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今日は所有の誇りについてお話ししたいと思います。ネイトはAIの専門家だからAIについて話すのだろうと思われるかもしれませんが、これは必ずAIに関連してきます。結局のところ、私たちが公的機関や民間の職場で目にする対立の大部分は、AI世界における所有の誇りをどう扱うかという問題なのです。
AI以前の時代を簡単に振り返ってみたいと思います。どれほどの変化があったか、そして私たちの根本的な枠組みがどれほど変わっていないかを理解していただくためです。これによって、AIを真に有用なツールにするために、私たちの職場文化や教育文化をどこで発展させる必要があるかを示すことができると思います。
まずはAI以前の話から始めましょう。私たちは何かに対して所有の誇りを持つときに、仕事でも学校でも、常に3つの暗黙の質問をしていました。それは、あなたがそれを著作したのですか？その材料を本当に知っていますか？その材料の出所の連鎖を示すことができますか？ということです。これは財産や取引で起こることですが、仕事でも同じことが起こります。どのようなレビューを経たかを示すことができますか？これは私がミニドキュメントについて行った会話でした。
教授たちは私が何冊の本を読んだかを尋ねます。彼らは暗黙的にアイデアの出所の連鎖について尋ねているのです。つまり、そのアイデアを保持し、そこに誠実さの感覚を持っていることを示してください、ということです。そして最後に、結果に対する所有権を持っていることを示すことができますか？授業では、成績に対する所有権を持っていますか？仕事では、KPIに対する所有権を持っていますか？
要点は、これらの質問は新しいものではないということです。私たちは、イアン・ニルが銅の出荷について文句を言って以来、ずっとこれらの質問をしてきました。誰かが合意の一端を守らず、自分の仕事に誇りを持たなかったからです。はい、これは非常にオタク的な言及で、誰かに理解してもらえることを願っています。
ここでのポイントは、所有の誇りの根本的な要素はAI時代になっても変わらないということです。変わりません。それらが変わることを期待するのはやめてください。AIの使用が適切かどうかについて、学校でも職場でも、どのような文脈においても議論になるとき、それはほぼ常に所有の誇りの問題に帰結します。ポジティブな共同体AIの生産性体験を持つためには、これら3つの質問すべてに肯定的に答えることができる必要があります。
これを言うのはヒッピー的に聞こえるかもしれませんが、根本的に私たちがAIを1対1で使用するとき、つまり私がAIと話しているとき、それをグループワークの文脈で行うなら、グループは影響を受け、暗黙的または明示的に何が起こっているかを知ることを要求します。そして彼らがそう感じないなら、多くのグループの本能は締め付けを行うことです。そのような環境にいるなら、人々が尋ねている3つの質問を認識しなければなりません。あなたは自分の仕事を知っていますか？自分の仕事を保持できますか？出所の連鎖を理解していますか？そして結果に責任を持てますか？その後に起こることに自分の名前を賭けることができますか？これらが仕事が期待していることなのです。
私は、AI時代においてもこれらの質問にイエスと答えることができると信じています。不可能ではありません。あなたにもできます。実際、AIを使って、手元にあるデータに対して質問を促し、自分自身に問いかけることができます。
そうすることで、自分の製品領域、自分の専門分野、自分の教育科目をより良く知ることができます。実際に製品知識を増やすことができるのです。イエスはスペクトラムであり、AIをうまく使えば製品知識や専門分野の知識において、よりイエスになることができます。そういう意味で、AIに関する興味深いことの一つは、人々がAIをカンニングペーパーとして使い、製品知識の部分をスキップできると思い込みがちだということです。
しかし、そうである必要はありません。逆になることもできるのです。同様に、出所についても、どこでAIを使用し、発展させ、議論について考えているかを透明にすることができます。時には「ChatGPTと私が一緒にこれに取り組んできました」と言うだけで十分な場合もあります。時には「これは私が進化させた議論で、この会話の後に処理し、ChatGPTを通してこのプロンプトを使用して戻ってきました」と言うだけで十分な場合もあります。
そのより正式な感覚は、法的な問題が関わってくる可能性がある場合に適切かもしれません。現在、職場内で法的な影響を持つ文書が作成されるケースがあり、出所を持つ必要があり、それにはプロンプトも含まれる可能性があります。
しかし、それほど正式でなくても、自分がある分野でどのように確信を得たかを自分自身で理解することは適切です。そして、それが核心だと思います。つまり、すべてのプロンプトをログに記録することなどは、おそらくベストプラクティスかもしれませんが、重要なのは、あなたの職場環境と残している成果物が、その技術に精通した見知らぬ人が入ってきて、職場環境を見て、成果物を見て、あなたの仕事へのアプローチの角度について、あなたが持っているのと同様の高い確信のある場所へと発展できる位置にあるかということです。
これは理解できますか？彼らがあなたが残したものを見て、確信の感覚を得ることができるかということです。あなたがあなたの思考について少しの出所の連鎖があるほど十分に残したからです。これが私にとっての保持の意味です。これがあなたの思考を保持するということです。
最後に結果について、これはAI時代で最も変化が少ないものだと思います。結局のところ、あなたは依然としてKPIに対して責任を負っており、依然として直感的なレベルでの責任があります。それは私にかかっている、エッセイの成績は私にかかっている、教育にいるなら、チームのパフォーマンスは私にかかっている、マネージャーなら、そのようなもの、そのレベルのコミットメントは以前と変わりません。
しかし、人々はAIに依存してAIを非難するだろうと考えるため、時にはそれをスキップできると思うことがあります。お知らせしますが、あなたは機械を非難することはできません。IBMのスライドからの古いジョークですが、機械は管理上の決定を下すことはできません。冗談はさておき、それは人間の視点からは依然としてある程度真実です。人間は人間が所有し、責任を負うことを期待します。
だから、あなたは責任を負わなければなりません。そして、それは銅の輸入に対する責任を負うのと同じくらい古いことです。私はここで完全にオタクになっています。誰かに理解してもらえることを願っています。
そういうわけです。あなたが自分の専門分野を知ることに責任を持ち、人々があなたがどのように確信を発展させたかを理解できる成果物の形で仕事の出所を保持し、あなたの結果に責任を負うことを確実にすることです。これはAI以前も真実でしたし、AIとともにあっても真実です。
そして、私たちがそれを理解し、それについてもっと話すなら、ChatGPTやCopilotをいつどこで使うかについての議論が少なくなると思います。なぜなら、それらは実際に起こっていることに基づいているからです。それは私たちがどのように働くかという合意なのです。私たちがどのように働くかについて、これらの合意を再構築する必要があります。
そして、この枠組みがそれについて考える方法だと思います。乾杯。
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