最近、私は中国とアメリカの間を長い間走っていますが、時差ボケ（時差ボケ症候群）がますます深刻になり、自分がもう20代の若者ではないことを常に思い出させられます。
今年、私は AI について研究し、考えることに信じられないほどの時間を費やし、AI が私の生活、みんなの生活をどのように変えるか、そしてコンサルティング業界をどのように変えるかを探求しました。最も重要なことは、これをどのようなものにする必要があるかということです。準備の様子。
偶然にも、私が最後に AI について書いてからちょうど 18 か月が経ちました。
( 2023 年 4 月 15 日に「AI は賢くなり、人間は愚かになる」で書きました: 18 か月ごとに、人間は 2 倍愚かになります。)
では、私たちは本当に愚かになってしまったのでしょうか？
この 18 か月間で、私は 3 つの段階を経ました。
第一段階は「広く網を張る」ことです。
簡単に言えば、GPT が更新された場合は GPT を使用し、Perplexity が更新された場合は Perplexity を使用します。
次に、それぞれの長所と短所を理解して判断し、少しカスタマイズしてみます。
たとえば、以前の私の習慣は、毎日フォローまたは購読しているメディア、コラム、ブログを開いてニュースを読んだり入手したりすることでした。おそらく平均して 30 ～ 45 分かかります。これらのソースを自動的に取得、翻訳、要約する構造に変換し、Notion AI に実装したところ、最終的に平均読書時間を 70% 節約できました。 （読書時間を減らすことが良いことかどうかについては話さないようにしましょう）
読書から会議メモ、データ分析まで、このようなシナリオはたくさんあります。
つまり、ビットコインやブロックチェーンなどの概念と比較して、 AI はより実用的であり、効率が日々向上していることを実感できる重要な手段です。
第2段階は「シナリオ応用」です。
この段階で、私は試したすべての AI ツールを特定のアプリケーション シナリオに統合する方法についてさらに考え始めました。
たとえば、大量の情報を含む 100 ページの相談 PPT を読みやすい WeChat ツイートに変換し、ツイート内の主要なコンテンツの画像を生成して、それを要約して調整します。ビデオなど
または、 （他人の）会社での大胆なアプリケーション。例えば、経営や意思決定におけるコスト削減や効率化、一部の業務の置き換えなどです。
偶然、私はある起業家と、さまざまな大規模な AI モデルを使用してロゴ、コンセプト マップ、イラストなどを生成する方法を共有しました。30 分間共有し、彼に自分で試してもらった後、その夜、彼は 20 人からなるデザイン部門を開設しました。そのうち 16 個です(申し訳ありません、私のせいです) 。 3 か月後、AI ツールを組み合わせた後の残り 4 人の作業効率が、前の 20 人の作業効率のほぼ 2 倍になったことを彼はとても興奮して私に話してくれました。
これらのシナリオは現実のものであり、避けられません。
（これらの人々が解雇されたのは自分自身を責めている部分もありますが、ある意味では本当に時間の問題でした。）
9月末から始まる第3段階は、私が今いる段階でもあり、 「すべての問題を解決する」という段階です。
DeepMind の当初のビジョンは、「インテリジェンスを解決し、それを他のすべての解決に使用する」というものでした。
最初の 2 つのステージは私にとってあまりにもつかの間でした。
毎日新しい「商品や機能」に触れていると感じますが、1～2ヶ月も経つと新しい「価値」に触れていると感じなくなることが多いです。
幸運なことに、私が混乱していたとき、9月末にニューヨークで高校の先輩に会い、彼との会話がこの記事を書くきっかけとなった。
プライバシーとセキュリティの問題を考慮して彼と相談した結果、彼は現在、AI 企業のトップ(そう、推測する必要はありません、それがその企業です)への戦略的投資を担当しており、チームの唯一の人物であることだけを共有できます。 -アメリカ系中国人。
彼の立場と責任を知った後、私は次のような多くの質問に答えてもらうのが待ちきれませんでした。
あなた(勤務している会社) はAI の将来をどのように考えていますか?
自社の製品はどのように反復され、更新されるのでしょうか?
どのような投資を行いますか?
AIの大きなトレンドの中で、どのようなプロジェクト、製品、企業に未来があると思いますか？
あなたが理解している AI の能力は、外部の世界が理解しているものと一致していますか?
4時間近くのコミュニケーションの後、待ち合わせ場所のコーヒーショップを出た瞬間、心の中で大きな叫びが湧き上がりました。
AI が世界を変える物語はまだ始まったばかりです。
根底にあるロジック 1: AI は全能であると信じなければならない
この結論の起源は、6 月に非常に広く流通した「ソフトウェアの終わり」という記事について話したときのものです。この記事の著者 Chris Paik は、ニューヨークのベンチャー キャピタル ファンドである Pace Capital の創設パートナーです。
Chris 氏は、AI がソフトウェア業界に与える影響と、インターネットがコンテンツ業界に与える影響を比較しました。
「ヴォーグは別のファッションメディア会社に取って代わられるのではなく、ソフトウェア自体がお金を稼ぐ必要がなくなったら、私たちはソフトウェアの爆発的な爆発を経験することになるでしょう。過去。」
この根底にある論理には、「信念」と「全能性」が大前提となります。 (信じないという選択はいつでもできます)
AI に関する最大の議論と疑問は常に「AI は本当に XXX を実行できるのか?」というものでした。それともAIにはまだXXXはできないのでしょうか？
ユーザー、起業家、投資家、批評家は皆、この質問をします。
答えは簡単で、「インターネットは本当に従来のメディアに取って代わることができるのか？」と同じです。
それは時間の問題です。
たとえば、AI が記事を書けるようになったかもしれないと考える人もいますが、PPT の描画はまだ非常に初歩的です。 AI がコンサルティング会社レベルの PPT を作成できるようになるのも時間の問題です。
たとえば、AI で写真を生成できるようになったと考えている人もいますが、動画を生成するのは依然として奇妙です。 AI ビデオの精度は日々飛躍的に向上しているため、それは時間の問題です。
たとえば、AI による録音とシミュレートされた人間の声はあまり似ていないと考える人もいます。 1 年以内に、AI が音程を外したあなたの歌を模倣することさえできるようになるのは時間の問題です(そうです、これは彼らが現在投資を検討しているプロジェクトの 1 つです)。
つまり、 AI にはできないと思われるすべてのこと（できないことからできるようになるまで）は、能力の問題ではなく、時間の問題であるはずです。
したがって、誰もが次のことを心配する必要があります。
「私がやっていることが予測可能な期間内に AI によって実現できるとしたら、私は何をすべきでしょうか?」
これは継続的に分析する価値のある質問であり、次のように考えることもできます。
今後 5 年間で、AI は毎年あなたの専門スキルの 20% を実現するでしょう。将来に向けてどのように準備すべきでしょうか?
ブラッド・ライトキャップ(OpenAI の COO) はインタビューで次のように述べています。「モデルの 100 倍の改善に興奮しているかどうか企業に尋ねるだけで十分です。」
結論は単純明快であり、残酷ですらあります。
それを信じないことを選択した場合、99.99% の人類から遅れを取ることになります。
信じることを選択しても行動を起こさなかったとしても、人類の 80% に後れを取ることになります。
根底にあるロジック 2: 諦めれば諦めるほど、より多くのものが得られる
そう、ここで放棄されるのは「プライバシー」です。
前時代のインターネットや消費者製品において、「プライバシー」がこれほど重要な役割を果たしたことはありませんでした。プライバシーの問題は、「セキュリティ」と「人文科学」の観点からより考慮されていました。しかし本質的には、「プライバシー」は製品の機能や実用性に影響を与えることはありません。言い換えれば、製品の機能や実用性に大きな影響を与えることはありません。
しかし、AI製品は違いますが、どの製品であっても例外なく、諦めれば諦めるほど「カスタマイズ感」が直線的に上がっていくという方程式になります。
これはほとんど解決不可能な命題となっています。「あなたを理解する」ための前提条件は、「あなたを十分に知る」ことです。
したがって、シリコンバレーの AI 界隈では、最良の AI エージェント アプリケーション シナリオと商用実装が中国から始まる可能性が高いという興味深い格言が広まっています。 （「悪口を言う自分はとても汚い」と感じたことはありますか？）
たとえば、ここ数か月で非常に人気になった Carbon Robotics について話しました。その主力製品である LaserWeeder は、AI テクノロジーと高精度レーザー システムを使用して現場の雑草を正確に識別して除去する自動レーザー除草機です。 。
その前提は、農家が作物の種類とその場所に関する情報を放棄することです。
実際、これを書いたとき、位置情報は個人の安全、行動、習慣と強い関係がない可能性があるため、これは良い例ですらないかもしれないと感じました。そのため、話題を変えてみてください。それがあなたの恋愛経験だったらどうでしょうか？それがあなたの日常だったらどうでしょうか？それがあなたのすべての情報摂取源だったらどうしますか?
時間の経過とともに「全能」になる可能性がある AI アシスタントに一生を与えれば、あなたを最も理解し、最も効率的なアシスタントを手に入れることができます。
この種の派生は、人々に非常に興味深いもの(中立的で、補完的なものではない)を感じさせるでしょう。
ポール・グレアム（Y Combinato の共同創設者）は、最新の記事「書くことと書かないこと」の中で、 AI ライティングの影響により、数十年後には文章を書ける人が非常に少なくなるだろうと書いています。
これは工業化以前と同じで、ほとんどの人は労働のおかげで強くなりましたが、今は強くなりたいなら、率先して運動して健康を維持する必要があります。同じことが書くことにも当てはまります。ただし、考えることを選択した人だけです。
「プライバシー」に関するこのループは、今後 10 年間で一連の議論を形成することになります。プライバシーを主張する人は非常にまれなので、持つべきものを手に入れるために余分なエネルギーを費やす必要があります。
基礎となるロジック 3
(共有するつもりはありません)
残念ながら、3 番目の基礎となるロジックは、この記事で省略することを選択した唯一の部分です。
最初の 2 つの基礎的なロジックにより、十分な数の人々が将来の選択について考え始めることができたと私は信じています。そして、「しばらくの間は放っておいてもいい」ときのために、洞察の一部を残しておきたいと思います。
ティーザーとして私が共有できるのは、これが「最低職業年齢」に関するロジックであるということです。
(15歳の高校生、チャット・ニオさんが100万元で買収されたというニュースを検索できます。)
これからも、これまでの教育では実現できなかった「要素」が次々と実現されていくでしょう。今日の若い世代の子どもたちのキャリアが実際に学校から始まるのと同じように、将来の若者は教育とキャリアについての基本的な概念を変えることになるでしょう。
そこで考えられるのは、基礎教育（伝統的な教育形態）は将来も必要なのかということです。
最後に、 「不安になるべき」という話に戻りましょう。
99%の人にとって情報格差が大きすぎて、知らず知らずのうちに時代の激流に沈んでしまう可能性が高いので、これは本当に不安を生み出す必要があると私は心から信じています。
この変化は単に紙から電子への変化ではなく、経済の構造変化であり、すべての人のライフスタイル、キャリアの選択、専門スキルに影響を与えます。
最後に、機密保持の範囲内で共有できるプロジェクトについてお話したいと思います。このプロジェクトは、先輩が在職中に投資した最初のプロジェクトでもあり、 The Perfect Teacher (仮名)と呼ばれます。
学校、自宅、塾など、すべての子供の電子機器が無条件で「全能に」監視できるとしたらどうなるか想像してみてください。パーフェクトティーチャーはお子様の全体的な学習効率を分析し、ギャップがある場合には提案や学習モードの調整を行い、いつでも学習結果や評価レポートを教師や保護者にフィードバックします。
親として、これにいくら払うつもりですか?このために子供のプライバシーを犠牲にしても構わないと思いますか?