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2024-02-06 16:09:34
米国の起業家リード・ホフマンは、2002 年にキャリア ネットワーク Linkedin を共同設立しました。 それ以来、ホフマン氏は投資家として活動しており、コンテンツをプレゼンテーションに変換できる Tome などの AI スタートアップ企業や、言語アシスタントを開発する AI 研究会社 OpenAI に投資することもありました。 チャットGPT 2022年に一般公開予定。 2023 年 3 月、ホフマン氏は他の AI 投資との利益相反を防ぐために株主の地位を辞任しました。。
1年前、創設者がInflection AIで新しいスタートアップを構築し、「Pi」と呼ばれる独自の言語モデルに取り組んでいることが発表されました。 ウェブサイトによると、AIは「一般知識から人間関係まで」の質問に答えてくれるという。 ホフマン氏は作家としても活動しています。新著（翻訳）『ボタンに触れるだけのアイデア – 人工知能の助けを借りて潜在能力を最大限に発揮できる方法』の中で、テクノロジーのパイオニアであるホフマン氏は、OpenAI の最新バージョン GPT 4 を実験的に扱っています。ホフマンは、教育から司法、ソーシャルメディアに至るまで、生活のさまざまな分野について、言語モデルがどのように機能するのか、そしてそれが個人や仕事の世界にどのような利点をもたらすのかを分析しています。
Börsenmedien AG 2023 発行、リード ホフマン著『ボタンを押すだけのアイデア – 人工知能の助けを借りて潜在能力を最大限に発揮できる方法』からの抜粋。
私が GPT-4 や同様のテクノロジーが仕事の世界を変えると期待しているのと同じように、私の働き方も変えることを期待しています。 私は数か月間 GPT-4 を試す機会がありました。まだ学習曲線の急勾配にあることはわかっていますが、これらのツールの使用に関するアドバイスを提供できる十分な経験はあると思います。
破壊的なテクノロジーが出現すると、ほとんどの人は、既存のテクノロジーやテクニックの代替としてそれを使用したいという誘惑にかられます。 新しいテクノロジーの使用に必要な時間と労力を最小限に抑えることができるため、これは賢明であるように見えますが、このアプローチは実際には罠です。新しいテクノロジーが以前のものとまったく同じであることはほとんどありません。 インターネットが出現したとき、Yahoo! のような先駆的なサービスが登場しました。 オンライン電話帳。 ディレクトリは検索に使用されていたため、最初のステップはオンライン ディレクトリを作成することでした。
時間が経つにつれて、新しいツール、つまり検索エンジンを作成することがより良いアプローチであることがわかりました。 私たちはまだ LLM のオンライン電話帳の段階にあります。 多くのユースケースでは検索エンジンの直接の代替となる可能性は低いですが、関連性の高い有用な情報を収集するための新しい方法を人々に提供することになります。 ここでは、仕事で GPT-4 を使用する私自身の試みで役立つと感じた 3 つの重要な原則を紹介します。
原則 1: GPT-4 を全知の神託者ではなく、学生研究助手のように扱います。
研究アシスタントと一緒に働いたことがある人（または自分自身がそうであった人）なら、そのようなアシスタントが強力であると同時に、ある意味で限界があることをご存知でしょう。 ある意味、GPT-4 は人間の研究アシスタントをはるかに上回っています。GPT-4 は、信じられないほど広範な知識ベースにアクセスでき、超高速で、必要なときにいつでも利用できます (中間試験のために勉強する必要はありません)。 また、人間の研究助手には、他にも多くの欠点があります。つまり、人間の研究助手は専門家ではなく、特定のトピックについての理解がかなり表面的であり、間違いを犯します。 それが間違っている場合、それは人間の研究助手よりもさらに悪いことです。なぜなら、人間は自分の仕事の質について確信が持てない場合に警告する常識を持っていることが多いからです。
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これらの欠点にもかかわらず、本当に注目すべき点は、誰もがほぼ瞬時にオンデマンドの研究サポートにアクセスできることです。 より深い情報源や実際の人間の専門家と結果を相互参照するようにしてください。
原則 2: 自分を大工ではなく監督だと考えてください。
ツールを扱うとき、私たちはツールを自分自身の延長として見るように訓練されています。 大工がハンマーを振り、家の完成に一歩近づきます。 彼はハンマーを振るたびに何が起こるかを知っており、それに応じて動作します。 GPT-4 のようなツールに関しては、この比喩はもう機能しません。 GPT-4 を使用することは、物理的なツールを操作して予測可能で計画された結果を達成するのではなく、映画のシーンを演出するようなものです。 監督は俳優と協力して、俳優から最高のパフォーマンスを引き出します。 あなたは彼に「首を 15 度曲げて、2.5 秒後に相手を見てください」と指示するのではなく、「あなたが恋をしていると確信させてください」という特定の感情を聴衆に伝えるよう彼に頼みます。 -4 は人間の俳優ではありませんが、演出プロセスは似ています。
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監督が 1 つのシーンを複数テイクする必要があるのと同じように、希望する結果を導き出し、プロンプトでさまざまなバリエーションを試してみることも必要です。 結局のところ、それは共同作業のプロセスです。
原則 3: とにかく試してみましょう!
私たちの仕事のほとんどの分野では、事前に計画を立てて間違いを避けるように教えられます。 それは、計画の実行には多くの時間とその他のリソースが必要になるためです。大工の格言に「二度測って、一度切る」という言葉があるのは当然のことです。しかし、計画の実行がそれよりも安くて早くなったらどうなるでしょうか。考えてみてください。 これは、GPT-4 と LLM の紛らわしいパラドックスです。 GPT-4 は、計画について話し合うよりもはるかに短い時間で、レビュー用の完全な回答を簡単に生成できます。 答えが気に入らない場合は、その答えを破棄して別の答えを生成することも、単純に 3 つのバリエーションを生成してより多くの選択肢を設けることもできます。
たとえば、私は重要なタスクを控えているたびに、いくつかの簡単な指示を試す習慣が身につきました。 たとえば、座ってこの章を書いています。
リード: 投資家、作家、慈善活動家のリード・ホフマン氏が LLM を使用して、より速く、より効率的かつ効果的に作業を行うにはどのような方法があるでしょうか?
GPT-4:
- 自動調査: LLM を使用すると、関連情報を迅速かつ正確に検索して見つけることができます。 ホフマン氏はこのテクノロジーを使用して、投資や慈善活動に役立つ研究やデータをすぐに見つけることができます。
- 自動コンテンツ作成: LLM を使用して記事やレポートなどのコンテンツを作成できるため、ホフマン氏の調査や執筆にかかる時間と労力を節約できます。
- 自動分析: LLM を使用すると、大量のデータを迅速かつ正確に分析できるため、ホフマンはより適切で迅速な意思決定を行うことができます。
- 自動通信: LLM は、電子メールへの返信や会議のスケジュール設定などの自動通信タスクに使用できるため、ホフマンはより重要なタスクに集中できるようになります。
- 自動化された投資決定: LLM を使用すると、複雑なデータとアルゴリズムに基づいて投資決定を行うことができるため、ホフマンは情報に基づいてより迅速に意思決定を行うことができます。
いつものように、GPT-4 はすぐに考えられる材料を提供します。 GPT-4 は文字通り 2021 年頃のインターネットのほとんどを知っているため、研究と分析は間違いなく GPT-4 の良い使用例です。 その知識は人間の知識よりもはるかに広範であり、将来の機器はさらに広範になる可能性があります。 コンテンツの自動作成は、初稿を即座に作成する場合には興味深いものですが、人間の介入なしに重要なテキストに使用できるという主張には、少なくとも私の仕事では懐疑的です。
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これを使用して作成された記事やレポートをレビューして改良したいと考えていますが、それでもスループットが大幅に向上する可能性があります。 私は、コミュニケーションの自動化など、他の提案についてはもう少し懐疑的です。 人々は私に決定事項や推薦状を求めるメールを送ってきますが、私はまだそれらのタスクを AI に引き渡す準備ができていません。
投資の意思決定に関しては、AI が私に考えさせ、あらゆる潜在的なデータ ポイントの検討を支援することで、情報に基づいた投資意思決定をより迅速に行うのに役立つと思います。 しかし、このプロセスを「自動化された投資決定」と呼ぶのは言い過ぎのようです。 これらの小さな反対にもかかわらず、GPT-4 は、より深く掘り下げることができる場所への指針を含む、私の研究の賢明な分類法を作成することで、この章に取り組むのに役立ちました。
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