はい。いくつかの雑多な考え。 (1)まず、AIの新たなボトルネックは、プロンプトと検証です。AIはエンドツーエンドではなく、中間から中間にタスクを実行するためです。そのため、ビジネスコストはプロンプトと検証の端に移行し、AIが中間処理を高速化しています。 (2)次に、AIは実際には増幅された知能を意味し、エージェント知能を意味しません。あなたが賢ければ賢いほど、AIは賢くなります。優れたライターは、より優れたプロンプターです。 (3)第三に、AIは実際にはあなたの仕事を奪うのではなく、どんな仕事でもできるようにする。それはあなたが無難なUXデザイナー、まともなSFXアニメーターなどになることを可能にするからです。しかし、それは必ずしもあなたがその仕事を*うまく*行うことができるという意味ではありません、なぜなら専門家はしばしば磨くために必要です。 (4)第四に、AIはあなたの仕事を奪うのではなく、前のAIの仕事を奪います。例:MidjourneyがStable Diffusionの仕事を引き受けたとします。GPT-4はGPT-3の仕事を奪った。AI画像生成やAIコード生成などのワークフローにスロットができたら、その費用を最新のモデルに割り当てるだけです。 (5) 第五に、殺人AIはすでに存在しており、それはドローンと呼ばれています。そして、どの国もそれを追求しています。ですから、心配しなければならないのは画像ジェネレーターやチャットボットではありません。 (6)第六に、分散型AIはすでに存在しており、それは本質的に一神教AI(単一の全能モデル)ではなく、多神教AI(多くの強力なモデル)です。つまり、人間とAIの融合による力の均衡が、私たち全員をペーパークリップや塩の柱に変える単一の支配的なAIではなく、ということです。 (7) 第七に、AIは確率論的であり、暗号は決定論的です。つまり、暗号はAIを制約することができるのです。例えば、AIはキャプチャを破ることができますが、オンチェーンの残高を偽造することはできません。また、一部の方程式を解くことはできますが、暗号方程式は解くことはできません。したがって、暗号は大まかにAIができないことです。 (8) 第8に、現在、AIは全体として分散化効果を発揮していると思います。なぜなら、適切なツールを使えば、小さなチームでもできることがたくさんあり、また、非常に多くの高品質なオープンソースモデルが登場しているからです。 物理世界での自己プロンプト、自己検証、自己複製AIが本当にうまくいけば、このすべてが変わる可能性があります。しかし、こことあちらの間には未解決の研究課題があります。
Aaron Levie
Aaron Levie2025年6月28日
AIが雇用を一掃したり、システムに一夜にしてショックを与えたりすると想像する見方は、企業が一連のボトルネックで構成されていることを考えていません。AIが1つの領域で作業を加速すると、別の領域でボトルネックにぶつかります。 個々のワークフローが効率化されても、最終的な生産性の向上は、システムの他の部分によって制約されます。そして、通常、システムのその部分では、AIの効率性による同様の影響が本質的には見られず、つまり、人間が依然として作業を行っていることになります。 企業内のほぼすべてのプロセスを取り上げれば、これがどのように展開されるかがわかります。AIエージェントが営業チームのリードを生成する場合、ボトルネックは人間がそれらの顧客と会話することです。そして、リードが良ければ、それはより多くの営業採用を意味します。AI エージェントがより多くのコードを生成すると、そのコードをレビューして本番環境に組み込むことができるエンジニアによって、最終的にボトルネックになります。 これが組織内の任意のプロセスにどのように拡張されるかをすぐに確認できます。経済学者やその他の人々は、企業が実際にどのように仕事をしているのかを完全に見逃しがちです。これは、完全に独立した一連のタスクではなく、システム全体で相互にリンクする高度に相互依存するタスクです。 これはもちろん、AIの効率向上の自然なレートリミッターですが、人間が将来もこれほど多くの仕事をこなす理由でもあります。
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