生成 AI の使い方が間違っている: ナッツをハンマーで割るのはやめよう

幻滅の谷

Gen AI の使い方が間違っています。

幻滅の谷が近づいています。ほぼすべての人が、Generative AI を間違った方法で使用しています。これは悪いニュースです。

良いニュースは、これによって、私たち残りの人々、特にこのいわゆる特効薬が主流になる前から世界が動き出すのを長い間見てきた人々にとって、物事が限りなく容易になることです。

ジェネレーティブ AI は、専門的な出力が可能な知覚ツールであると誤解されています。彼らは、AGI が間もなく実現すると叫んでいます。真実は、ジェネレーティブ AI は、中程度 (最高) のレベルで膨大な量の作業を実行できるということです。出力の速度を考えると、ジェネレーティブ AI のエラーや不正確さは、どんな職業でも、つまり、実際に何をしているのかわかっている人なら絶対に許せないようなものであっても、許容できます。「申し訳ありません。切断した腕は正しい腕ではありませんでしたが、それでも腕はありました!」

AGI は本当に間近に迫っているのでしょうか? おそらく、特定の欠陥のある定義においてのみでしょう。ここには重要な違いがあります。知能は能力と同義語でも同等でもありません。アインシュタインが初めてコードを書いたとき、それはひどいソフトウェア エンジニアだったでしょう。私たちは知能を専門知識や能力と混同しています。これは超知能の人々によくある問題です。しかし、考えてみてください。あなたが知っている特定の専門分野で「最高の」人は、また「最も知能が高い」人なのでしょうか? 可能性はありますが、まれです。

これらの高度なアルゴリズムは、超人的なレベルの知能に達する可能性があります。それが問題なのでしょうか? 実際の専門知識と出力に関しては、せいぜい平凡です。どの分野の初心者にとっても、中級レベルは印象的です。比類のないスピードと、能力に似ている (しかし同等ではない) 何かが並んでいると、どの分野でも初心者はこのツールに畏敬の念を抱きます。彼らは自信に満ちた卒業生であり、知らないうちにあなたのビジネスの専門的能力を台無しにしています。

LLM がすでに一定のレベルの能力に達している以上、私たち凡人が不要になるのは時間と最適化の問題だという根深い誤解があります。これは真実とは程遠いものです。私たちの論理は間違っています。栄養と運動について超人的な理解力があるからといって、その人が腕相撲で世界最強の男に勝ったり、優れたパーソナルトレーナーになれるわけではありません。AGI は専門知識と同じではありません。私の言葉を繰り返してください。

アルゴリズム

それはまだアルゴリズムがばかげている...

LLM は膨大な量のデータで訓練されたアルゴリズムです。分析されたデータの量から、パターンを予測し、一般的な問題を認識し、次に何が起こるかを論理的に解釈することができます。率直に言って、数十億ドルの訓練を受けたことを考えると、研究者を 20 歳の少女だと騙せないのではないかと心配です。Gen AI は過去のデータで訓練して、パターンを認識し、その後何が起こるかを予測することができます。これまでに十分な数の 20 歳の少女に会ったことがあるため、今では 1 人の少女を真似することができます。

これは非常に便利です。なぜなら、数年前までは夢物語だったような方法で、反復的で退屈で、率直に言って無意味なタスクを自動化できるからです。しかし、問題に対する深い理解はなく、非常に大規模な過去のデータセットに基づいて次に何が起こるかを予測するだけです。私たちは知能を測定することに夢中になりすぎて、その概念そのものを「役に立つこと」から切り離してしまいました。

人々はこの超高性能なマシンを見て、この「知覚力のある AI」に質問するだけで済むので、複雑な問題を解決するのに専門知識はもはや必要ないと考えます。

新しい AI プロジェクトは、何度も同じ罠に陥ります。問題を特定します。この問題を解決できないため、「AI」が解決してくれると想定します。そのため、問題解決の複雑さを AI にアウトソーシングする「プロジェクト X」を構築し、「問題 X」をどのように解決したかを熱心に世界に発表します。

私たちは、興奮と平凡さの果実を収穫するスピードによって、目で見ることのできるものの信じられないほど質の悪いものを許します。「私たちがここまで急速に到達したことを考えると、それが「機能する」のは時間の問題です。」自動運転車は一言欲しいのです…

すでに多くの人々が、こうした壮大なプロジェクトのいくつかを粉砕することに全力を尽くしています。

デボンの真実 [YouTube]

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専門知識

これまで私が職業生活で目にしてきた他のツールと違う点は何ですか?

私が Generative AI 自体に懐疑的であるように聞こえるかもしれません。それは真実からかけ離れています。これは素晴らしく驚くべきツールであり、私が職業人生で目にしたどのツールとも違い、私たちの仕事のやり方や生産物の品質に革命をもたらすでしょう。

しかし、問題はここにあります。

生成型 AI は、使用者のスキルを置き換えるのではなく、活用するために使用できる強力なツールです。これは、建築業者にとってのフォークリフトが超人的な力であるのと同じように、超人的な知性です。プログラマーとして、私たちは日常生活でこれを目にしています。LLM を使用してコードを作成すると、出力の量と質が向上します。これは、私がこれまでに見た中で、作業プロセスに対する最も重要な変化です。

** しかし **

私はこれを 15 年間続けています。この仕事を通じて、この強力なツールを使いこなすという重要なスキルを身につけました。コードの作成に深く関わり、苦労し、学んできました。今では、優れた構造、優れた実践を認識できるようになり、最も重要なことは、自分の「知覚力のある AI」が脱線して完全に間違った方向に進んでいるときに、それを非常に迅速かつ明確に見抜くことができるようになったことです。

このツールが誤って不正確なコードやアンチパターンを生成しているかどうかは、私にはわかります。しかし、この知識を習得するのに 15 年かかりました。これは、フォークリフトの運転手がアイテムの移動方法、運ぶ量、安全を確保するシステムを知っているのと同じです。

私は子供たちのことを心配しています。今から仕事を始めようとしているソフトウェア エンジニア (またはあらゆる職業) はどうでしょうか。すぐに凡庸なものが手に入ると、専門家になろうという意欲が失われてしまいます。「私たちは AI の使い手にならなければなりません。知識は不要です!」これは非常に危険な誤解です。「このクレーンの強さを見てください。なぜ腕が必要なのでしょうか!」専門知識がなければ、このツールを大量のゴミを生み出すこと以外に活用することはできません。

これは、私たちが今経験している憂慮すべき傾向であり、幻滅の谷をまったくのナンセンスで満たしています。LLM を使用してドキュメントやプレゼンテーションを作成している大企業では、これより明らかなことはありません。ブログやドキュメントは、その世代の人間には見られず、消費する人間には読まれないほどのスピードで作成されています。

価値ある一文がアルゴリズムに組み込まれ、何ページにもわたる平凡な文章が生み出される。これは、私たちのビジネスや経済の非効率性を示す、印象的で素晴らしい例である。

私たちはすでに、50 ページにわたる内容のない文書よりも、価値ある 1 つの人間の文章を受け取りたいと思う転換点に達していると感じています。

読者の皆様、どうかここに注目してください。これが価値です。膨らませるのではなく、凝縮してください。本当の部分は真ん中にあります。クリームは常に上に上がります。真ん中と底にこれほど多くの陰鬱な泥沼があったことはかつてありませんでした。

アルゴリズムのたわ言に過ぎないのではないかという懸念から、私たちはすでに懐疑的になり、長文のコンテンツを消費できなくなっているのではないかと心配しています。これはまだ、私たちが思い描いていた黄金時代ではありません。

機会？

このツールを使って成長していくプロフェッショナルたちのことを心配しています。

このツールとともに成長してきた専門家たちのことを心配する一方で、私はむしろ利己的にチャンスを見出しています。これら 2 つの傾向、1. 大量のデータと 2. 品質の低下は、おそらく近年の最大のチャンスです。

このブログのすべての単語は手書きです。凡庸さに向かう外的な傾向は、実際に時間と労力を費やして、より質の高いものを生み出そうとする人たちにとって、際立ったチャンスとなります。

卓越性への障壁は、かつてないほど低くなっています。なぜなら、競争相手はますますアルゴリズムとその無関心で未熟なマスターとのものになっているからです。法学修士号によって定められた無能さの障壁を越えれば、職業生活はかつてないほど競争が激しくなります。この教訓を覚えておいてください。AGI は専門知識ではありません。AGI は EXPERTIS E ではありません。これを T シャツにプリントします。

回復はすでに始まっており、その勢いはますます加速しています。緊張は感じますが、津波のような勢いが予想されます。生成されたコンテンツと質の悪い製品がますます苛立たしくなれば、必然的に反応が起こり、品質への反発が起こります。私たちは知識経済におけるオーガニック食品のトレンドの瀬戸際にいます。

低品質の製品を大量生産することがいかに容易になったかを考えると、職人になるために投資するのにこれほど良い時期はかつてなかったと言えます。

私たちが生産しているものの品質についてと同じ論理を、専門家にも当てはめることができます。「ソフトウェア エンジニアは置き換えられる」どころか、私はむしろその逆だと考えています。専門知識不足への傾向により、本物のソフトウェア エンジニアの需要がこれまで以上に高まるでしょう。

専門知識の境界線は引かれており、あなたはアルゴリズムと競争しています。このロボットよりも能力があれば、需要は高まります。自分の技術で卓越性を達成できなかった人だけが苦しむことになります。ロボットが真の専門知識に到達することは決してありません。クラウドソーシングできる本物の専門家のデータセットが十分にあるはずがないからです。そしてクラウドソーシングは、最高の結果ではなく平均的な結果を採用します。ロボットは考えません。繰り返します。群衆に打ち勝ちましょう。

もちろん、初心者から本物のエキスパートになるのは、これまで以上に困難になります。何事においても初心者であることにはほとんど価値がないからです。しかし、エキスパートになれば、その報酬はこれまで以上に豊かになります。

ジェネレーティブ AI をうまく使いこなすには、まずは苦労して優秀さとは何かを理解しなければなりません。その後、このパワーツールを修正して、品質の高い出力が得られるまで誘導します。これは専門家を補うツールであり、置き換えるものではありません。単にあなたの能力 (または多くの場合、無能さ) を増大させるだけです。フォークリフトを運転することも、フォークリフトに惚れ込んで崇拝することもできます。選択はあなた次第です。そして、これまで以上に大きな報酬が得られるので注意してください。運命をコントロールできる人もいれば、魅了されて弱くなる人もいます。

2024 年の世界情勢へようこそ!

それの使い方

生成 AI は拡張のためのツールであると仮定します。

では、拡張とはどういう意味でしょうか。簡単に言えば、専門知識と超人的なツールを切り離す必要があると思います。生成 AI が拡張のためのツールであると仮定すると、問題を理解し、深く取り組むために、これまで以上に多くの時間と労力を費やす必要があります。これが価値です。

高級車工場の例え話の 1 つです。生成 AI は工場のプロセスであり、各構成部品の計画とプロセスを取得し、ロボットを使用してそれらを組み立てることができます。驚くべき速度と効率で実行できます。プロセスの因数分解により、驚くべき可能性が生まれます。しかし、工場自体は何も理解しておらず、単に繰り返すだけです。

まず、車輪とエンジンの役割やシャーシと内装のフィット感など、全体についての知識がありません。LLM 生産を組み立てる前に、これまで以上に詳細に検討する必要があります。計画はより慎重に、より正確に、より詳細に行う必要があります。少なくしないでください。ロボットと工場は、非常に詳細で知識豊富な指示、つまりバイナリ指示によってのみ、正確で優れた成果を上げることができます。バイナリ指示は、専門家 (この専門家はかつてないほど稀です!) から提供されます。

LLM の間違った使い方は、「Generative AI についてのブログを書いてください」と言うことです。現在、ほとんどの人がこれを行っていますが、それは実際に大変な作業を行うための知識も意志も持っていないからです。

正しい方法は、価値が何であるかを認識することです。

価値とは、言葉の裏に考えが込められた、手作りで研究されたコンテンツです。自動化とは、このコンテンツを配信する作業です。価値とはおばあちゃんのレシピに隠されたものですが、これを世界に届けるには、絶対に工場を使うべきです。入力に汚泥を使うと、出力はゴミになります。価値に焦点を当ててください。優れたものは大量生産できますが、そこに到達するには多くの作業が必要です。

結論

私は、実際に遭遇する実際の問題を解決するために Generative AI を使用していますが、それを拡大レベルで行っています。綿密かつ慎重に計画を立て、その後、パワーツールを使用して実行します。

最悪のシナリオは、Gen AI を使用しない別の方法を見つけたことです。確かなことが 1 つありますが、これ以上の AI は絶対に必要ありません... 重要なのは、方法と時期について多くのことを学んだことです。最良のシナリオは、私たちが新しい時代の先駆者になっていることです。私は懸命に努力しています。これが利益をもたらすと信じています。

私は価値を創造し、Generative AI を使ってそれを分配します。これがやり方です。自動化にはロボットを使い、価値には人間の専門知識を使うのです。

ほとんどの人。

大型ハンマーでナッツを割る。

そして、彼らが裸足で床の上の割れた貝殻を踏みつぶしていないことを祈りましょう…

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