生成 AI は仕事の未来にどのような影響を与えるのでしょうか?

生成型人工知能はシリコンバレーの新たな人気です。しかし、それは正確に何ですか?そして、それはあなたと私にとって仕事の未来にとって何を意味しますか?専門家は、生成 AI が間もなく職場に導入されると信じており、2023 年までに生成 AI は科学論文とビジュアル デザイン モデルを組み合わせることができるようになるだろうと予測しています。これらを組み合わせると、2030 年までに、その分野の人間の専門家よりも優れた記述、設計、コーディングが可能になるでしょう。

しかし、これがどのように展開するのかを明確に理解している人はほとんどいません。すべてはどのように始まるのでしょうか？だからこそ、テクノロジーとは何か、そうでないものを深く掘り下げることが重要です。

保険業界に関する限り、生成 AI によってすべてのクリエイティブ ワーカーが仕事から追い出されるわけではありませんが、彼らの仕事のやり方や時間とエネルギーがどこに集中するかは変わると考えられています。 . .

生成 AI でできること、できないこと、そしてそれが私たちの働き方にどのような影響を与えるかは次のとおりです:

生成 AI とは何ですか?

#Generative AI は本質的に、非常に高度な形式の予測テキストです。生成 AI を使用すると、ユーザーはテキスト プロンプトを挿入し、芸術作品、ブログ投稿、または質問に対する皮肉な応答を取得できます。

しかし、この情報はどのように生成されるのでしょうか?賢くなったでしょうか？世俗的な入力に応答するアルゴリズムはありますか?

高度な人工知能モデルは、数千億の単語を消化しました。現在では、単語やフレーズの最も可能性の高い組み合わせを予測できるようになりました。これにより、生成 AI が次に入力する可能性のある単語を提案できるようになります。生成 AI にジョークを言うように頼むことはできますが、生成 AI は処理したデータセットを使用してのみ応答できます。したがって、AIロボットは指示を理解しているように見えますが、実際には「理解」には匹敵しません。これは、よく設計されたオートコンプリートのようなものです。

たとえば、生成型人工知能ロボットに「2 2=」というプロンプトを与えると、「2 2=4」と応答します。しかし、それはリクエストを処理する計算機などの内部アルゴリズムがあるからではありません。インターネット全体から、2 2 に対する最も可能性の高い答えは確かに 4 であると推測しただけです。この場合も、これは事実として正しいです。

言い換えれば、優れたオートコンプリート機能は非常に効率的です。それは基本的に私たちの構造化されていない思考、メモ、図面を利用して、何か美しいものを生み出します。大まかなブレインストーミングが記事の初稿になることがあります。これらの結果は素晴らしいかもしれませんが、最終製品ではないため、完成品とみなされるべきではありません。

生成型人工知能は仕事のやり方を変えるのでしょうか?

つまり、そのとおりですが、自然な制限を受ける可能性があります。

人工知能を職場に統合するための最初のステップは、その限界を理解することです。数十億のデータポイントを取得した後、AI は大人の理論的知能と 2 歳児の現実的な判断力を備えています。これは、指示に従うのは得意ですが、それがいつ正しいのか、または正しいかどうかを知るのが難しいことを意味します。

簡単なタスクに取り組み、トピックに関する重要なポイントをリストし、ブログ投稿を書きます。生成 AI はこれを非常にうまく実行できます。しかし、読者が誰なのか、またどのようなバズワードが読者を釘付けにするのかはわかりません。

これまでにどのようなブログ投稿を書いたのか、また、どのような微妙な違いがパフォーマンス向上の原因になったのかさえわかりません。また、現在行っていることは単に結果を出していないため、まったく新しいことをいつ行うべきかわかりません。知っていることはすべて、他の人がオンラインに書いたことから学んでいます。

この文脈の欠如はさらに深刻になります。 AI は見た目も人間の声もしますが、実際には私たちがどの世界に住んでいるのかを知りません。たとえば、Generative Pretrained Transformer 3 (略して GPT-3) は、深層学習を使用して人間のようなテキストを生成する生成 AI モデルです。ただし、GPT-3 は 2016 年からインターネット インデックスでトレーニングされました。アメリカの大統領は誰かと尋ねると、ドナルド・トランプだと答えます。ポップカルチャーを参照するように要求すると、それは時代遅れになる可能性があります。タスクは盲目的に実行されますが、単に間違っている応答を吐き出す可能性があります。

この種の誤った情報が権威があり、よくまとめられているように見える場合、資産が文脈なしに流通していることが多い大企業内で多大な損害を引き起こす可能性があります。

このため、生成 AI は、非常に明確に定義されたアクティビティに対してのみ信頼できるようになりました。また、強力なカスタム フレームワークのみを使用してガイドし、デプロイする前に内容を確認してください。だからといって、このテクノロジーがゲームチェンジャーにならないというわけではありません。しかし、あなたが CEO で、優秀な従業員の考え方が AI に置き換わることを期待しているとしても、それがすぐに起こる可能性は低いでしょう。

生成 AI を使用するにはどうすればよいですか?

人工知能が短期的にほとんどの仕事を置き換えることはないと私は信じています。しかし、精神的にはそれほど負担ではないが時間のかかるタスクを引き受けることで、労働者は AI にはできないことや、人間の高度な洞察力、共感力、批判的思考が必要な仕事に取り組むことができるようになります。以下に 3 つの例を示します:

1. より速く書く

Generative AI は、記事から Web サイトのコピーまでの執筆プロセスを高速化できます。核となるメッセージにいくつかの箇条書きを書き留め、それをコピーのようなプログラムで実行すると、数秒で 3 分の 2 まで到達できます。後でレビューと編集が数回かかる場合がありますが、それでも時間を節約できます。これは、ストーリーをより深く掘り下げ、どのトピックが関心を集めているかを分析し、人々に直接会うことに、より多くの時間を費やすことができることを意味します。

2. 顧客サービスの向上

顧客対応の役割にも、AI を生成するさまざまな用途があります。従業員はあらゆる会話のテキストを取得でき、AI は会話内の無駄な詳細をすぐに除外できます。

3. 製品モックアップを迅速に起動

製品設計者は、生成人工知能を使用して、コンピューターの前で何時間も費やすことなく、基本的な創造的なビジュアル モックアップを作成できます。このテクノロジーにより、初期段階で基本的な足場を構築することで、従業員はフィードバックや修正が行われる前にクライアントと創造的に検討するためのより多くの時間を得ることができます。

これら 3 つの例を見ると、それらの共通点は何でしょうか?さて、これらの非常に便利なタスクはすべて、実行する作業を設計していることを前提としています。 AIはまだ独自のアイデアを生み出していないからです。対照的に、これによってもたらされるのは、顧客とのより深い関係と、それを AI が実行を支援できる明確に定義された作業単位に変換することです。

これが職場における生成型 AI の真の価値であり、従業員の知力を必要としない時間のかかるタスクを排除し、すべての「自動化できない」作業を処理する時間を確保します。潜在的な顧客と対話し、何が動機になっているのかを見つけ、個々のニーズについてブレインストーミングし、目標を達成するために製品を調整し、例から学びます。

私は、すべての職場が生成型 AI についての誤解を解く必要があると考えています。そうすることで、生成型 AI のパワーを活用し、高度なタスクに取って代わられると考えて無責任に使用しないようにすることができます。人間に取って代わるものではありませんが、仕事の未来に革命をもたらし、人々の貴重な時間を本当に重要な仕事に費やすことができるようになります。

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