・チューイ：一周戻って、あなたはこのテクノロジーに自分のキャリアを賭けていると言いましたね。 それはどういう意味ですか？

イーサン・モリック：私は他のテクノロジーをあまり信じていません。私はテクノロジー懐疑論者でもあるオタクです。 私は MIT のメディア ラボに在籍し、ソフトウェア会社を設立したり、ゲーム会社を設立したりしてきましたが、いつも「えー、これについては知らない」と思っていました。 いつも少し懐疑的でした。

そしてこれについて私は懐疑的ではありません。 人々がこのことを十分に真剣に受け止めていないのではないかと本当に心配しています。 また、私が知っている多くの賢い人々の間で、このシステムに対してある種の反応があるようで、たとえば 10 分間システムを使用すると、「うーん、使いたくない」となるのではないかと心配しています。もう。"

「間違った答えが出たので二度と触りたくない」などの理由がある場合もあります。 場合によっては、「今はこれに対処したくない」ということもあります。 そしてそれは本当に危険だと思います。 ですから、私はこれにある程度自分のキャリアを賭けています。なぜなら、私は終身在職権を持っているからです。軽い賭けなので、あまり真剣に考えないでください。 間違っても仕事はある。

しかし、私はそうではないことに賭けています。 これが大事なことだと確信しています。 今こそ、本当に物事が変わり始める瞬間であり、これは根本的に、私たちの働き方や、これまでの人生で見たことのないほど大きなレベルでの関わり方の変化となるでしょう。 インターネットは大きな話題でしたが、誕生してから効果が出るまでには長い時間がかかりました。 これはもっと早くなると思います。

マイケル・チューイ：あなたは、この一連のテクノロジーの影響がより早く現れると考えています。

イーサン・モリック：はい、すでにそうなっているからです。それに気づいていない場合は、それを使用していないため、十分に探していないことになります。 私の知り合いでこのテクノロジーを使用している人はほとんどいません。繰り返しになりますが、選択、そう、その他すべてのことです。 このテクノロジーを 5 時間も 10 時間も使用して、「えー、それはあまり面白くない。もう使いたくない」と言う人はほとんどいません。実際、私の知り合いには一人もいません。 私はそれが起こるのを見たことがありません。

私は人々が懐疑論者から信者に変わるのを見てきただけです。 そして、信者の何人かはカルトのメンバーのようになるのですが、これも心配です。私はカルトのメンバーではないからです。 しかし、GPT-4 に深く関わっている科学者に話を聞くと、彼らは「もう始まった」という感じです。 そして、「ああ、私が研究者から聞きたいのはそういうことではない」と思うでしょう。

私はその場にいませんが、懐疑的になるのは、5 時間か 10 時間遊んでみて、どう思うかを判断する必要があると思います。

マイケル・チューイ：では、それはどういう意味でしょうか？ 私たちが思っているよりも速いペースで起こるこの変化とは一体何なのでしょうか？

イーサン・モリック：汎用技術です。 おそらく屋根葺きを除いて、これによって変化しない業界はありません。屋根葺きは明らかに最も影響を受けにくい業界です。 しかし、私は屋根工事に携わる何人かの人と話しましたが、彼らはこう言いました。「ああ、違う。これは屋根工事でも大きな問題になるだろう。なぜなら、注文の仕方や顧客との関わり方が変わるからだ。」

したがって、あなたが現在持っている競争上の優位性は、あなたの業界でこれを理解できることだと思います。 それが何を変えるのかを理解することができます。 それは多くの人にとって仕事の性質と意味を変えることになるだろう。

私たちが十分に取り組んでいないさらに深刻な部分は、鉄道と電信の発明により大規模な組織構造を余儀なくされて以来、過去 180 年間にわたって私たちが仕事を組織してきた方法が変わっていないことだと思います。とても。 アジャイルが誕生したのかもしれませんが、それはソフトウェアの高度に構造化されたプロセスでもあります。

AI の世界では、これらのことはどれもあまり意味がありません。 アジャイルは、AI の世界にとって愚かな手法です。なぜなら、全員が非常に特殊な方法で調整する必要があり、何らかの方法で突然飛躍できるコードの操作とはうまく機能しないからです。

こういった一連のことの多くに対する答えは私たちにはありません。それは恐ろしいことだと思いますが、とても楽しみでもあります。 そして、私が心配しているのは、答えを待っている人々がこの世代の AI をすべて無視して、これから起こることへの準備ができていないということだと思います。

マイケル・チューイ：そうは言っても、答えを述べたところで、まとめとして簡単な質問と簡単な答えをいくつか紹介したいと思います。 よし、行きましょう。 生成 AI の開発で最もエキサイティングなことは何ですか?

イーサン・モリック：創造性と成果の間のギャップを完全に埋めること。 私にはたくさんのアイデアがあり、それらを実行するために組織全体を構築していました。 そして今、私は「おい、AI は中学生向けにエントロピーというこのテーマについて教えてくれるゲームを作ってくれるだろうか？」と思っています。 はい、2 秒以内に完了します。 すごいですね。 つまり、パフォーマンスを向上させるためのツールです。

マイケル・チューイ：生成型 AI の開発について最も心配していることは何ですか?

イーサン・モリック：それがどこで終わるのかはわかりません。 社会的な影響は分かりません。 そして、ソーシャルメディアだけでなく企業内でも、フェイクニュースやフェイク情報、情報環境が汚染されるという差し迫った問題がいくつかあり、私たちはそれらに十分に取り組んでいないと思います。 私がどれだけ他の人たちとそれについて興奮しようとしても、人々は私たちのところにやってくる巨大なコンテンツだけで何が起ころうとしているのか理解できないと思います。

マイケル・チューイ：生成 AI の最も過小評価されているユースケースは何ですか?

イーサン・モリック：クリエイティブパートナーとして。 AI が創造的であるということは聞きたくない人が多いですが、実際には AI は私たちの創造性のすべてのタスクを最大限に活用します。 しかし、クリエイティブなことは本当に得意です。 あなたのためにビデオゲームを作成したり、ダンジョンズ＆ドラゴンズのキャンペーンを実行したり、あなたのスタートアップのために500のアイデアを生成したり、あなたのアイデアをより面白くしたり、制約のあるアイデアを与えたりするパートナーとして非常に優れています。 より効果的に歯を磨く方法について 10 個のアイデアを考えてください。ただし、それらは宇宙にいる宇宙飛行士にのみ適用されます。 それは、イノベーションにとって非常に重要な鍵となる大量のアイデアと創造性を与えてくれます。

マイケル・チューイ：最も誇張されているユースケースは何ですか?

イーサン・モリック：現在最も誇大宣伝されているユースケースは、この自動 GPT のアイデアです。これは、AI に独自の目標を与え、AI がそれらの目標を自律的に実行できるというアイデアです。 そして実際のところ、それはあまりうまく機能しないというのが答えです。 AI は、自律的に実行するためにインターンを送り込んだ場合と同じように、ループに巻き込まれます。 混乱してしまいます。

その上で、それにはどんな価値があるのでしょうか？ ループを自律的に実行させるよりも、実際にループに参加してコマンドを与え、どこまで進んでいるかを確認してから修正する方がはるかに優れています。 したがって、人々は次の AI に飛びつきすぎていると思います。 皆さんは GPT-4 がどれだけのことができるかをまだ理解していません。 次のことに移る準備が整うまで、5 年間のテクノロジーの探求が必要です。

マイケル・チューイ：生成 AI の影響を最も過小評価しているのはどの業界ですか?

イーサン・モリック：直接知ることは難しいと思います。 正直に言うと、それはコンサルティングだと思います。なぜなら、コンサルタントは自分たちを非常にユニークで、AI にはできないことをやっていると考えているからです。私は彼らにそう話しています。 しかし、インターネットから分析のために複数のデータをまとめ、優れた分析を作成し、自律的にスライドを生成し、複雑なデータ作業を実行するという、まさに的を射たものです。 それはすべて行います。 そして、私たちはそれについてもっと考えなければならないと思います。

マイケル・チューイ：コンサルタント以外で、生成 AI の影響を最も過小評価している職業は何ですか?

イーサン・モリック：マーケティングライティングにおいて、これは明らかな影響があると思います。 マーケターはこのことについて漠然と考えてはいるものの、多くのマーケティング担当者はまだそれを枠に収めようとしていて、できることはできないと思い込んでいると思います。 それは、人間のマーケターに大きな役割がないという意味ではありませんが、ツールがこれまで使用していたローエンドの作業の多くを実行するときに、マーケティングライティングや分析を行うことが何を意味するのかについて、よく考え直す必要があると思います。すること。

マイケル・チューイ：生成 AI システムのパフォーマンスをテストしたいときの主な質問は何ですか?

イーサン・モリック：私はそれらをいくつか持っていますが、奇妙なレベルは異なります。 私はそれに、非常に複雑な詩形式である要素についてのセスティナを書くよう依頼しました。 AI の非常に優れたテスト。

高度な AI システムを使用しているかどうかを判断するための非常に良いテストは、「apple」という単語で終わる 10 個の文を与えるように AI システムに依頼することです。 AI は私たちのように言葉を認識しないため、これができるのは最先端のシステムだけです。 GPT-4 より古いものは完全に台無しになります。 したがって、GPT-4 ベースのシステム、最先端のシステム、または古いシステムのいずれを使用しているかを判断するのが、私の実際の頼りになるテストです。

「私を喜ばせるものを見せてください」も素敵な答えだと思います。 そして、その結果として何が創造的に生まれるかを見ることができます。

マイケル・チューイ：もし今の仕事をしていなかったら、プロとして何をしていたと思いますか?

イーサン・モリック： AIを研究している教授として、私は自分の今の状況にとても満足していますが、起業家になるのが当然の選択肢だと思います。 今があなたにとってゴールデンタイムです。 現在、あなたの部下には 10 人のスタッフがいます。 それをどうするつもりですか？ ちょうど 10 人の従業員が無料になりました。 それは一瞬のような気がします。

マイケル・チューイ：今日高校を卒業する人に何を勉強することをお勧めしますか?

イーサン・モリック：それについてはよく考えます。 簡単で皮肉な答えは、規制された業界に行くことです。規制された業界は AI の導入に最も長い時間がかかるからです。 製薬会社、銀行、病院、それが素晴らしい方法です。

しかし、もう一つの選択肢は、嵐の中へ行くことです。 このことによって最も影響を受けるのはどこだと思いますか? これを使用する新しい世代の一員になるにはどうすればよいですか?

私がいつも考えている百万ドル規模の質問は、業界とはどのようなものなのかということだと思います。 2年というと変化を過大評価しすぎているように思います。 しかし、5年、10年でしょうか？ 私たちはそれを過小評価していると思います。

マイケル・チューイ：このポッドキャストのリスナーに何かアドバイスをいただけますか?

イーサン・モリック：これを使ってください。 唯一の解決策は通過することだと思います。私の持論では、このことが何を意味するのかを本当に理解し始めたかどうかを知る唯一の方法は、眠れない夜を三晩経験することです。

重要なのは、眠れない夜を3回経験させることだ。「なんてことだ。これはとてもエキサイティングだ。これはとても恐ろしい。人間とはどういう意味なのか？これは何を意味するのか？私は分からない」という夜だ。分かりません。」

そこに到達できず、夜中に不安そうに起きてクエリを試してからベッドに戻るということがなければ、「なんてことだ。できたなんて信じられない」と思うでしょう。 「それはどうだろう？」または「なぜそうしなかったの？」—あなたにはその瞬間がなかったと思います。 あなたがまだ眠れぬ夜を三度経験したかどうかは知りませんが、私があなたに勧めたいのはそのことです。 そこに到達するまでは、実際にはこれを理解していません。

マイケル・チューイ：イーサン・モリック、リスナーを代表して、眠れぬ夜を与えてくれてありがとう。

イーサン・モリック：ありがとう。

イーサン・モリックペンシルバニア大学ウォートン校の准教授です。マイケル・チュイマッキンゼー グローバル インスティテュートのパートナーです。ジャネット・ブッシュエグゼクティブエディターです。

Forward Thinking は、マッキンゼー グローバル インスティテュートの制作物です。 マイケル・チューイとジャネット・ブッシュがホストを務め、ヴァスダ・グプタがプロデュースします。 弊社のオーディオ エンジニアは Collin Warren です。オンラインで mckinsey.com/mgi または Twitter の @McKinsey_MGI をご覧ください。

ポッドキャストのゲストによって表明された意見は彼ら自身のものであり、マッキンゼー グローバル インスティテュートの見解や意見を反映するものではありません。 特定の製品、サービス、または組織への言及は、MGI による承認または推奨を構成するものではありません。