仕事で AI を使用するためのトレーニング チームのおかげで、私は新しい種類の職業上の格差の最前列の席を得ることができました。
すべてを機械に任せて考えるのをやめてしまう人もいます。他の人は全く触れません。
しかし、第三のグループがいる。彼らは AI を批判的に扱うことを学び、最高の仕事をするために管理とサポートが必要な聡明で熱心なインターンのように AI を扱います。
違い？それが技術力であることはほとんどありません。それは好奇心です。実験し、間違いを犯し、AI が実際に何が得意かを理解する意欲。
これまでに私が学んだことは次のとおりです。
ほとんどの人が AI で失敗するのは、AI が実際に何であるかを理解していないからです
私がこれまで一緒に働いてきた人々は、AI を全知の神託者として扱うか、一度の間違いで完全に無視するかの両極端の間で揺れ動く傾向がありました。
現在の AI は、鳥と A380 の脳と同じくらい多くの共通点を人間の脳と持っています。どちらも空を飛ぶことができますが、類似点はそこだけです。大規模言語モデルは、トレーニング データ内のパターンに基づいて単語を単純に予測します。だからこそ、彼らはよく取り上げられた話題について流暢な散文を生み出すことができますが、なじみのない分野では自信を持って話を組み立てることができます。
ユーザーがこれを理解すると、明確な目標と適切なコンテキストを提供するようにアプローチが変わります。 AI から得られるものはすべてくだらないと言われると、ほとんどの場合、彼らは一般的なプロンプトに対して一般的な答えを返していることがわかります。
最高の結果を得ている人は、AI を近道ではなくスキルとして扱っています
成功を予測する最大の要因は技術的な能力ではありません。誰かが AI を、効くか効かないかの魔法の箱ではなく、学ぶべきスキルとして扱うかどうかです。これを最も上手に使用できる人は、毎日実験し、次回より良い結果を得る方法を熟考している人です。目標は、私たちのために考えることではなく、マシンを私たちのために機能させることです。つまり、積極的、批判的、積極的にマシンを使用することを意味します。
人間と同じように、AI にも方向性、フィードバック、修正が必要です
AI を使用するために必要なスキルは、コミュニケーションと委任という、多くの人がすでに持っているスキルです。そのインターンのように、彼らにプロジェクトを渡して消えることはないだろう。それを細分化し、定期的にチェックし、必要に応じて軌道修正します。 AIについても同様です。
そして、インターンの場合と同様に、あなたはマネージャーとして、彼らが生み出すものに対して最終的な責任を負います。これが「人間が関与する」ということの本当の意味です。AI を軌道に乗せ、出力が常にゼロに達していることを確認するのがあなたの仕事です。
AI に判断を委託したり、機密データを与えたりしてはなりません
数か月前、小規模小売チェーンのマネージャーが、AI を使用してコーディングした人事ダッシュボードを誇らしげに私に見せていました。残念ながら、彼はまた、機密情報が漏洩した場合に何が起こるか、従う必要があるポリシーについても考えずに、機密情報をインポートしていました。私は彼をIT部門に直接送りました。
しかし、リスクは安全性を超えています。 AI システムは、人間によって作成され、私たちの集団的な偏見を反映したデータに基づいてトレーニングされます。 「この候補者を面接に通すべきか」など、バイアスがかかりやすい高度な主観的な判断を AI に依頼することは避けるべきです。代わりに、「この候補者は適切な経験年数を持っているか」など、事実の評価に焦点を当てます。
AIを無視してもその影響は止まらない
AI が環境、倫理、社会に与える影響は大きく、さらに増大しています。環境慈善団体の最近のセッションで、あるディレクターは、組織としてさらに多くのことを行う能力と、AI システムの実行による二酸化炭素への影響など、そうすることで生じる道徳的コストの間で悩んでいた。しかし、AIは消えるわけではありません。 AI に精通した国民がいて、それが責任ある民主的な方法で構築されるよう要求できる方がはるかに良いのです。 AI は私たちが乗車するのを待っている電車ではありません。もう旅の途中です。唯一の問題は誰が舵を取るかだ。
AI の進化のスピードには、遅い意思決定が許される余地はない
今日のバージョンの AI はこれまでで最悪のものですが、ほとんどの人が思っているよりも早く改善されています。 1 年前には不可能だったタスクが、今では日常的に行われています。かつては、コードが期待通りに実行されない理由を理解しようとキーボードにかがみ込んで長い夜を過ごしましたが、今では、数時間のプロンプトだけでアプリケーション全体を作成できます。昨年、Anthropic の CEO が間もなくコードの 90% が AI によって書かれるだろうと述べたとき、多くの開発者は笑いました。今日、多くの人が彼がそれほど遠くなかったと認めています。
過去の技術革命とは異なり、今回の技術革命は私たちの適応能力を上回るスピードで進んでいます。蒸気機関が機関車になるまでには 1 世紀かかり、ファラデーがエジソンの発電所になるまでには 50 年かかりました。現在、画期的な進歩と世界的な普及との間には数か月のギャップがあります。私たちには10年に及ぶ議論をする余裕はない。私たちはテクノロジーと同じくらい早く社会的かつ民主的な対応を構築しなければなりません。そうしないと、まだ理解していないツールに支配される危険を冒すことになります。
AI が世界をどのように変えるかを形作る人々は、これらのシステムを構築する技術者である必要はありません。彼らは、能力とリスクの両方を真剣に受け止め、積極的に実験する人である可能性があります。私たちは皆、AI を自分自身で理解するだけでなく、誰も取り残されないよう雇用主、地域社会、政府に AI の使用を促す責任があります。
トム・ヒューイットソンは創設者であり、 チーフAI の役員 汎用、ロンドンに拠点を置く AI トレーニング会社