比屋根 一雄

フリーランスを活かせないのは、発注スキルが低いのも一因かと思います。 普段から業務やゴールを正確に定義して仕事をしていないからです。阿吽の呼吸が諸悪の根源とも言えます。上司けら部下への業務依頼のやり方から変えましょう。

もう少し多い気もしますが、AI投資が少ないのは確かですね。 AIを活かすには、デジタル変革が進んでいることが前提だからです。業務がデジタル化され、データが蓄積されねば、AIは使えませんから。 逆にAI導入でビジネス的な効用が広がるので、デジタル化を加速しようという機運が広がることを期待します。

アルトマン氏は「AIの発展により、私たちが考える"仕事"のあり方が大きく変わるだろう」と所得と労働のバランスについて社会的議論が必要と言及したとのこと。 職種を破壊するキラーアプリがいくつか出てこないと、議論は空中戦になりそうです。デザイナーには既に破壊的なアプリとなっていますが、やや他人事の方が多いでしょう。もう少し普通のホワイトカラー職に対する破壊的アプリが登場すると議論が深まる予感がします。 そのために必要なのは信頼性です。今のタスク実行力でも99.9%の信頼性が実現できれば、AI代替できるタスクは多いですから。

人間との共存するロボットには最初は大きな違和感を感じると思います。しかし、慣れとは恐ろしいものです。 1990年代に円筒型の自律移動ロボットが動き回るオフィスで仕事したことがあります。最初は急に現れてビックリしたのですがすぐに慣れてしまいました。ファミレスの配膳ロボットも既に溶け込んでいますね。 ロボットとの距離感を覚えると、案外普及は早いかもと思います。

調書作成AIは、音声認識したテキストから、事実関係や動機等を抽出して整理するAIと思われます。創作する訳ではありませんから、幻覚やAI偏見が比較的起こりにくいとは思います。 ただし、聞き漏らした項目を勝手に補う。別の文脈で語られたことを抽出する。同意と否定を逆にする。といった幻覚はゼロではありません。そこにAI偏見が入る余地もあります。 記事にある「創造性の機能をオフにしています。その結果、幻覚や間違いの数が劇的に減りました。」はその通りでしょう。GPT-4では、多様性を制御するTemperatureパラメータです。他にも生成結果を自己評価させるなどの対策もあります。

かなり思い込みで書かれた記事ですね。 ただ、AI英語自体はあるでしょう。AIっぽい日本語は時々気になりますから。一つはその無色透明さです。平均化されているので、普通なようでどこにもいない個性になっている気がします。

いわばセンサデータの大規模事前学習モデル。LLMがチャットという利用法を見つけたように、優れた使い方が確立されれば、大きな強みになることは間違いありません。期待しています。

ドットコムバブル、フィンテックバブル、ユニコーンバブルときて、AIバブルですかね。 ドットコムでGAFAが登場し、ユニコーンでTeslaやAirbnb、Uber、AIでエヌビディアが登場しました。フィンテックだとPayPalやSquareあたりでしょうか。 伸び悩んだり潰れる企業は多いですが、生き残って世界を変えた企業があることがすごい。

ChatGPTしか無かったのが、GeminiとClaudeという別の選択肢が出てきた意義は大きいです。プロンプト次第で返答性能が変わるので、一概には言えません。正直言って優劣付けがたいです。 だから、GPTsが豊富なChatGPTに現時点では軍配が上がります。ただし、ChatGPTはレスポンス遅過ぎなので、イラつく方は乗り換えありでしょう。

消費者物価指数は30年前に比べて、日本はほぼ同水準ですが、米国は2倍超です。円ドルは100円から150円で1.5倍。つまり米国で買い物すると、3倍に値上がりしたことになります。 日本で1000円のランチが、米国では20ドル3000円ということです。これでは気軽に海外旅行できません。輸入品が舶来品と呼ばれた時代に逆戻り。切ないです。

タイパの時代とは、何もしないでボーっとするのが最高の贅沢ということでもあるかなと思いました。

自身のキャパや体力を超えると著しく生産性が落ちるのは誰しも経験があるでしょう。体力向上なら運動すれば良いと分かります。ではキャパを広げるにはどうすれば良いのか？ 集中力を向上し持続させる効果的なメンタルトレーニングはもっと研究されるべきなのでしょうね。ブラック企業の合宿新人研修ではダメなのは分かります。しかし、代案は案外ありません。 ロジカルシンキング100本ノックを集中的に解くのは効果ありそうな予感がします。詰将棋100題でも良いかもしれません。