この連載について
AIの進化による、仕事革命のカウントダウンが始まった。マイクロソフトやグーグルは業務効率を飛躍的にアップさせるツールを続々と発表、一方で3億人の仕事が自動化されると報じられる。AI時代に、仕事で一歩先にゆく実例満載のレポート。
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Twitter(ツイッター)は、アメリカ合衆国、カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置くTwitter, Inc.のソーシャル・ネットワーキング・サービス(情報サービス)。「ツイート」と呼ばれる半角280文字(日本語、中国語、韓国語は全角140文字)以内のメッセージや画像、動画、URLを投稿できる。 ウィキペディア
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ChatGPTのように、一回一回会話で指示を与えるのではなく、一つ大きな目標を与えると、自律的にAIがその目標に必要なタスクを洗い出し、その優先順位に沿って、今後は作業をしてくれるようになる──。
そのうちBabyAGIを作ったのが、日本出身の方と知り、ぜひ取材をしたいと連絡を取ったのですが、実際にお話をしてぶったまげました。
そもそもこんな話題を呼んだ凄まじいツールを作った中島さんは、エンジニアですらなく、投資家であること。しかも聞いていくと、VC業の傍らで、夜に遊びで毎週いくつも便利ツールを作っている、根っからの「作り手」であることでした。
しかも、ほぼ全部をノーコードで作っちゃっている。
さらに、そのプロジェクトに本家ChatGPTのOpenAIの元幹部が参画し、今も毎日進化を続けている…。
BabyAGI自体の威力や、オープンソースとしての今後の進化もそうなのですが、「思いついたら全部作る」という中島さんのスタンスは、生成AI時代にあらゆる仕事で重要になっていくのではないか、と痛感しました。
その中島さんのAI時代の超絶仕事術と合わせて御覧ください!
だから、VC支援ツールはVC創業者が作るのが一番速くて良いものが作れるはず。ただ、非エンジニアがGPTを使って開発してしまったのが驚きです。
さらにスゴいのは、自分で8割作ったら、プロダクト化に必要な残りの2割を作って完成させる人をVCの立場を活かして呼べること。その上、それが評判を呼んでVCの投資先を呼び込む効果を生みました。とんでもない好循環ですね。
実際にこの記事見ながらBabyAGIを使ってみた。
慣れとか勘所もあるかもしれないが、個人的には昨日の「究極のプロント」と感想は一緒で、少し冷めてきている。
自分も中島氏と同様にタスクリストを作るタイプの人間。ただ自分や一緒に働くメンバーを無意識的に想定して作ったり、指示を出していると思う。文脈・共体験の蓄積や、あとは指示は一定抽象的でも困った時に具体化できる(最初から全部具体化すると膨大になる)という感覚値があって、固有なモノに結果なっていそう。
またアドホックで固有なモノではなく、常に使うモノであれば、一緒にタスクリストを作り標準化を検討する時間が、理解・浸透のための重要な投資となる。
改めて思うのが、結局Co-pilot以上でも以下でもないということ。言い換えれば、人間がCaptainでないといけないし、Captainだからこそ使う・使わないや、真偽の判断が出来る。
本記事の事例や、自分でもBabyAGIにもChatGPTにもタスクリスト作って系のプロンプトを打ち込んでみた。でも出てくるのは一定の抽象と具体の混ぜ合わせとも言える、そのトピックについての一般論。本とかWebで検索して出てくる一般論を特定トピックに適用したり、まとめたレベル。
もちろん、そういったものを見ながら学ぶという点では、同様の効果はあろう。一方で、学びは実際に使って、どう適用するかが最大のポイント。結局一般論は始まりでしかなく、世の中に方法論はあるのに上手く使われないのは、その適用に経験やそれを通してコツ、センスを磨くことが必要だから。
これはすなわち「Captainになること」そのものだと思う。だから、すごいと思う部分もあるが、自分は人間の固有性やそこに適応させることができる能力を凄いと思っているし、最近のGPTまわりでそのギャップを感じて、幻滅期に入っているのかもしれない。
【全公開】落合陽一も絶賛、GPT「究極のプロンプト」
https://newspicks.com/news/8497361
それにしても、やっぱりツイッターてネットワークとして重要な役割果たしてるんですね。マスクさんも(いい方向で)頑張ってほしいと思いました。
エンジニアじゃなくても使える世界がすぐそこまできているのですね。
ただ、プロンプトもそうですが、どうしてそうなるか?がある程度わかっていないと使いこなしていくことは難しい。学びは常に必要ですね!
こんな形で夜や週末でライトにプロダクト開発ができる世界になってきているんだろうなというのも面白かったです。
ただ、私自身がそれを世に広めるほどのインパクトのある実装を行うことができず、結果的にその流れを広めることはできませんでした。私はノーコードを扱っていたこともあり、3年間にわたりほぼ全てのツールを試してきました。多くのノーコードに触れる中で、AIの情報の変化のスピードとノーコードツールの進化のスピードを比較してみても、個人的には大きなギャップを感じませんでした。
このように短期間で実装まで持っていくのは素晴らしいことだと感じた。