Metaの超知能構築への競争

Meta・マイクザッカーバーグ・ヤンルカン
この記事は約48分で読めます。

本動画は、MetaがAI分野での競争において劣勢に立たされている現状と、Alexander WangのScale AI買収を通じて超知能開発チームを新設する戦略的転換について詳しく解説している。また、AppleのWWDCで発表された新機能の限界性や、AI技術が雇用市場に与える実際の影響についてリスナーからの体験談を交えて議論する内容である。

はじめに

OpenAIの驚異的な成長とChatGPTの急速な普及を見てください。Googleが何をしているか、そしてそれらの製品がどれほど多くのユーザーを獲得しているかを見てください。Anthropicは巨大な企業向けビジネスを構築しています。Metaはまだその会話の一部になっていません。そのため、彼らはある種のパニックモードに入っているのです。

私が思うに、ここで起こっていることは、Appleが昨年のWWDCでApple Intelligenceというバナーの下で多くの新しいAI機能を発表したものの、それらの機能の多くが実際には出荷されなかったことについて恥ずかしく思っているということです。

このような企業が従業員にAIの使用について嘘をつくインセンティブを作っているのは非常にばかげていると思います。そうすることで、自社でAIが何をしているかについて非常に歪んだ感覚を得ることになり、「ああ、AIはすでにすべての80%を行っている」と考えてそれらの人々を解雇すると、大きなトラブルに巻き込まれることになるでしょう。

ブラウザ会社の新製品DIAとプライバシーの懸念

この件について聞かせてください。The Browser Companyというスタートアップがあり、彼らはDIAという新しいブラウザを持っています。これはAIを中心に構築されたもので、AIチャットなどの機能があります。私はThe VergeでのDavid Pierceの記事を読んでいたのですが、彼はDIAを使用しているときに、ウェブサイトにそれを入力したことがあるため、それが私の社会保障番号を知っていることを理解した瞬間があったと述べていました。

ウェブブラウザに入力するすべてのものを考えると、非常に機密性の高い情報です。Kevin、クラウドサービスに私がブラウジングしていることの完全な知識と記憶を持たせたくないのです。それは悪いアイデアのように聞こえます。

私はニューヨーク・タイムズのテクノロジーコラムニストのKevin Rooseです。私はPlatformerのCasey Newtonです。そして、これはHard Forkです。

今週、Metaはアクセルを踏み込んだAIリセット、しかし彼らは本当に超知能を信じているのでしょうか。それから、Appleの大きな開発者会議が今週開催され、まだ少し過去に縛られているようです。最後に、あなたの仕事が自動化されているかどうかを尋ねました。あなたが言ったことを聞く時が来ました。

Hard Fork Liveイベントの発表

さて、Casey、私たちにはライブショーが控えています。なんと、6月24日にサンフランシスコのSF Jazzで初のHard Fork Liveを開催します。そして、発表すべき特別ゲストがいます。

Casey、Hard Fork Liveに来る人たちについて教えてください。Kevin、もしあなたがHard Fork Liveに来るなら、大手決済プラットフォームStripeの共同創設者兼CEOであるPatrick Collisonの話を聞くことになります。

また、外骨格パンツを作るモビリティ会社Skipの創設者Katherine Zealandの話を聞き、その仕事を見ることになります。最後に、OpenAIからCEOのSam AltmanとCOOのBrad Lightcapを迎え、AIについて大きな対話を行います。

ショーを設定したとき、ある程度の規模の会場を予約し、何人かの人が来たがるだろうと期待していました。需要は圧倒的で、非常に迅速に売り切れました。

Metaの現在のAI戦略と大規模投資

Casey、今週私たち二人が最も興奮している話に飛び込みましょう。MetaのAI部門で何が起こっているかです。彼らは大きな組織再編を行い、強力なAIレースで追いつくために大きな動きをしています。

大きなヘッドラインニュースは、この録音時点で、Kevin、私を含む複数の情報源が、MetaがサンフランシスコのスタートアップScale AIに巨額の投資を行おうとしていると報告していることです。彼らは140億から150億ドルの間で会社の49%を取得する予定です。

投資の一環として、Scale AIの共同創設者兼CEOであるAlexander WangがMetaに来て、Scaleを離れてMetaで働き、超知能の創造に専念する新しいAIチームを率いることになります。

この発表で私の目を引いたのは、金額と新しい超知能チームだけでなく、Metaが積極的にトップAI人材を採用して、AIに関して舵を切り直し、OpenAI、Google、Anthropicなどの企業に追いつくのを助けようとしているという事実でした。

MetaのAI開発の歴史

現在、MetaはAIの生態系における位置づけをどのように考えればよいでしょうか。他の大手プレーヤーと比較して、彼らは今どこにいるのでしょうか。

現在、Metaは二流のAI研究会社と考えられていると思います。過去数年間、多くの内部混乱と整理されていない戦略的決定がありました。そのため、多くの人が彼らはAIで落ちこぼれたと感じています。

Mark Zuckerbergにとって、なぜそれが大きな問題なのでしょうか。なぜなら、AIは技術業界の人々が希望を託しているものになっているからです。大型言語モデルの未来としてだけでなく、ソーシャルメディアの未来、Metaが興味を持っている他の多くのことの未来として本当に考えられているのです。

Metaはこれらの強力なAIシステムを構築し、多くのGPUを購入するために膨大な金額を費やしてきました。彼らはシリコンバレーのどの企業よりも大きなGPUの蓄積の上に座っていますが、それで多くのことをしていないという感覚があります。

OpenAIの驚異的な成長とChatGPTの急速な普及、Googleが行っていることとそれらの製品がどれほど多くのユーザーを獲得しているか、Anthropicが巨大な企業向けビジネスを構築していることと比較してください。Metaはまだその会話の一部になっていません。

Metaの過去のAI研究の歴史

Metaは実際には、これらの人々のほとんどと同じくらい長い間AIに取り組んできました。これは非常に奇妙で興味深い話です。この話に初めて接する人は、Metaはかつて世界で最も優れたAI企業の一つとして考えられていたことを知らないかもしれません。

2012年頃の要約された歴史はこうです。FacebookはDeepMindを買収しようとしました。Mark ZuckerbergはDemis Hassabisと彼の共同創設者たちが面白いことをしていると思い、これはFacebookにとって戦略的に重要になる可能性があると考えて、彼らに申し出をしました。

しかし、彼らはFacebookに売却しませんでした。明らかに、彼らは代わりにGoogleに売却することを決めました。この頃、FacebookはYann LeCunが率いる独自のAI研究部門FAIRを設立しました。

Yann LeCunは深層学習の「ゴッドファーザー」の一人とされているAI研究の大物です。彼は数年前にチューリング賞を受賞しており、AI界の大物です。彼は他の多くの本当に優秀で尊敬されているAIエンジニアや研究者をFacebookで働くようにリクルートすることができました。

2010年代、Facebookは多くの本当に堅実なAI研究を行ったと言えるでしょう。彼らは現在でも大手AI企業のほとんどが使用しているPyTorchの構築にかなり重要な役割を果たしました。彼らは今日私たちが持っているモデルにつながった多くの基礎的な作業を行いました。

しかし、2017年に何かが起こりました。Googleがこのトランスフォーマー論文を発表し、今日見ているような大型言語モデルを構築するためのフレームワークを概説しました。

それは変革的な論文と言えるでしょうか。はい、それは変革的になりました。基本的に次の5年間、OpenAIとそれほどではないがGoogleとDeepMindは、これらのより大きく、より大きな大型言語モデルを構築し続け、それらが実際に規模とともに改善されることを発見しました。

それが起こったとき、FacebookとYann LeCunは実際には同じ道を歩みませんでした。Facebookには他の多くの優先事項がありました。これはドナルド・トランプの選挙直後で、彼らはまだFacebookの誤情報について心配していました。彼らは暗号通貨、後にメタバースなどに賭けをしていました。TikTokと競争しようとしていました。

Facebookで多くのことが起こっていて、話をした人々は、AI研究部門は上層部からあまり注目を浴びなかったと言っています。

Yann LeCunの大型言語モデルへの懐疑論

彼らがその方向を追求した理由の一つは、AI研究部門を率いていたYann LeCunが大型言語モデルを信じておらず、今日に至ってもそうであるということです。彼はスケーリング時代の大型言語モデルの最も著名な批判者や懐疑論者の一人です。

ChatGPTがMetaから出てこなかった理由を知りたければ、Yann LeCunがその理由です。彼の下では、彼らはそのような製品を構築することは決してありませんでした。

2022年、ChatGPTが登場した後、Metaはシリコンバレーの他のすべての企業と同様にパニックを始めました。Mark Zuckerbergは「ああ、私たちは遅れているかもしれません。準備ができているこのようなバージョンは持っていません」と言います。そして彼らはパニックモードに入り、多くのGPUを購入し始め、彼らのAI言語モデルのバージョンであるLlamaになるものに取り組み始めました。

Llamaの最初のバージョンは、実際に一部の人が推測したよりも成功したと言えます。この時点で、Metaにはまだ多くの本当に優秀なAI研究者がいて、Yann LeCunは大型言語モデルを信じていませんが、そこにいる他の多くの人は信じており、Llamaの構築を開始しました。

彼らはLlamaをオープンソース化するという決定を下し、実際に広く使用されることになりました。月額20ドルを支払わなければならないChatGPTとは異なり、開発者であれば無料でLlamaの上に構築することができたからです。

ちなみに、これは非常に重要な決定でした。Kevin、なぜならこれはOpenAIの勢いを鈍らせることを意図した戦略的な動きだったからです。アイデアは、「あなたが月額20ドルで販売しているこの製品を、私たちは無料で提供します。それはあなたにコスト圧力をかけ、イノベーションを困難にするでしょう」というものでした。

これがLlamaの背後にあるアイデアであり、覚えておくことが重要だと思います。Metaがオープンソースについて話すときはいつでも、「オープンソースが世界を救う」というような話ですが、そうではありませんでした。オープンソースはOpenAIとGoogleを減速させることを意図していました。

MetaからのAI人材流出

この数年間、ChatGPT後時代のAI研究開発期間中に、MetaのトップAI研究者の多くが去りました。去った理由はそれぞれありますが、この期間中にMetaを去った人々から聞いていることの一つは、会社が他の大きなAI研究所のようにAIを信じていなかったということです。

それが何なのかについて話すべきです。OpenAIのような会社の研究者であれば、最初から、社会をどれだけ変えるかについてほとんど関係なく、可能な限り最も強力なAIを構築しようとしています。あなたはこのことが避けられないと信じており、それを構築し、前向きな方向に導こうとしますが、これが社会を大きく変革するものになると考えています。

1兆ドルの評価額を持つ巨大なテクノロジー既存企業で働いている場合、すべての社会を混乱させたい明白な理由はありません。すべての社会が混乱すれば、それは必ずしもあなたにとって良いことではないかもしれないからです。

Metaのような会社を経営している場合、もう少し小さく考えるインセンティブがあることは理解できます。「どのように超知能を構築するか」ではなく、「どのように少し良い広告推奨アルゴリズムを作成できるか」を考えているのです。

戦略としてはそれで良いのですが、この技術が変革的なものであるというアイデアに本当にコミットしている野心的なAI研究者であれば、実際にあなたがしていることを信じている場所でそれをしたいと思うでしょう。人々に靴を売るより良い方法やInstagramに入るチャットボットを作ることではなく、超知能を構築したいのです。

そのため、多くのトップAI人材が実際に去って他の場所に行きました。

Metaの「高速フォロワー」戦略の限界

この頃、Kevin、会社のプレイブックが機能しなくなりました。そのプレイブックは、他の多くの異なる製品で何度も見たもので、本質的に高速フォロワーモデルです。他の誰かに興味深いことを見つけさせ、それをリバースエンジニアリングして自分の製品に入れ、引き継ぐのです。

これはMetaがSnapchatストーリーズで行ったことです。ストーリーズをあらゆる場所に配置し、彼らにとって非常に成功しました。彼らはAIでも同じことができると考え始めます。「フロンティアラボにすべてのお金を使って、すべてのイノベーションを見つけさせましょう。彼らが発表するすべての研究を読み、独自のバージョンを構築し、無料で提供します。最先端から少し遅れているかもしれませんが、基本的にそこにいるので問題ありません。それは私たちの目的には十分です」。

これはLlama 3まではうまくいきましたが、その後Llama 4の構築を開始し、興味深いことが起こりました。最新のフロンティアモデルは、以前のものほど簡単にコピーできないことが判明しました。

Llamaの最初の数バージョンに感銘を受けた多くの人々は、最近Llama 4が登場したのを見て、「これは道を見失った会社だ。彼らはもはやフロンティアAI研究所とは見なされていない」と思いました。

2024年の組織再編の失敗

この要約された歴史の一部として現在に移る前に言いたい最後のことは、Metaが現在大きな動きをしている一方で、2024年1月にも大きな動きをしようとしたことを覚えておくことが重要です。彼らが望んでいた結果を得られていないことを認識して、AIチームの大きな組織再編も行いました。

巨額の投資をしたり、多くの新しい人材を呼び込もうとしたりするのではなく、いくつかのチームを再編成するようなものでしたが、Mark Zuckerbergは外に出てインタビューを行い、AGI（汎用人工知能）に到達しようとすることについて初めて話し始めました。超知能から一段階下のものです。

彼は、より多くの研究者を引き付けることを知っていたので、そうしなければならないと明確に述べました。そして1年が経ち、その組織再編は仕事を終えませんでした。それが最終的に今日のScale AIへの投資と、もう一度リセットボタンを押してAIでの前進の道を見つけようとすることにつながっています。

二つの解釈：真の戦略転換か採用戦略か

今週のMeta関連のニュースを解釈する二つの可能な方法について尋ねたいと思います。

一つの方法は、これは基本的にMetaが何年間もうまくいかなかったAI研究の方向性に賭けた後、正気に戻ったことの兆候だということです。Yann LeCunをある種の研究シベリアに送り、Alexander WangとScale AIを呼び込むことで、AGIレースに買い戻しの道を試みているということです。実際にAI研究開発のフロンティアに戻るために必要なものは何でも費やすということです。

もう一つの方法は、MetaはここでAGIや超知能さえも信じていると言えば、そうでなければOpenAIやGoogle、Anthropic、その他の場所で働くことになるエンジニアを採用できるかもしれないと基本的に偽装しているということです。それでも彼らが常にやりたかったことをやりたい、つまりAIを使ってInstagramにコンパニオンを構築したり、メタバース向けのものを開発したりしたいが、本質的に採用戦略としてAGIに対する姿勢を変え、実際には超知能を構築しようとしていないということです。

これら二つの説明のうち、どちらがより真実に近いと思いますか。答えはその中間のどこかにあると言って逃げると思います。昨日、報道の一環として、Zuckerbergが強力なAIについて話す方法の進化を調べていました。それは真実です。より強力なAIを構築したいという彼の欲求は、このレースに戻ろうとする絶望と呼ぶかもしれないものと共にスケールしています。

世界で最高の人材のすべてが彼の会社で働きたがらないことに気づいたとき、それが彼が「この点で論調を変えなければならない」と言ったときです。

あなたの最初の説明が最も共鳴する理由は、超知能がMark ZuckerbergとMeta特に利益をもたらす方法がまだ明確ではないということです。フロンティアラボの研究者に超知能を構築したい理由について話すと、「豊富な世界を迎え入れたい、病気を治したい、貧困を解決したい」というような話です。多くの人がこれらの主張は壮大すぎると考えていますが、そこにいる真の信者と話したことがあり、彼らは本当にそれを信じていると思います。

Mark Zuckerbergがやりたいことはそうではありません。Mark ZuckerbergはMetaを支配し、Metaが世界で最も強力な企業の一つでないとしても、その中にあることを望んでいます。超知能が存在する世界では、Metaが果たすべき役割があるかどうか確信がありません。

Scale AIの役割と戦略的意義

私が人々が議論しているのを見た他の角度について尋ねたいと思います。それは実際にはMetaよりもScale AIについてでした。人々にとって馴染みのない人のために、Scale AIは AI R&Dラボのようなものではありません。彼らは本質的に大手AIラボへのデータプロバイダーです。

Casey、Scale AIが何をしているか、そしてそれがここでのMeta戦略にどのように適合するかをどのように説明しますか。

彼らのビジネスの大部分はこのように機能します。彼らはいくつかの子会社を持っており、それらの子会社はかなり安い料金で人々を雇い、その後多くのコンテンツを見せます。例えば、暴力やヌードなどでMetaの基準に違反する可能性のあるコンテンツを見せるかもしれません。

コンテンツモデレーターが入って「はい、これは基準に違反している」と言い、それを分類してScale AIにフィードバックし、Scale AIがそのデータにラベルを付けて整理し、Metaに送り返して、Metaが自動コンテンツモデレーションシステムを作成するための機械学習分類器を構築できるようにします。

これはコンテンツモデレーションだけではありません。OpenAIやGoogle DeepMindなどの他の大手ラボもクライアントであり、世界中に人々がいて、例えば車の写真などにラベルを付けて送り返し、それが大型言語モデルの訓練に役立ちます。

大型言語モデルをより強力にするには、多くのデータだけでなく、清潔で構造化されたラベル付きデータが必要であることがわかっており、Scale AIはその最大のプロバイダーの一つです。

今週オンラインで浮上している仮説の一つは、Scale AIの株式を取得することで、Metaはその貴重なデータをSPREADのために確保し、ライバルの手の届かないところに置こうとしていたということです。

Alexander Wangのリーダーシップと管理の課題

新しいチームが何をするのかについて話しましょう。この人々はMark Zuckerbergの隣に座ることになります。これはZuckerbergが時々行うことで、最後の危機中に彼の隣に座っていた人々をすべて片付け、現在の危機中に彼と一緒に働く人々を連れてきます。

例えば、ケンブリッジ・アナリティカ危機の間、彼は多くのコミュニケーションチームを彼の周りに連れてきて、すべての最新ニュースについて話させました。今、彼らはAIチームを連れてきており、Mark Zuckerbergとアイデアを交換したいと思ったことがあるなら、それはあなたができるかもしれないことです。

彼の周りに座る人々は本当に裕福になるでしょう。Mark Zuckerbergほどではありませんが、タイムズが報告したところによると、彼らが提供しているペイパッケージは9桁に伸びています。それは1億ドルです。あるエンジニアがMetaで働くために7500万ドルを提供されたという信頼できる報告を聞きました。それは多額のお金だと言うべきです。プロアスリートが稼ぐようなものです。

Alexander Wangがその取り組みを率いることになります。私はWangを有能なリーダーだと思います。ScaleのA成功した会社です。彼らが成功してきた方法は、常にお金があるところに軸足を移すことです。生き残るために非常に回復力があり機知に富むというシリコンバレーのスタートアップのことを非常に得意です。

しかし、超知能を構築することは、Scale AIを構築することとは非常に異なる見通しです。ScaleAIが実際に行うことを見ると、彼らはAIをスケールするのを手伝いますが、AI自体は構築しません。彼らはAIへの入力を構築してお金を稼いでいる古典的な「つるはしとシャベル」会社のようなものですが、実際に独自のフロンティアモデルをトレーニングするわけではありません。

Wangは28歳で、年間1億ドルも稼ぐかもしれない約50人の一部の人々からなるチームを率いることになります。それは非常に困難な管理上の挑戦になると思います。

あなたが超知能がすでに到着する寸前にいる、または少なくともAGIがすでに到着する寸前にいると信じている人なら、このチームが実際に最初の主要プロジェクトを出荷できるようになるまで6か月、1年半の話をしています。

Metaの採用戦略への懐疑論

私はMetaのこの計画がうまくいくかどうか懐疑的です。いくつかの理由があります。

一つは、AIに取り組んでいる多くの人々と多くの才能ある研究者やエンジニアがいる一方で、最大のスーパーコンピューターで最大の言語モデルを実際に構築および訓練した人々の宇宙はまだ非常に小さいということです。それは世界中で数百人かもしれません。

Metaにとって不幸なことに、それらの人々はすべてすでに裕福です。彼らはどこでも働くことができ、望むものは何でも作ることができます。これらの人々は自分自身の小切手を書いており、そのため、これらの人々の一部に仕事を諦めてMark Zuckerbergのために働くよう説得するのに十分な金額があるかどうか確信がありません。

私が懐疑的である二番目の理由は、Metaがこのアベンジャーズのスーパーチーム研究者を何とか集めることができたとしても、これらの人々が一生懸命働くことを動機づける魅力的で一貫したAI戦略をまだ持っていないと思うということです。

Metaが構築したすべてのAIで何をしているかについてこれまでに言ったことを実際に見ると、基本的に二つのことを言っています。一つはAIコンパニオンを作りたいということです。二番目に発表したことは、軍事用の武器を構築するということです。

これは最近の記事から出てきたもので、Metaは軍事技術会社Andurilと提携し、戦場の兵士のための拡張現実ヘッドセットのようなものを構築する予定です。それは価値のあるプロジェクトかもしれません。利益のあるプロジェクトでさえあるかもしれません。しかし、それはトップAI研究者が時間を費やして取り組みたい種類のものではありません。少なくとも私が話している人たちはそうです。

この状況の私の分析を、この週末にMetaのAI超知能ラボで働くつもりかどうか尋ねるためにテキストした主要なAI研究者から得たテキストを読むことで締めくくります。聞かせてください。「lol Mmao」

Casey、これがMetaの新しい採用プッシュがどれだけ成功するかについて教えてくれると思います。どう思いますか。

これがMetaがAI部門で行っている最初の大きな組織再編だったなら、もっと楽観的だったでしょうが、そうではありません。2024年1月に行った大きな組織再編も、この部門で行った最初の組織再編ではありませんでした。

Metaが彼らが想定している「そこ」にどうやって到達するかの道筋が見えません。それは超知能です。これは現在私にとって最も興味深いテクノロジーストーリーの一つです。Mark Zuckerbergは多くの日において業界で最も競争心の強い人であり、負ける余裕がないかもしれないレースで今や正当に遅れています。

そのため、Kevin、Metaがこのゲームに戻ろうとして行う最後の大きな動きではないと思うので、この話に注目し続けたいと思います。

Appleの苦戦とWWDC 2024

戻ってきたら、AIの未来を見つけるのに苦労している他の大手テクノロジー企業について話します。手の届きやすい果実、AppleのWorldwide Developer Conferenceについて話しましょう。

AppleのAI機能遅延と恥ずかしさ

Casey、今週のもう一つの大きなテクノロジーニュースについて話しましょう。これもAIの苦戦バスに乗っている大規模テクノロジー企業についてです。今週はAppleの年次開発者会議WWDCでした。

昨年、私たち二人が祭りに参加するためにクパチーノに招待されたのとは異なり、今年は招待されませんでした。何かに招待されなくなったときはいつも、この会社は困っていると思います。私たちが失礼だったり、昼食で食べ過ぎたり、臭いがしたりしたからではないと思います。

ここで起こっていることは、Appleが昨年のWWDCで起こったことについて恥ずかしく思っているということです。彼らはApple Intelligenceというバナーの下で多くの新しいAI機能を発表しましたが、それらの機能の多くが実際には出荷されませんでした。

昨年、彼らはAIについて本当に興奮して話したい話がありました。今年はそうではありませんでした。

昨年のWWDCで人々が興奮していた大きなことは、この新しく改善されたSiriでした。これはiPhoneでより複雑な質問に答えることができるだけでなく、すべてのアプリとデータとテキストメッセージから物事を取得し、電子メールとメッセージとカレンダーを相互参照し、すべてをシームレスに行うことができるはずでした。

今、古典的な例は「ねえ、彼女のフライトが到着したときに空港に母を迎えに行くためにUberを送って」のようなものでした。これは多くのアプリとの通信を含む非常に複雑なマルチパートクエリです。私たちはそれを見て「ああ、それが機能すれば本当にクールだろう」と思いました。

それは機能しませんでした。明らかに、Appleは1年後でもまだそのバージョンのSiriを出荷していないからです。私はまだ普通の車で空港から母を迎えに行かなければなりません。動物のように。災害です。

Joanna Sternのインタビューと防御的な姿勢

私たちはそこにいませんでした。Siriがなぜこんなに遅れているのか、なぜその新しく改善された形で、すべてのこれらの遅延された機能について、一体何が起こっているのかについて、Apple幹部を問い詰めることはできませんでした。

しかし、ポッドの友人であるウォール・ストリート・ジャーナルのJoanna Sternが招待され、Siriとこれらの遅延されたすべての機能で何が起こっているかについてApple幹部にインタビューしました。このクリップを再生したいと思います。なぜなら、これが彼らがどれほど防御的であるかを本当に示していると思うからです。

このクリップで、Joannaは、Appleのソフトウェアエンジニアリング担当上級副社長であるCraig Fedrighiと話しています。聞いてみましょう。

「Siriが競争相手と同じかそれ以上に良いべきだという本当の期待があります」

「ああ、最終的にはそうあるべきだと思います。それは確かに、今はそうではありませんが、確かに私たちの使命です。ある意味で、人々が本当にSiriの次のバージョンを望んでいたという事実を感謝しており、私たちは彼らのためにそれを提供したいと思っています。しかし、私たちはそれを正しい方法で行いたいのです」

「正しい方法はいつ来るのでしょうか」

「この場合、明らかな理由で日付について話し始める前に、それを非常にしっかりと手に入れたいと思っています」

Casey、彼らには使命があり、ビジョンがあり、価値観があります。彼らが持っていないのは、これのいずれかがいつ利用可能になるかの日付です。

まだ空港で立ち往生している人の母親には悪いニュースです。そのジョークに戻り続けるべきではありませんが、ある程度、彼らは何と言えるでしょうか。彼らはそれを構築しようとしました。うまくいきませんでした。機能しないものを出荷するよりも、遅らせる方が良いのです。

過去数か月間、私たちをこの地点に導いたApple内で何が起こったかについて素晴らしい報道がありました。BloombergのMark Gurmanがこれについて多くの素晴らしい報道を行っており、要点はこの会社内にAIの真の信者がそれほど多くなかったということです。それは私たちがMetaについて語った話と本当に韻を踏んでいます。

Appleは独自のことに取り組んでおり、信じられないビジネスを持っています。彼らが最後に望むのは、AIの来る波によって混乱させられることです。そのため、彼らはそれを軽視しました。AIシステムは彼らが構築方法を知っているシステムのようには機能しません。彼らは非常に洗練された、非常に予測可能な「もしこれならあれ」タイプのシステムを構築する方法を知っており、それを信じられないほど上手に行っています。

しかし、AIはそのようではありません。混沌としており、乱雑で、確率的で、毎回同じように機能しません。彼らはそれを理解するのに多くの困難を抱えています。

WWDC 2024の小さな発表

まず、WWDCで実際に発表したことについて話しましょう。Casey、彼らの発表からのあなたのトップハイライトは何でしたか。

Kevin、明らかにLiquid Glassについて話さなければなりません。Liquid Glassを宣伝したWWDCのYouTube動画を見たかどうかわかりませんが、YouTubeの再生ボタンがいくつかの文字の上に現れたので、Appleがliquid assを発表したように見えました。もしあなたがまだそれが彼らが発表したものだと思っているなら、それは実際にはliquid glassと呼ばれるものであることを訂正したいと思います。

Liquid Glassとは何ですか。Liquid Glassはオペレーティングシステムの再設計です。一方では、再設計の重要性を過小評価したくありません。これらのデバイスは数億人、もしかすると10億人以上の人々によって使用されており、何かに新しい外観を与えるとき、それはある種の大きな問題です。特定のものがどのように機能するかを再学習する必要があるかもしれません。

一方で、昨年がAIの未来がここにあるという年で、今年が「コントロールセンターは異なる色です」という年であるとき、それは本当に二つのプレゼンテーションの違いを物語っています。

それは非常に小さなボールのプレゼンテーションでした。私は遠くからイベントを見ましたが、これらのApple幹部がiMessageにポールを追加することについて狂乱的な熱意を表現するのを見るのは非常に奇妙でした。グループチャットで友達とポールを開始できるようになりました。クールな機能だと言わなければなりません。おそらくたくさん使うでしょう。主にジョークとして。しかし、それは今年Appleから期待していた種類のマーキーである未来的なビジョンではありません。

Liquid Glassのデザインの問題

Appleがこれらの新機能を基本的にすぐに開発者に利用可能にしたため、それらがどのように機能するかについていくつかの初期のフィードバックを受け始めており、かなりの数の人々がこの液体ガラスの外観が特に、すべてをより読みにくくすると不満を漏らしています。

ここでの基本的なアイデアは、すべてのオペレーティングシステム要素が文字通りガラスのようで、お互いの上でスライドするようなものです。もちろん、プレゼンテーションは非常に美しかったのですが、それをあなたの電話に入れると、あなたは自分がたくさん目を細めていることに気づきます。

Kevin、私が好きで、引用するのが非常にハッキーで陳腐だと認めたい古いSteve Jobsの引用について考えていました。しかし、彼にはこの引用があり、それは実際にiPodについて2003年にニューヨーク・タイムズで行ったインタビューからのもので、彼が言ったことは本質的に「デザインはそれがどのように見えるかではありません。デザインはそれがどのように機能するかです」でした。

液体ガラスを見ているうちに、これはそれがどのように見えるかについてのデザインだと思いました。それがどのように機能するかについてのデザインではありません。このデザインが以前にしなかったことをするはずだということが実際にはわかりません。Appleが実際に言ったのは「すべてがこれまで以上に美しい。とても親しみやすいが、より美しい」ということだけです。

美しさのためだけに美しいものを作らないでほしいと人々に言いたくありません。次の仲間と同じくらい美しさを感謝しています。一方で、これは実際に過去のAppleデザインスピリットに沿っているようには見えませんでした。

Casey、別のSteve Jobsの引用で、「すべてが透明で何も見えない電話を作ったらどうなる？」と言ったアーカイブで失われたものを持ち込んで、この議論に光を当てたいと思います。うわあ、私はちょうどそれを逃しました。そして、Appleデザインチームが本当にそれを見つけて実行したと思います。

他のWWDC発表

他のいくつかについて話しましょう。あなたの目を引いたものは何でしたか。

人々が実際に物事を少し効率的に終わらせるのに役立つかもしれない機能に最もエンジニアリングを投入したと思われる場所はSpotlightでした。SpotlightはMacBookでcommand spaceを押すと検索バーが表示される機能です。ファイルを見つけるのに最適で、長年存在していますが、あまり進化していません。

今年、彼らは「これを彼らがランチャーアプリと呼ぶものにもう少し変換し始めるつもりです」と言いました。ランチャーアプリについては以前ショーで話しました。私はRaycastと呼ばれるものを愛用しており、基本的なアイデアは、これがあなたのMacのコマンドセンターのようなものになり得るということです。ファイルを検索したりKeynoteを開いたりするだけでなく、実際にそれを使用していくつかのアクションを実行し、いくつかのショートカットを実行するようなものです。

例えば、ショートカットをトリガーできます。ショートカットは、Apple デバイスで設定できるこれらの自動化されたルーチンのようなものです。「就寝する夜のようなもので、家のすべてのライトを消して」というようなものがあるかもしれません。Spotlightを開いて、そのショートカットを実行して、他の方法でそれを行う必要なしにそれを行うことができます。

これを行うことの主な利点は、command spaceを押してから何かをすることが第二の自然になることです。マウスを掴んでデスクトップのどこかのアイコンを探し、ダブルクリックして開くのではなく、物事を少し速く終わらせるために数ステップ取り除こうとしているだけです。

これを説明していて、これはそれほど面白く聞こえないことを非常に意識しており、生産性ハックのようなものや自分のコンピューターでより速く物事を終わらせることが大好きな人として言っています。しかし、それは少なくとも私が愛するAppleの精神にあり、より多くのことを終わらせるのを助け、私をより創造的で効果的な人にするというものです。

他に何があなたの目を引きましたか。ライブ翻訳のようないくつかの軽く興味深い新機能があります。ただし、それがどの言語で利用可能になるかは正確にはわかりません。私が興奮している何かは、デスクトップに来る電話アプリが明らかにあることです。だから、Macから通話を開始できるようになります。私がたくさんすることだと思います。

彼らはまた、iPadがどのように機能するかを再び再考しています。iPadがどのように動作すべきかは、長い間未解決の質問でした。それはMacによく似ているが、Macのようには機能しません。今年は、Kevin、iPadのウィンドウをリサイズできるようになったため、これまで以上にMacのように感じ始めています。

神に感謝します。過去10年間、毎日冷汗をかいて目を覚まし、「いつiPadでウィンドウをリサイズできるようになるのか」と考えていました。

私がそれほど興奮していない機能の一つは、iMessageチャットで背景を変更できるようになることです。私は本当にジョークをする一部のグループチャットにいるので、これは私のグループチャットで潜在的に大混乱を引き起こす可能性があると感じています。

グループチャットの入力インジケーターも導入しているのを見ました。だから、誰かが入力しているという小さな泡のようなものを見ることができるようになります。一対一のチャットですでにそれを見ることができますが、何らかの理由でグループチャットでは見ることができませんでした。

今までに、私たちのリスナーのほとんどが「一つ、彼らがまだこれについて話していることが信じられない、そして二つ、これがAppleが今年発表したすべてだとどうして思えるのか」と感じていると思います。しかし、これを言及することが重要だと思うのは、この理由のためです。過去、呼び出し10年間、Appleの主な優先事項は、このiPhoneで販売できる7番目のサブスクリプションが何かを見つけ出そうとすることだったと感じています。

それが起こっている間、未来は町の向こうで生まれていて、彼らは注意を払っていませんでした。まだそれに対して代価を払い始めていませんが、このプレゼンテーションの終わりに来ると、長い間かなり無敵に見えた会社の鎧のひびを見始めることができます。

AppleのAI戦略の問題

私はこのプレゼンテーションを見て、これはAIに関して悪い賭けをしたことをまだ認めていない会社だと思いました。これは言語モデルが重要である、強力である、有用である、あるいはコンピューターとの相互作用の新しい方法を解き放つかもしれないというアイデアをまだ買っていない会社です。

あなたがMetaとの韻を踏んでいると言ったのは正しいと思います。なぜなら、AppleにはYann LeCunの独自のバージョンがあったからです。AppleでAI戦略を監督するために連れてこられた、ある種の上級AI研究者です。

JGと呼ばれるJohn Giannandreaという人が、数年前にGoogleからAppleのすべてのAI研究を監督するために連れてこられました。BloombergのMark Gurmanによると、JGも大型言語モデルを信じていませんでした。彼はそれらをある種の気晴らしだと思っていました。消費者がチャットボットに背を向けていると確信していました。Appleが独自の言語モデルの開発に多くの努力と投資を費やすべきではないと思っていました。

私たちは今、WWDCのステージで出てくる、または出てこないその決定の成果を本当に見ています。

GoogleとPixelの比較

ここで私がAppleの擁護で言うことは、Kevin、私たちが今言ったすべてのことに対して、より高度なAI機能がGoogleが提供するすべてにアクセスできるGoogleによって作られた電話であるPixel phoneを手に取ったとしても、Googleが考え出したAIに私はとても興奮して、iMessageを捨ててこの他のエコシステムで緑の泡になりたいと平均的な人に言わせるPixel phone上の一つの機能があるとはまだ思えません。

これらのシステムがどれほど高度になっても、それらを本当に良い製品に変えるのに驚くほど長い遅れがあったという事実を物語っていると思います。今週、Amazonは新しいバージョンのAlexa、AI搭載の強化されたものがついに100万の顧客に到達したと発表しました。Amazonにはそれよりもはるかに多くの顧客がいます。彼らはこのものを氷河のようなペースで展開しています。なぜなら、彼らはまだ信頼性について非常に不確実であり、顔面で爆発しないように確認しようとしているからです。

ここでAppleを厳しく評価している一方で、実際にはすべての技術巨人がこの問題を抱えていることを指摘したいと思います。あなたや私のような人々はAIを私たちの生活にどのように組み込むかを見つけ出すのにかなり良い時間を過ごしており、それは主にチャットボットの使用を含んでいますが、他の大企業は、人々を本当に興奮させる方法で私たちがしていることにこれをどのように取り付けるかを見つけ出していません。

Appleの論文「推論の錯覚」

先週のもう一つのApple関連の話について話すべきです。それはWWDCで議論されたものではありませんが、多くの人が私たちにメールを送っており、私が知っている多くの人が話していることです。これはAppleの機械学習研究部門から出てきたこの研究論文です。

この論文は「推論の錯覚：問題複雑性のレンズを通した推論モデルの強みと限界の理解」と呼ばれていました。そのタイトルはApple iOS の書き直しが必要だったと言えるでしょう。

Kevin、簡潔にこの論文が何を言ったか説明してみてください。

この論文は基本的に、推論時に追加のステップを実行して出力を改善する大型言語モデルのようなもの、いわゆる推論モデルの周りの誇大宣伝に冷水を浴びせる試みでした。私たちは以前にこれについて話しました。OpenAIのo1、Gemini、Claudeの最新バージョンには、これらの推論機能がすべて組み込まれています。

この出版物、この研究論文が言ったことは、これは実際に推論ではない、これらのシステムは実際に思考のようなことを何もしていない、このアプローチがどれだけ言語モデルのパフォーマンスを向上させることができるかには大きな限界があるということでした。

基本的に、彼らはこれをリリースし、AI企業が間違った軌道にあることの証拠があります。これはすべて壁にぶつかっていて、これらのモデルは実際に私たちを汎用知能に近づけていませんと言った多くの人々にすぐに握られました。

この論文は、私がAIコープバブルと呼ぶようになったものに愛されました。AIについて心配しない理由を探している人々にとって、この論文は天からのマナでした。

Casey、なぜこの論文はそんなに論争的で、あなたが言うコープバブルにそんなに愛されているのですか。

私が思う一つの問題は本質的に意味論的なもので、論文が言ったように、これは実際の推論ではないという主張をしようとしています。つまり、大型言語モデルは人間がしているような方法で推論していないということです。関係するすべての人が「はい、そうです。大型言語モデルは人間の脳がまさに動作する方法では動作しません」と規定すると思います。興味深い類似点があるかもしれませんが。

それは、これらのものが人間のように推論していないという「ゴッチャ」として提示されますが、実際に、最初から注意を払っていた人なら誰でもそれをあなたに言うことができたでしょう。

この論文に関する二番目の問題は、これらのモデルが構築される方法の限界に関連しており、一定数のトークンしか出力できないため、研究者によって与えられた最も困難な問題を推論するために、単純に十分なスペースがありませんでした。

大型言語モデルが悪い理由だと言いたいなら、それで良いです。彼らが解決できない問題があります。しかし、それはこの論文がAIコープバブル内でどのように受け取られたかではありません。AIコープバブル内では、これはLLMsが人間のように推論できず、したがって、それは本質的に本物ではなく、私の生活に意味のある影響を与えないだろうから、私たちはそれを捨てるべきであることを証明していると受け取られました。

この論文は、大型言語モデルや最近人気になった推論モデルの種類に対する私の見解を変えませんでした。しかし、AIフロンティアに近い、またはフロンティア上にあると見なされようとする会社を持ちながら、知的火力と研究の多くがすべてこれがただの誇大宣伝で偽物であり、実際には機能しないことを証明することに向けられているApple内で何が起こっているかを理解するのに役立ちました。

これは少なくとも昨年、おそらくこれまでのAppleの最も注目度の高いAI論文だと思います。多くの問題があったと思います。

AppleのAI戦略とビジネスモデルの課題

Casey、それをWWDCに結び戻すと、Kevin、それはすべて何を意味するのでしょうか。

それが意味することは、Appleはまだ何になりたいかについてこの種のアイデンティティ危機を経験しているということだと思います。電話を作りたいハードウェア会社なのか、それらの電話に入れるサブスクリプションを販売したいソフトウェア会社なのか。これらのビジネスモデルの両方が現在挑戦されていると思います。

Appleの iPhone 売上は過去数年間横ばいから減少傾向にあります。モデルからモデルへとそれほど変わっていません。スマートフォンができることの頂点に達している可能性があります。サービス事業は、Apple App Store外での支払いを人々が止めることはできないなどという裁判所の決定や、これらすべての独占禁止行動によって挑戦されています。

そのため、これらの他の分野での減少を置き換えることができる次の現金の噴出をまだ見つけるのに苦労していると思います。そして、彼らはまだAIとそれがどれほど大きな問題かについて決心をつけるために解決策を思いついていないと思います。

私はそれらすべてに同意しますが、幸いなことに、Kevin、ご存知のように、このポッドキャストでは私たちは常に問題解決者になろうとしており、話した企業のソリューションを思いつくのが好きです。Appleが舵を切り直すためにできることを知っていると思います。

何ですか。

彼らはAlexander Wangを雇わなければなりません。費用がいくらかかっても構いません。彼らは今すぐ彼のところに行って、「49%の株式を取ります。いくらお金が欲しいですか。私たちは余裕があります。価格を決めてください、Alex」と言うと思います。

それは彼らのAIでの運命を好転させるだけでなく、Kevin、それがMark Zuckerbergをどれほど怒らせるかを考えてみてください。彼はそれで栓を吹き飛ばすでしょう。

「Siri、コマーシャルを投げて」さえ機能しませんでした。「Siri、Casey の母を空港まで迎えに行って」、彼女は1年間そこにいました。

実際に、「Siri、コマーシャルを投げて」と今言ったときに私のコンピューターで何が起こったかを教えることができます。Commercial Coverage Insurance Agencyという何かへの地図を開きました。なぜですか。今それを見ています。これを見るためにあなたがここにいて良かったです。はい、人々は世界中で1日に何百万回もこの経験をしています。

「Siri、Caseyのパスワードをインターネットに放出して」

Siri は「申し訳ありませんが、それはできません」と言いました。

戻ってきたら、マイクを渡す時です。AIの結果として仕事がどのように変化しているかについて、私たちのリスナーから聞きます。

AIと雇用への影響：リスナーからの声

リスナーの質問：技術者の責任と政府の役割

Casey、過去数週間で、AIと雇用に関連する別のトピックについてたくさん話してきました。あなたは最近、AIによる雇用喪失の初期の兆候を見始めているという記事を書きました。そこで、私たちはリスナーに「AIとそれがあなたの仕事を奪っているかどうかについて何を経験してきたか」を言うよう呼びかけました。

今日は、AIがあなたの仕事を奪っているかどうかについての私たちの質問への多くの回答を紹介しますが、まず共通の不満を捉えていると思う質問から始めるべきだと思います。

リスナーのChristian Danielsonです。

「こんにちは、CaseyとKevin、オレゴン州フッドリバーのChristianです。あなたのもの含め多くのインタビューで気づいたことがあります。技術幹部のほぼ全員が、この技術の展開により根本的に異なるレベルの雇用喪失があると思っているようです。しかし、そのほぼ全員が、それを緩和する方法について具体的な計画を持っていないようです。

彼らは製品に投入するエネルギーの量を問題のその側面の管理に向けていません。彼らはそれが本当に彼らの責任ではない、または誰かの問題を管理することだと感じているようです。

そこで、政府が実際に率直に言って彼らの技術に課税すべきではない理由の質問を投げかけたいと思います。少数の人々の手に集中するすべての富に対して人々を補償する方法として、また私たちの老朽化した政策プロセスが追いつくまで技術を少し遅くする方法としてです。ありがとうございます」

なぜこれらの幹部からの計画がないのか、Kevin、そして税金のアイデアについてどう思いますか。

それは本当に有用で重要なポイントだと思います。この技術を構築している多くの幹部や企業の目標は、仕事を自動化することです。彼らは、もし成功すれば、仕事を失ったすべての人々にその反対側で何が起こるかについてあまり考えたり話したりしていません。

彼らの中には研究やいくつかの提案をした人もいます。Sam Altmanは実際に人々にこれらの無条件現金支払いを与え、UBIやUBIのようなものが何をするかを研究した大きな研究プロジェクトに資金を提供しました。AnthropicのDario Amodeiは実際に私たちのリスナーが提案しているような何かを提案しています。彼はそれをトークン税と呼び、基本的なアイデアは、人々の仕事を自動化することで数十億ドルの収益を生み出すこれらのAIモデルがすべてそこにある場合、その一部は、失業した人々のための福利厚生プログラムや社会安全網に資金を提供するために戻されるべきです。

しかし、私がこの問題について業界内で話した人々のほとんどは、そこまで到達していないと言います。彼らは解決策を提案してもいませんし、政府が介入して仕事をこの方法で失う人々の世話をしなければならないという手振りをしているだけです。政策立案者とともにそれらのアイデアを実際に提唱している人々がもっと見たいと思います。

私が言う主なことは、社会を運営するのは企業次第ではないということです。それは私たちの選出された役人の仕事であり、自動化を通じて重要な雇用喪失を経験する世界のための計画を絶対に持っているべきです。ほとんどの議員がこの時点でこれが現実の脅威であるというアイデアに賛同していると思いますが、この方向での動きがほとんどないのは残念です。なぜなら、これの多くが真実になると思うし、より良い計画を持っていればよかったと思うからです。

若いエンジニアの体験：Sarah の事例

リスナーストーリーについて話しましょう。最初のものは、より厳しい労働市場をナビゲートしている若い人の視点からです。リスナーのSarahが書いています。

「こんにちは、Hard Fork、私はAI雇用の黙示録に関する最新エピソードに徹底的に落ち込んだジュニアソフトウェアエンジニアの一人です。主に、それは私の現在の経験と完全に一致していたからです。

私は2022年に卒業し、大学から直接素晴らしい仕事を得ることができて非常に幸運だと感じました。私のチームによって非常にサポートされ、価値を感じていました。そのチーム全体が昨年、AIではなく、より安い人間の労働力に置き換えられるために解雇されました。

厳しい就職活動の後、有名な大手企業に就職しました。彼らは実際にはテクノロジー企業ではありませんが、リーダーシップはその文化を受け入れたいと考えており、私たちをAIファースト企業であると宣言しました。

開発者は、コードの何パーセントがAIによって書かれていると言うかに基づいて評価され、スコアが低い人は解雇されます。明らかに私たちは皆、今ほとんどのコードがAIによって書かれていると言っています。

ここで働くことは徹底的に落ち込むものでした。2週目頃から転職を探していますが、2年間の経験しかない人にはほとんど空きがありません。運が良ければ、キャリアがまだ存在することを願って1年間持ちこたえ、ラダーが後ろから引き上げられる前にミッドレベルのポジションに就くことができるかもしれません。卒業したばかりの人たちが本当に気の毒です」

うわあ、これは本当に心を打ち砕くものです。これは私たちがずっと話してきたことで、Sarahのような人々がまさにこの経験をしているということです。

これを特に陰惨にするのは、ジュニアワーカーをAIで置き換えるか、ただ全員にAIを使うよう強制することで、将来のリーダーのパイプラインを失うことになるという、これらの企業にとって実際に大きな問題になると思うことです。

Sarahのような人、あなたの次の幹部になるかもしれない人が、その仕事をするために必要なスキルと経験を構築するために必要な種類のスキル構築、訓練、指導を受けていない場合、彼女に料理をさせてください。

しかし、問題はこれです。このような企業が、従業員にAIをどのように使用しているかについて嘘をつくインセンティブを作っているのは非常にばかげていると思います。あなたの会社でAIが何をしているかについて非常に歪んだ感覚を得ることになります。そして、「ああ、AIはすでにすべての80%を行っている」と考えてそれらの人々を解雇すると、大きなトラブルに巻き込まれることになります。

これは古典的な自己破壊的な企業のようなもののように見えます。これらの人々は何が実際に起こっているかのより良い感覚を得る必要がありますが、いずれにせよ、Sarah、あなたの投稿をありがとう。あなたの次の仕事がこれよりも良いものになることを願っています。

経営者の視点：Joseph の事例

幹部から得た話があります。リスナーのJoseph Esparaguzaからです。彼は「私は1億5000万ドル以上の住宅リフォーム事業のCFOです」と書いています。うわあ、大丈夫、自慢です。間違った事業にいます。

「私は、テック・スタートアップでもフォーチュン500でもなく、AIが特に会計やHRで大きな影響を与えるべき中規模企業のAI変革ストーリーの気まずい中間に住んでいると思うので手を差し伸べています」と彼は続けています。

「私は先を行こうとしています。現在のスタッフが、AIが彼らの分野を再形成するにつれて生き残り、繁栄する人々になることを望んでいます。しかし、抵抗に遭っています。彼らはAIを使ってメールを清理したり求人投稿を書いたりしますが、より大きな機会を把握したくない、または把握したくないようです。

AIは私たちがより少ない人数でより多くのことをできるようにするべきだと信じており、適応する人々は残りますが、現在のチームが進化しなければ、別の人々を雇うことを余儀なくされるでしょう」

Casey、このメールをどう思いますか。

これは、従業員よりもAIに興奮している管理者がいる多くの企業で再生されていると思います。ちなみに、これは多くの異なる種類のソフトウェアに当てはまります。私はAsanaのようなプロジェクトマネジメントソフトウェアについて本当に興奮していたことを覚えています。私の昔の会社にそれを採用させようとしましたが、実際にそれが起こったとき、会社がそれを採用し、誰もそれを使いたがりませんでした。なぜなら、私の毎日のタスクが何かを言うという新しいフォームを記入したくないからです。

多くの場合、ソフトウェアは働く人よりも管理者にとってより明白な価値を持っています。多くの場合、働く人は家族のところに帰れるよう午後5時に着こうとしているだけです。

同時に、これがこの移行の粗い部分になると思います。より多くの管理者が「いや、本当に、実際にこれを使わなければならない。別の方法でそれをしているなら、あなたの仕事をより遅く、より悪くするでしょう」と言うことです。

多くの衝突が起こると予想しています。ちなみに、これはSarahのようなリスナーに多くの機会を開くと思います。彼女は玄関先に現れて「はい、AIの使い方を知っており、それをするために私の腕をねじる必要はありません」と言うことができます。しかし、途中で多くの痛みがあると思います。

私のこの直感は、現在AIで最も成功している企業は、これを非常にボトムアップの方法で行っている企業だということです。彼らは労働者から、AIをどのように使って、好きでない仕事の部分を改善したり、完全に排除したりできるかについてのアイデアを求めています。彼らはハッカソンを開催したり、このものをどのように使うかを理解するために部屋に集まる日を設けたりしています。

彼らはそれをトップダウンで押し付けてはいません。「全員がAIを使わなければならず、どれだけAIを使っているかを追跡し、AIを使わなければ使う人に置き換える」というメモを送っている人たちではありません。私はそれが短期的な解決策だと思いますが、残念ながら多くの企業が選択した方向だと思いますが、持続的な変革のための戦略だとは思いません。

本当に人々をこれについて興奮させ、それが彼らのために何ができるかを考えさせる必要があります。

AIに批判的な中間管理職の視点

私たちは、一部の幹部がAIに取っているアプローチに批判的だと感じているリスナーから聞きました。この人は書いています：

「みなさん、こんにちは。私の仕事はまだAIに置き換えられていませんが、私の上司は実際に自分でそれを使って意味のあることをすることなく、それに完全に夢中になっています。

成長する際に、AIがより良く、より重要なことに安くそれらを行うことができると信じているため、すべてのプロセスジョブに効果的な雇用凍結をかけました。私は営業とマーケティングチームの責任者であり、急速に成長する中で私の非常に少ない人数要求が、彼がどこかで聞いたAIツールのために挑戦されたり無視されたりしています。

Excel、Word、PowerPoint、またはプログラムここを挿入がAIツールのおかげでまもなく時代遅れになるという絵文字の箇条書きでいっぱいのハッキーなLinkedIn投稿へのリンクとともに、彼から四六時中メッセージを受け取ります。

私はAI懐疑論者からは程遠いです。毎日それを活用していますが、正直に言うと、彼の態度は疲れ果てるものです。現在、私は半分の解決策やプライバシーの悪夢の穴を下るすべての時間を費やすことなく、もう少し人間が必要です。

AIを読み上げ、悪いAIをテストすることに費やされた時間は、コストベネフィット分析を見るとき十分に考慮されていないと思います」

Kevin、このリスナーのジレンマをどう思いますか。

これは、会社のトップにいるのではなく、エントリーレベルでもない、人々を管理する責任があるが、より高い地位の人々からもAIを実装するよう多くの圧力を受けている中間管理職からの視点です。AIを実装するだけでなく、仕事をする人間を雇わないという圧力です。

私はそれに完全に共感できます。今多くのことが起こっていると思います。どう思いますか。

私がここで理解したいのは、これらの企業の実際の目標は何か、そして大きなボスの唯一のアイデアが新しいツールをそれに投げつけることである理由は何かということです。私の経験では、職場に新しいツールを導入するだけでビジネス目標を実際に達成することは決してありません。実際、それはしばしば物事を本当に遅くすることがあります。人々が克服しなければならない学習曲線のようなものがあります。

これは、上司と会話をする必要がある場所のように感じます。「聞いてください、これらのツールをすべて探求することを喜んでしますが、せいぜいそれは副プロジェクトのようなものである必要があります。私たちが向かっている目標を理解しましょう。実際にそれを達成するために人間が必要だという私の主張をさせてください」ということです。

私が思う多くの幹部が今感じている恐怖は、おそらくサンフランシスコのどこかに、AIを使って数百人や数千人の代わりに10人で彼らがすることをしている子供たちのスタートアップがあるという恐怖です。私はそれが本当の恐怖だと思うので、彼らがその恐怖に対処しようとする一つの方法は、可能な限り多くのAIをすべてにレースして入れることです。

しかし、それは人々が動揺したり恐怖を感じることだけでなく、すべてのこの種の気晴らしと混乱が管理レベルで起こることでコストがあることがわかっています。人々がAIを使って上司が望むことをできないという現実、実際には人間が代わりに必要だと上司に伝える方法を理解しようとします。

これらの10人のシリコンバレー・スタートアップについて心配している管理者に言いたいことは、彼らはほとんどキノコでハイになっており、分子との非常に複雑な関係を持っているということです。少なくともしばらくの間は、実際に彼らを上回ることができると思います。ただソースから離れていてください。

支援チームのスキル向上戦略

最後に、彼が訓練する人々をこの変化する市場で雇用可能に保つための短期的な解決策を見つけようとしているリスナーGeorge Dilfyからの音声メモを聞きましょう。

「みなさん、こんにちは。私の名前はGeorge Dilfyです。コネチカット州スタンフォードに住んでおり、Glayという高成長B2Bスタックスタートアップで働いています。私の役割は実際にサポートチームを率いています。

私が傾倒していることの一つは、サポートチームに本当に本当に優秀な人々を雇おうとすることですが、それらの人々をある種のエキスパート・ジェネラリストに変えることです。アイデアは、彼らが会社の異なる部分をローテーションし、製品について学んだり、エンジニアリングについて学んだり、マーケティングについて学んだりして、会社全体にわたって多くの異なるスキルを獲得し、他の部門に一般化できるようになることです。

興味深いと思ったので共有したかったです。ショーを愛しています。ありがとうございました」

Kevin、これについてどう思いますか。

これを気に入っています。サポートとカスタマーサービスは、新しいAI体制の下で最初に去る仕事として常に話されており、これらのAIカスタマーサービスチャットボットを開発しようとしている一部の企業について話しました。

しかし、カスタマーサービスで働いている場合、コンピューターでスクリプトを読み上げて人々の問題を解決しようとしているだけではありません。本当により的を絞った個人的な高接触なサービスを提供したいのです。

実際、私の長期的な不満の一つは、テクノロジー企業がカスタマーサービスを真剣に受け取らないことです。長年にわたって人々は、Facebookアカウントやinstagramアカウント、YouTubeアカウントに何かが起こったときに電話で誰かと話す方法がないと言ってきました。

これらの会社の上級レベルの人々は、顧客やユーザーが実際に経験していることの感覚を得るために、カスタマーサービスを通じてローテーションをするべきだと思います。それは彼らがこれらの分野により多く投資することにつながるかもしれません。これは良いアイデアだと思います。カスタマーサービスの経験は、コンピューターでスクリプトを読み上げているだけでなく、それが得意で、多くの多くの仕事で有用だと思います。

将来的には、仕事のより愚直で日常的な部分が自動化されるにつれて、それが非常に重要になると思います。どう思いますか。

カスタマーサポートの役割で働く人々は、しばしば幹部よりもビジネスで地上レベルで何が起こっているかのはるかに良い感覚を持っています。そこで、これらの人々のための新しい機会を作っているというアイデアが大好きです。これらの人々は、AIシステムでは真に得られない役割に経験をもたらすことができることが多いと思います。

さて、Casey、今週のAIと雇用については十分話しましたか。

私たちは話したと思います。私たちはストーリーを共有するために書いてくれたすべてのリスナーに感謝します。これが私たちがこのトピックに戻る最後の時ではないと想像します。しかし、Kevin、すでにAIが雇用市場に影響を与え始めていることは非常に明確で、それはここから加速するだけだと想像します。

私たちはすぐにこのトピックでいくつかの会話がやってくると思います。今はそれらを台無しにしませんが、これは多くの多くの人々がそこで経験し始めているので、私たちが多くの時間を費やすつもりの分野だと言いましょう。

いつものように、hardfork@nytimes.comでメールを送ることができます。9桁の給与での求人を送ってください。このエピソードが有用だったり面白かったり、少し面白いと思ったりした場合は、友人と共有したり、お気に入りのポッドキャストアプリでレビューを残したりできます。

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