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私も記事にコメントさせていただきました。
・短期的にはコンサルは「GPT活用バブル」に沸く。しかし、中期的にはコンサルが不要になる危機感がある。
・人間が鍛えるべきは生成AIから「知」を引き出す質問力、指示力、そしてアウトプットの評価力だ。
他の方の生成AI時代のコメントが参考になりました。
・大学生の広告動画のレベルを目にして、生産性が2ケタ変わると感じた。
・各業界に最適化したAIが登場、ラストワンマイルを埋める。
・コードの80-90%は自動生成、課題見つける力、届ける力で格差が開く。
・言語の壁が壊れる、英語だけでなくコンピュータ言語も専門家言語も。
・個人ができる領域が10倍に、新しい仕事が生まれる。
・金融では法律が追い付いていない。
・AI時代のイノベーションのジレンマを甘くみるな。未知の新製品が生まれる。
私は常々「「使える」と「作れる」は全く異なるスキル」と申し上げてきました。今回、インターフェースが我々が日常使っている自然言語になったことで、一見して簡単に使えるように見えるので(それについては私自身は若干懐疑的ですが)、それがより鮮明になってきたのかと思います。昔のツールに固執したり、新しいツールの使い方を知っていることを誇っているだけの人がいたとしたら、そんな人はすぐに淘汰されます。そうではなく、そのツールを使ってどんな新しいものを作り出せるか、もしくはツールそのものを作り出せるかが鍵となります。
いまは生成AIが出てきたばかりで、それを使いこなせる人が脚光を浴びていますが、それはそのうち沈静化し、上記の通りそれをつかって何ができるのかが重要になると予想します。
私はAIをよく料理に例えます。美味しい料理を作るために重要な三要素は
・素材→AIだとデータ
・調理道具→AIだとChatGPT、プログラミングなど
・調理人の腕→AIを使いこなす人の腕やセンス
だと思っています。そうすると、いまなにがすごいと言われているのか、逆に何が足りないのか、自ずと見えてくる物があるのではないでしょうか。
AIの前に「Googleがあるから知識を覚える必要はない」といった風潮がありましたが、検索していたら遅い。チャンスや課題をつかむには、その時に違和感を感じること、そして感じるためには土台がないといけない。変な話ですが、40%も余った時間は勉強に使うことになるのでは、などと学校の先生(これもAIでなくなるらしい)は思っています。
取材では、多くの経営者や専門家にインタビューをうけていただいたのですが、実際にプロダクトを使っているほど、圧倒的に危機感がつよく、また具体的なインパクトを語ってくださった印象です。
「10年前の予想に反して、仕事を失うのはホワイトカラーからだった」と断言する、OpenAIのサム・アルトマンCEOの言葉が、リアリティをもって思い起こされます。一方で、AIによるクリエイティビティの拡張も面白く、ポジネガ両サイドについてぜひ一読頂けたらと思います。
この記事にあるたくさんのケースのように、何を生成させるか、生成された結果をどう使うによって、業務の効率化、ホワイトカラー的な企画、市場リサーチ的な情報収集、デザイナー的なクリエーションなど、「生成」以上の力を発揮させる使い方が見出されてきています。
生成AIを使ったことがある人は10%程度とのこと、まさに使い倒して、うまい使い方を見つけ出すフェーズに入ってきているのではないでしょうか。
その際、記事でコメントも取り上げていただきましたが、大規模な既存事業を抱える大企業にいるビジネスパーソンの方ほど、利活用における「イノベーションのジレンマ」が起きやすいことが想像されます。
既存の事業・やり方を優先しなければいけない、仕組みが出来上がっていて生成AIが入り込む余地がない、そもそもセキュリティ観点からChatGPTにアクセスできないなど、既成の状態に縛られ新しいテクノロジーが入り込みにくい傾向が大企業ほど強くなるはずです。
多少現在業務のスピードが落ちたとしても、意識的に生成AIを使う時間を設けるなど、使うための工夫を進め、従来以上のビジネス価値を生むためのヒントを探索することが大切になるのだと思います。
そのヒントを探るべく、多数のプロピッカーの方々や前線で活躍するエキスパートのご協力も得て、GPT仕事革命の全容に迫ります。記事に対する編集部やプロピッカーへよご質問は
#教えて編集部、#教えてプロピッカーと記載し、その後にご質問を入力頂けましたら、多く集まりましたご質問には、後日、取材して回答させていただきます。
どうぞ、よろしくお願い申し上げます。
まずは、いろんなものを使ってみることが大切です。
僕はアイデアの壁打ちにこの二つを使い分けています。一人でウンウン唸って考えるよりも、いろいろな視点で情報をまとめてくれるので生産効率は大幅にアップします。
QAで使うのではなく、チャットとして使うことでどんどん深掘りできます。
知られている生成AIサービスは、ChatGPT、Bing, GPT-4とOpenAIがトップを占めています。
仕事で生成型AIを利用しようと思った時に参照できる、非常にいいまとめです。
私も取材を受けまして、技術と金融関連の話について短文コメントしています
NewYork Timesなどの米国メディアで見聞きしている論調は、よりクリティカルな視点が量的にも取り上げられています。
アルゴリズムのバイアスによる格差や偏見の助長や、規制をオープンAI側が提唱する事で、参入障壁が生まれる事をどう考えるべきか、政治が圧倒的に対応が遅れる事に倒してどういう対処法が考えられるのか、ディープフェイクによる社会不安についてなどをテクノロジーが人間の追いつくスピードより圧倒的に速い事が様々な課題を増幅させていく事は確実なので、AIをより多面的に捉える報道も期待したいです。
因みに投資リソースがチャット系に偏る事で、創薬や気候変動など研究系のAIへの投資が犠牲になっているという話も聞きました。プライベートセクターがどこまでAI技術の持ち主となるべきかという観点も社会インパクトが革命的なだけに、より広く議論されるべきかと思います
これがスタートアップや大企業にとって生成AIを使った新たなサービスの可能性を生みますし、ホワイトカラーにとっては使いこなすことによって生産性爆上げの余地を生む点。万能すぎたらこんなことはなかった。
ちなみにAIで仕事は楽にならず、生産性が高い人は今よりもっと忙しくなると思います。そしてAIが社会実装されることで新たな仕事が生まれてくる(AI監視とか)はずで、結果仕事は大して減らないと言うのが私の見方です。