米軍がイラン戦争でClaudeを含むAIシステムを大規模に展開し、情報分析や作戦計画に活用している実態が明らかになった。一方、職場でのAI使用が労働者に「AI脳疲労」という新たな認知的負担をもたらしていることが研究で判明し、Grammarlyは無断で著名人の名前を使った「専門家レビュー」機能を展開し批判を浴びている。AIの軍事利用と民間利用の両面で、技術の急速な展開が倫理的・実用的な課題を浮き彫りにしている。
イラン戦争におけるAIの軍事展開
それでは今週最大のニュース、イラン戦争の話に入りましょう。具体的には、この戦闘でAIがどのように使われているかについて、私たちが知っていることをお話ししたいと思います。
そうですね。この話をする理由は、単に今起きているからというだけではありません。世界最大の出来事だからという理由だけでもない。これが軍事におけるAI利用の本当に転換点になっていると思うんです。
何年も前から、SF小説を読んだり、軍事応用におけるAIの使用について人々が話すのを聞いてきました。でも今、これらのツールが実際に戦場でどのように使われているのか、そしてどんな影響を及ぼしているのかが見え始めていると思います。
最初に言っておきたいのは、戦争における技術の使用について話すときは常に、単にプロパガンダを伝えているだけというリスクがあるということです。なぜなら、軍も請負業者も、あなたに「すごい新しいものがあって、完全にゲームを変えている」と言うことに既得権益があるからです。誰もがそう言うインセンティブを持っているんです。
それでも、あなたと私が調べた結果、AIが使われている注目すべき方法がいくつかあると信じています。それについて言及する価値があると思います。他の理由がないとしても、過去数十年のアメリカでの経験として、戦時中に海外で展開されたツールが、戦争後に国内に戻ってきて、アメリカ市民に対して使われることがあるからです。
AI活用の具体的な実態
ここでいくつかのことを分けて考える必要があると思います。一つは、実際のAIツールが軍によってどのように使われているか、ツールは何か、それらをこのように使うことの影響は何かについて話すべきです。
特にClaudeがイラン戦争でこれまでのところ重要な役割を果たしているように見えること、少なくとも私たちが知る限り、軍が行っている戦略的決定や作戦の多くの背後にあるように見えることについて話すべきです。
そして最後に、この紛争がデータセンターを標的にしたり、半導体材料のようなもののサプライチェーンを中断させたりすることによって、AIの未来をどのように再形成しているか、していないかについて、この紛争がどのように展開しているかに関するより大きな質問について話すべきです。
本題に入る前に、簡単に開示事項をお話ししましょう。私の婚約者はAnthropicで働いています。
そして私はニューヨーク・タイムズで働いていて、同社は著作権侵害の疑いでOpenAI、Perplexity、Microsoftを訴えています。
さて、ケビン、どこから始めましょうか。イランでの戦争でAIが実際にどのように使われているか、そしてこのようなものの実際の展開について、私たちは何を知っているかについて話しましょう。ケーシー、私たちは何を知っていますか。
今週、ウォール・ストリート・ジャーナルでダニエル・マイケルズとドブ・リーバーによる素晴らしい概要を読みました。彼らは、アメリカとイスラエルの軍がAIをどのように使っているかについて、私たちが知っていることを詳しく説明しています。
軍が多くのことを秘密にしようとしているという事実について、彼らは率直に述べています。どうやら詳細には立ち入らないようですが、私たちが知っていることがいくつかあります。
一つは、イスラエルの情報機関が何年も前から、ハッキングしたテヘランの交通カメラを監視していたことです。また、高官の通信を盗聴していました。
これはケビン、イランでの戦争におけるAIの報道を通じて流れる大きなテーマなのですが、軍は、おそらくあなたが想像するように、大量の情報を処理するのに非常に効果的だと言っているということです。
つまり基本的に、2026年の軍を運営しているなら、あらゆるデータが押し寄せてくるということです。ドローンやセンサー、あるいは侵入方法を見つけたセキュリティカメラからのデータがあります。
そしてAIを使ってそれらすべてを処理し、ある種のリアルタイムダッシュボードに載せることができるので、画面を開くだけで、すべての物資やすべての部隊、すべての敵の戦闘員がどこにいるかを見ることができます。そして、毎日押し寄せてくるこの情報の波を理解するために使うことができるんです。
最近、番組でAnthropicと国防総省の間の紛争について話してきましたが、戦場で自律的な兵器が、人間の介入なしに人を殺す可能性について話してきました。
これまでの報道で私が読んでいる大きなメッセージは、私たちはまだそこには到達していないということです。使われているAIツールは、実際の戦場からかなり離れた情報、任務計画、兵站といった分野で見られています。
ミサイルを送る標的を見つけるのを助けたり、攻撃後に何を攻撃したのか、次の標的は何であるべきかといった種類の迅速な分析を試みたりすることをしています。
また非常に明確なのは、軍で起きていることは私が「干し草の山を縮小する」と呼ぶものだということです。何十万もの電話や音声録音、メール、イランのウェブサイトへの傍受されたトラフィックのような、大規模なデータの山があります。
そしてそのAIを使って、私たちにとって有用かもしれない部分を絞り込むことができます。なぜなら、永遠の夜明け以来のすべての情報収集状況において、収集しているものの99%以上は完全に無用だからです。
そして、そのすべてのものを掘り下げて、実際に有用なものを見つけるために雇用されてきた人間の部門全体がありました。そして今、AIがそれをかなりうまくやることができるんです。
そして軍の指導者たちは、あなたが言ったことをするためのマンパワーがなかったために、決して実現しなかった任務が非常に多くあると言っています。そして今、彼らはそれを持っているんです。
ケビン、もう一度指摘したいのは、Anthropic対国防総省についての全体的な議論の中で、この技術がアメリカ人に対して展開されるリスクや、あらゆる種類の監視作戦でそれがどれほど効果的であるかについて話していたということです。
だから、私たちが話していたような悪いシナリオ、つまり政府が自国民に対してそれをしている場合というのが、まさに今イランで起きているということを強調することが重要だと思います。
そして、どの程度起きているかはおそらくわからないでしょう。なぜなら、そのほとんどは機密扱いで、軍の誰も潜在的な敵対者に秘密を漏らしたくないからです。
しかし、私の最良の推測と、このようなことに取り組んできた人々から聞いたことから言えば、これはかなり急速に起きているということです。軍の非常に多くの部門が、基本的に毎日このようなものを使っているのを見ています。
AIへの意思決定の委任
今、多く出てくる質問の一つは、もしあれば、軍がどの程度AIに意思決定を委ねているかということです。軍の司令官がチャットボットに「ここかあそこにミサイルを送るべきか」と入力しているようなケースはあるのでしょうか。
公式声明では、彼らはこれをしていないと言っています。彼らは「いいえ、人間がループに入っています。人間の判断に頼っています」と慎重に言っています。
しかし、他の専門家たちは、ある時点でチャットボットに相談し、チャットボットがどんどん賢くなっていくなら、それほど長くはかからないうちに、AIがミサイルをどこに撃つかの決定を実際に下すのとあまり変わらないように感じるだろうと言っています。
それは本当に良い指摘だと思います。標的の選択から武器の発射まで、すべてを人間のループなしで独自に行うことができる完全自律兵器と違いがあると思います。
しかし、あなたが話しているのは、武器を発射すること以外のすべてを行うことができるシステムのようなものだと思います。標的を選択できます。適切なタイミングを教えてくれます。監視映像内のすべてのオブジェクトを識別できます。
そして、軍当局に進んでボタンを押すために必要な自信を与えることができます。そしてこれがAIの助けや奨励によって起こり始めているのではないかという懸念があります。
先日イランでミサイル攻撃があり、小学校に命中しました。イラン当局によると、175人以上が死亡し、そのほとんどが子供たちでした。恐ろしいことです。
そして人々は、それがClaudeや他のAIシステムが軍に誤ってこれが正当な標的だと告げたことに関連しているのではないかと疑問に思っています。
その特定の事件はまだ調査中で、軍からの初期報告では、その場合AIが関与していた可能性は低いと述べています。
しかし、これから見られるようになると思うのは、民間人を殺したり、意図した標的に当たらなかったりする攻撃があるとき、人々は「ああ、その間違いを犯したのは人間だったのか、それともAIシステムだったのか」と尋ねるようになるということです。
そしてケビン、軍内でこれらの決定をよりAIシステムに委ねるようにという圧力がますます高まると想像せざるを得ません。なぜなら、ある時点で、軍の少なくとも一部の派閥が、これらのシステムはより信頼できると言うようになるからです。
より速く決定を下すことができる、だからやろうと。だから、それは私たちが非常に警戒する必要があることだと思います。
Claudeの軍事システムへの展開
では、これまでにAIシステムがどのように展開されてきたかについて私たちが知っていることです。しかしケビン、あなたが言及したように、戦争中に特定のモデルが何をしているか、していないかについても多くの議論がありました。
そうですね。そしてClaudeとAnthropicは、明白な理由から最近の数週間で多く取り上げられています。彼らは国防総省と大きな戦いをしました。
しかし、今イランでのこの戦争で、Claudeは実際に機密軍事システム内に展開された唯一のAIモデルでもあります。
だから、AIがイランで効果を持っている範囲では、それはおそらくClaudeです。
そうです。そしてワシントン・ポストにAIと戦争に関する記事がありました。その中で、Claudeは作戦にとって非常に不可欠なので、もし何らかの理由でAnthropicが「ねえ、Claudeの使用をやめてほしい」と言ったら、軍は押し返して「実際にはこの製品を使い続けることを強制する」と言うだろうと述べていました。
だから、状況の奇妙さが続いているわけです。国防総省は今週、Anthropicを正式にサプライチェーンリスクと宣言しました。今週、Anthropicはそれについて訴訟を起こしました。
そして、Claudeが実際に軍でどのように使用され展開されているかについて、過去1週間か2週間で多くの報道が出てきています。
PalantirによってMaven Smart Systemと呼ばれるこのシステムについての報道がありました。私が理解する限り、これは情報のための一種のリアルタイムダッシュボードで、基本的に大量のドローン映像とセンサーデータを取り込み、多くの物資や部隊の移動などを追跡できるようにするものです。
ちなみに、これは2010年代後半にGoogleで大きな論争を引き起こしたシステムです。Googleの社員たちはこれについて辞職しました。彼らは会社がプロジェクトMavenに関与することを望んでいませんでした。
そして最終的にGoogleは契約を打ち切りました。彼らがそうしたとき、Palantirが介入し、最終的にClaudeを導入しました。
そうです。そしてClaudeは2024年からMaven Smart Systemに統合されています。そして私が過去1週間に見た報道、ワシントン・ポストのこの記事を含めて、PalantirによってつくられたMaven Smart SystemとClaudeの組み合わせは、すでに数百の標的を提案し、正確な位置座標を発行し、重要性に応じてそれらの標的に優先順位をつけていると述べています。
そして同じ記事によると、MavenとClaudeの使用は、数週間かかっていた戦闘計画をリアルタイムの作戦に変えたと言っています。
だから、これは単に軍の人々が日常的なオフィスワークを処理するために使っているようなツールではありません。これは実際に彼らの戦略的意思決定プロセスの中核的な部分なんです。
ケビン、これは特殊化されたClaudeのモデルのようなものなのか知っていますか。またAmanda Askellとの会話を思い出しているのですが、彼女がClaudeを本当に良いものにするためのすべての努力について話していました。
私はそのバージョンのClaudeが「ねえ、このすべての映像を分析して、大勢の人を殺すためにどこにミサイルを送るか決めて」と言われているのを想像しています。そのバージョンのClaudeがすぐに「はい、了解しました」と言うのを想像するのは難しいです。そうですよね。
だから、それがどのように機能しているのか、私たちは理解していますか。
私の理解では、それは消費者や企業が使うのとほぼ同じモデルです。しかし、これらの機密システム内で、これらの種類の軍事応用で機能するように、いくつかの追加的な微調整があるかもしれません。
消費者向けのモデルよりも、異なるプロンプトやより少ないプロンプトを拒否するかもしれません。そして、端の周りにいくつかの追加的な変更があるかもしれませんが、基本的にはあなたと私が持っているのと同じClaudeです。
なるほど。まあ、これは非常に一時的な現象のようです。OpenAIが国防総省と契約を結んだことを知っていますし、おそらくそのシステムも間もなく機密防衛システムにオンボードされるでしょう。
Geminiは国防総省での非機密使用のために承認されました。だから、かなり早く、国防総省はこれらのシステムを展開する際に選択肢が増えると思います。
それが、アメリカとイスラエルによってAIがどのように攻撃的に使われているかです、ケビン。しかし、イランがこれらのAIシステムに対して攻撃的に何をしているかについても話すべきです。
イランによるデータセンターへの攻撃
これは私があまり時間をかけて調べていない部分です。何を見ていますか。
ご存知のように、過去数年間、中東全域でAIインフラの大規模な構築がありました。サウジアラビア、アラブ首長国連邦、カタールで数十億ドル規模のプロジェクトが署名され、建設されているのを見てきました。
そして、これらの取引には基本的に、Amazon、Microsoft、Googleといったアメリカの大手テクノロジー企業すべてが関与しています。
ここで関連する主要なインフラには2つの大きな部分があると言えるでしょう。一つはデータセンターです。これはAIシステムを実行するために使われているだけでなく、あらゆる種類の企業に基本的なクラウドホスティングとストレージサービスを提供しています。
そして、それらのデータセンターを世界の他の地域に接続する光ファイバーケーブルがあります。まず、データセンターについて話しましょうか。
いいですよ。ガーディアン紙は、3月1日の朝、つまり最初の米国のイラン攻撃の翌日に、イランがUAEのいくつかのAmazonデータセンターを攻撃して対応したと報じました。
そして、バーレーンの3つ目のデータセンターにも損害を与えました。その直後、それらの国の人々が携帯電話を開くと、銀行残高を確認できませんでした。タクシーを注文できませんでした。
それらの国の多くのサービスがAWSでホストされていたようで、彼らはもうそれらのサービスにアクセスできなくなったんです。
その後、イランは声明を発表し、敵の軍事および情報活動を支援する上でデータセンターが果たした役割を特定するためにデータセンターを標的にしたと述べました。
それは非常に興味深いです。だから、彼らは基本的に部隊ではなくデータセンターを標的にしていたわけです。なぜなら、米国やイスラエルや他の同盟国が中東にあるデータセンターでサービスを実行していたとしたら、実際により破壊的になる可能性があると考えたからです。
そうですね。そしてまた、データセンターは素晴らしい標的なんです。ただそこにあるだけです。防御がありません。だから、いくつかのミサイルをそこに送るだけで、非対称的な量の損害を与えることができます。
そして今ケビン、人々は中東でこれらすべての数十億ドル規模の取引を行うことの論理に疑問を持ち始めています。彼らは「ねえ、これは本当にグローバルAIインフラの要となるべきなのか。もしそれが荒れた地域で、そこに建設するすべての投資が永久にリスクにさらされるとしたら」と言っています。
それは本当に興味深い種類の戦術的シフトだと思います。これは、これらすべてのAI関連のものが軍事紛争においてどれほど中心的になっているかを物語っています。
そして、サプライチェーンへの混乱の他のすべてのリスクがあります。今、ホルムズ海峡を通過できない船がたくさん立ち往生しています。封鎖されているからです。
そして今、人々や企業が、半導体を作るために必要な原材料のようなものが、数週間または数ヶ月、あるいはこの紛争がどれだけ続くかによって遅延する可能性があると言っています。
価格が上昇する可能性があり、企業がここアメリカで新しいデータセンターを建設するのがより困難になるかもしれません。だから、これらすべての波及効果が見られ始めているのは、イランと戦争状態にあるという事実からの下流です。
それがデータセンターインフラで起きていることです。ケビン、あなたはおそらくこれらの海底ケーブルで何が起きているのか疑問に思っているでしょう。
ホルムズ海峡を通る非常に重要な光ファイバーケーブルがあり、その地域からインターネットトラフィックを世界の他の地域に輸送する責任を負っています。
記録時点では、これらのラインは攻撃されたり中断されたりしていませんが、みんな非常に注目しています。なぜなら、もし中断された場合、実戦中にそれらを修理する明白な方法が単純にないからです。
ケーシー、AIがイランでの進行中の戦争でこのような重要で中心的な役割を果たしているということが、どのように感じさせますか。
つまり、これは私にとってはカエルが茹でられているように感じます。AIの潜在的な暴力的使用をすべて考えたとき、データ分析は私を最も緊張させるものの中には入っていません。
もちろん、国内監視については懸念がありますが。これらのシステムがどれほど急速に進歩しているかも知っています。AIをますます多くのことに使おうとする軍内の明らかな圧力を知っています。
それらのことに適切な安全装置がないことを心配しています。だから、これがすべてどこに向かっているのかについて、高い懸念を持っています。
AIシステムがより安全に戦争を行い、おそらく死傷者を防ぐために使われる可能性があるという考えには開かれていますが、実際にそれを行うシステムを構築したかどうかはわかりません。
そして、今日フロンティアAIシステムを構築しているすべての企業が、その存在のある時点で、軍によって自分たちのものが使われることを望まないと決定していたことを考え続けています。
2014年、DeepMindがロンドンのあまり知られていないAIスタートアップだったとき、彼らはGoogleに自分たちを売却しました。そしてその交渉における主要な論点の一つ、彼らが当時Facebookだったものではなく、Googleに売却した理由の一つは、Googleが彼らの技術を軍事応用や監視に使用することを禁止することを許可したからです。
ほんの数年前まで、GoogleのAI原則は、私たちの技術を軍事用に使用させないと述べていました。そして2025年に、静かにその言語を削除しました。
OpenAIも同じです。彼らは軍事応用のためにモデルを使用することを禁止する言語を規約に含んでいました。彼らは2024年にその言語を静かに削除しました。
Metaも同じです。興味深いことに、Anthropicは軍事応用に対する明示的な禁止を一度も持っていなかったフロンティアAI研究所ですが、元の規約に多くの言語があり、それを修正して軍がこのようなものを使用することをより可能にしました。
そして、戦略的にAIツールを米軍に売却する決定をする理由は理解できますが、忘れてほしくないのは、これらすべての会社が、ある時点でこれらの非常に高度なAIツールを軍に売ることはすべて悪い考えだと思っていた人々によって運営されていたということです。
そして彼らは考えを変え、圧力の組み合わせか、おそらくこれらの大きな軍事契約を獲得する市場機会のためにそうしました。
しかし、彼らはある時点で、自分たちのものが人を殺すために使われることを望まないという原則を持っていました。そして、それが変わったという事実について少なくとも反省してほしいと思います。
そうです。そして他のすべての人にとって、次回これらの企業の一つが、会社全体が構築されている基礎である揺るぎない原則について話すとき、それが圧力に耐えられるかどうか疑問に思うべきです。
AI脳疲労の研究
そうですね。それでケビン、AIを使うことが人々を完全に疲れ果てさせているという考えに専念した新しいジャンルのブログやソーシャルメディア投稿があるような気がします。
そうです。そして正気を失わせる。
スペクトラムがあって、疲労から始まり、正気を失うまで行きます。Sidon Carrという、AIエージェント用のツールを構築するエンジニアが、最近ソーシャルメディアで見かけたブログ投稿を書きました。「AI疲労は本物で、誰もそれについて話さない」というタイトルで、一方では、これらの新しいエージェント的コーディングツールをすべて使って、人生で最も生産的な四半期を過ごしたように感じたと述べています。
しかし他方で、キャリアでこれまで以上に消耗したと感じたと述べています。
人々はこれらのツールをより多く使い始め、それが生産性だけでなく、脳や物事の変化の速さを理解する能力に及ぼす影響に取り組み始めていると思います。
あるベンチャーキャピタリストが数週間前に書いた、彼が「トークン不安」と呼んだものについてのエッセイが本当に気に入りました。これは、もし寝ている間に並行タスクを実行しているClaudeコードエージェントがたくさんなければ、取り残されているように感じるという感覚でした。
そしてサンフランシスコのディナーパーティーでは、人々が常に何個のエージェントを稼働させているかを自慢することについて話しています。
だから、職場でこのようなものを多く使っている人々に何か心理的なことが起きています。
絶対にそうです。そして最近、私たちはこの主題に関するいくつかの実証研究を見始めています。先月、UC Berkeleyの研究者たちがハーバード・ビジネス・レビューにいくつかの調査結果を発表しました。これは200人規模のテック企業1社の労働者を観察した8ヶ月間の研究からのものです。
そして彼らは、AIが仕事をはるかに強烈なものにしているだけだということを発見しました。労働者はマルチタスクをはるかに多くしなければなりませんでした。
多くのAIツールを使っていなければ、期待に追いついていないように感じました。そして、以前は一日の中に小さな休憩があったのですが、給水器に行って今週Survivorで何が起こるかについて話すようなことです。
まあ、それはもう存在しません。少なくともこの会社では。そして先週、BCGの研究者グループがハーバード・ビジネス・レビューで似たような調査結果を共有しました。
そしてこれが私たちの目を引いたのは、特定の条件下で、労働者が研究者たちが「AI脳疲労」と呼んでいるものを経験していることを発見したからです。
明確にしておきたいのは、それはAI脳ロックとは異なるということです。これはTikTokでBallerina Cappuccinoの動画を見始めたときに得られるものです。
その通りです。実際、彼らはエマニュエル・マクロンがこれを持っているかもしれないと思いましたが、それはAIフレンチフライであることが判明しました。
とにかく、AI脳疲労とは何かというと、ケビン。彼らはそれを、自分の認知能力を超えたAIツールの過度の使用や監視による精神的疲労と定義しています。これはちょっと面白い考えだと思います。
まるで新しい同僚ができて、彼らは本当に本当に賢くて、あなたの体から生命力を吸い取っているようなものです。
だから、この研究についてもっと知りたいんです。なぜなら、経済全体でますます多くのマネージャーが労働者にAIツールの使用を開始するよう指示しているので、波及している会話に形を与えていると思うからです。
すべてがうまくいっているわけではないことは明らかです。人々はちょっと気分が悪くなり始めており、その結果、生産性が低下し、仕事を辞める可能性が高くなっています。
だから、この研究の調査結果についてもっと学ぶために、主著者のJulie Baddardを招待しました。JulieはBoston Consulting Groupのマネージング・ディレクター兼パートナーであり、BCGの内部研究グループおよびシンクタンクであるHenderson Instituteのフェローでもあります。
それでは彼女を招きましょう。
やりましょう。揚げられましょう。
Julie Bernard、Hard Forkへようこそ。
ありがとうございます。お招きいただいてありがとうございます。
それでは、研究について話しましょう。今年の1月に、さまざまな分野、多くの異なる企業から1488人の労働者を調査しました。これらの労働者にどんな種類の質問をしましたか。
ええ、彼らがAIをどのように使うか、職場でどう感じるか、伝統的な燃え尽き症候群の指標など、あらゆる種類の質問をしました。
認知能力の代理指標のようなものもいくつか尋ねました。そしてAI脳疲労についての質問も入れました。具体的に「AI脳疲労である可能性のあるこのことについてどう思いますか。それを感じていますか」と言いました。
AI脳疲労をどのように定義したか、そして調査結果があなたにそれについて何を教えてくれたか教えてください。
私たちはそれを本当に認知的負担の一種として定義しました。だから、精神的疲労だと言いました。それはAIの過度の使用、相互作用、または監視に関連していました。そして、自分の認知能力を超えることについてでした。
だから、ツールを使っているけれど、それを処理する能力を超えているように感じるというようなものです。
AIを使用している人の14%がこれを感じていると答えました。そして、彼らがそれについてどれほど詳しく話してくれたかに特に驚きました。
私たちは自由形式で「これは何ですか。何が現れますか。あなたにとってどう感じますか」と尋ねました。そして人々はたくさん書きました。
頭の中に12個のブラウザタブが開いているような感じだとか、ツールを管理するために一生懸命働いているので、実際には仕事をしていないような感じだといったようなことをたくさん書きました。
実際に自分がすべきことを管理していないような。
これは非常に興味深いと思いました。なぜなら、書面上では「素晴らしい新しいアシスタントをあげます。彼らはあなたのすべての質問に答えることができます。あなたがプロンプトするタスクの多くを実行できます」と言われたら、それは非常にエキサイティングに聞こえるからです。
時々、本当に素晴らしいポッドキャストの共同ホストがいたらどうなるだろうと思います。準備万端で入ってきて、たくさんの素晴らしい質問をして、素晴らしいエネルギーを持っているような人が。
あなたは決して知ることはないでしょう。
そして私も決して知ることはないでしょう。わかりました。しかし、職場のこれらの人々の一部は今その経験をしています。しかし、あなたが言っているのは、それは彼らにとって活力を与えるものではないということです。
何らかの方法で彼らを消耗させています。では、人々がこれらのシステムと働くことによって疲れ果てるようになるメカニズムは何だと思いますか。
そうですね、私たちが発見した2つのこと、つまりツールの監視とAIによる仕事の強化に特有だと思います。
そして人々が具体的に報告したのは、より多くの精神的努力を投入し、より疲労を感じ、情報過多を感じたということです。
そして、もっと研究が必要ですよね。これは新しいもので、私たちは学んでいるところです。しかし、私の仮説は、これについて多くの異なる企業と仕事をしてきた経験から言えば、楽しくてエキサイティングなのと、もっとプレッシャーを感じるのが組み合わさっているということです。
みんながAI、AI、生産性について話していますよね。そして、それは単に「もう一つやってみよう。これを試してみて、何ができるか見てみよう」という自然な反応だと思います。
そして、私たちは「私が今日実際に達成しようとしていたことは何だったか」という中心に戻っていません。仕事の最も重要な側面のいくつかに焦点を当てていません。
これが本当にどれだけ恐怖に帰着するか興味があります。なぜなら、職場でAIを使うことについて不安を持っている人々と話すとき、彼らはこの問題の周りを回っているようなものだからです。
燃え尽き症候群や圧倒される感覚として具体化しているかもしれませんが、その核心では、彼らが神経質になっているのは、自分の仕事の一部を行うことができるこれらのシステムが今あり、仕事を失うことを心配しているということです。
だから、あなたの研究で、これらの労働者が感じていたかもしれない経済的または生存不安のようなものに到達するものはありましたか。それが燃え尽き症候群として彼らに記録されていたかもしれませんが、より深いところでは何か他のものでした。
そうですね。これはおそらく2つを分離するのに良い時期です。なぜなら、脳疲労は認知的な部分だからです。
燃え尽き症候群は、肉体的および精神的な疲労です。よりエモーショナルです。仕事についてどう感じているか、仕事で良い仕事をしているように感じているかについてです。
燃え尽き症候群。私たちは脳疲労との相関関係を見つけませんでした。だから、本当に明確にしたいんです。非常に興味深かったです。あると思っていましたが、ありませんでした。脳疲労は別物です。
そして私たちが発見したのは、実際にAIを使って燃え尽き症候群を減らすことができるということです。だから、より反復的なタスクにAIを使うと、実際に燃え尽き症候群を減らしていました。
だから、労働者が職場でより良く感じるようにしていたんです。そしてそれは私たちが本当に傾注する必要がある非常にポジティブなことです。
だから、多くのニュアンスがあります。最後に言いたいことは、どれだけポジティブまたはネガティブに感じるかを見たということですが、通常、恐れている人々は、私の経験では、重い監視作業をしている人々ではありません。
だから、彼らはより検索ツールのように活用している人々のようなものです。より集中的な相互作用まで学習曲線を上げるということに必ずしも到達していません。
あなたの研究では、特定の業界の人々がAI脳疲労をより頻繁に経験する傾向があることがわかりました。マーケティングが最もそれを感じている場所のようであることに驚きました。
そして、管理、法律、コンプライアンスのような分野の人々は、脳疲労を著しく少なく報告しました。なぜそうなのか理論はありますか。
そうですね、短い答えは、残念ながら私たちの調査は少なくとも科学的にはその質問に答えるように設計されていませんでした。
しかし、私が行った他の仕事に基づいて自分の理論を持っています。3年前、私はスキルの混乱を予測するためにモデルのいくつかと仕事をしました。どの仕事が最も変わるかを理解しようとしていました。
そしてスキルの観点から最も変わった仕事の一つはマーケティングマネージャーでした。
マーケティングマネージャーはスキルの観点から90%混乱されました。
だから、マーケティングに関する最初の基本的な部分は、彼らが採用する傾向があり、ツールの力のために本当に異なる働き方だということです。
次に、脳疲労が何であるかを本当に考えると、それは反復、監視についてです。
多くのマーケティングはそれに適しています。現場で見る話は、画像作成をしている人々、合成消費者パネルをやっている人々、同時に多くのキャンペーンを立ち上げている人々のものです。
そして、それは本当に、いつ終わったかを知っているか、画像の準備ができているかを知っているかという定義に適しています。彼らは自分自身のために成功の閾値を定義したでしょうか。
私の推測では、まだしていないと思います。達成しようとしている結果に基づいて、適切な品質レベルまですべてのことを行う方法をまだ理解していません。
仕事がより変化しているほど、これらの新しいツールが職場に導入されるときに経験するめまいが増えるというのは私には理にかなっています。
ケビン、マネージャーがこれをあまり経験していないようだということをちょうど観察しましたね。私の理論の一つは、まあ、理由は彼らがすでに多くのデジタル抽象化を監視することに慣れているからだというものでした。彼らの人間の従業員ですから。
彼らは主にSlackメッセージやメールを送っているだけで、もちろん直接会うこともかなり定期的にあると思いますが。しかし、マネージャーであれば、すでに多くのものを監視することに慣れていると思います。
そしてそれらの人々は、まだ管理職にない人々が持っていないスキルを持っているかもしれません。
それには何かあると思います。そしてJulie、これらのツールについて本質的に孤立させるようなものがあるかどうかも疑問に思います。
自分の仕事にAIを使うことで私が発見したことの一つは、それがシングルプレイヤーのビデオゲームのようだということです。あなたはマシンと行ったり来たりしています。
他の人と一緒に部屋でAIを使うことはほとんどありません。そして、脳疲労の一部が、職場でこれらのツールが持つ傾向があるこの孤立効果のようなものではないかと疑問に思います。
みんながチャットボットやエージェントとチャットしていて、誰もお互いに話していないような。
ケビン、それを持ち出してくれてうれしいです。なぜなら、実際に燃え尽き症候群を減らすAIの使い方があるというこの点に戻るからです。
反復的なタスクに使っていた人々は、実際にそのようなタイプのことをしていました。職場でより社会的につながっていると感じることがわかりました。
だから、私が訪れるすべての企業で、さまざまなタイプのAI有効化とワークショップを行っていますが、いつも多くのエンゲージメントを得る質問の一つは、AIを何に使えるか、ToDoリストの最悪の3つのこと、先延ばしにすること、本当に待ってやることのようなものです。
人々はそれにAIを使うことについて話すのが大好きです。そして私の仮説は、時にはそれがおそらく反復的な仕事だということです。
そしてそのような反復的な仕事に使うと、実際にエネルギーを与えてくれるものに時間を再投資します。だから、もっと仕事が必要です。しかし、現場で少し見てきたと思いますし、私たちのデータもそれを示唆しています。
AIツールと生産性の関係
あなたの研究の面白い部分だった3ツールの崖について聞きたいです。基本的に、人々が職場で使っているAIツールの数が、生産性や生産性の感覚に何らかの影響を与えることがわかりました。
そして実際に、職場で3つから4つのAIツールの使用に切り替えるとき、何かが起こり、突然これらのことを生産性向上ツールとしてではなく、実際にはよりストレスの多いものとして経験し始めます。
なぜそうなのか、なぜこの閾値があるように見えるのか理論はありますか。
古典的にマルチタスクはあまり生産的ではありませんよね。私たちはみんな、もっともっとできるという考えに誘惑されています。
Caseyは今プレイしています。
していません。
だから、そうですね。いいえ、マルチタスクはその一部だと思います。
しかし、それは私がより多くのことを監視しているというこの点に戻ります。私は実際により多くのことをしています。より多くのことを始めています。より多くのことを止めています。管理すべきより多くの出力があります。
リーダーやマネージャーへのアドバイスは、人々がこれを理解するのを助けることです。今見たいものの一つは、AI流暢性です。今のところ、主に技術的スキルによって定義されています。
おそらく過去6〜9ヶ月で、持続する人間のスキルについて話し始めました。実際には、これから先、AI流暢性を定義する一部として、認知的健康のようなものであるべきだと思います。
だから、再び個人のように、ツールとは異なる働き方を始めることができますが、マネージャーやリーダーもそれに対して保護するのを助けることができます。
研究に対して一部の人々が持つかもしれない一つの反対意見を聞かせてください。あなたはコンサルタント会社で働いています。コンサルタントは、AIを困難に見せることに利益があり、それによって企業が彼らを雇ってそれを管理するのを助けるようにします。
ここで起きていることを過度に病理化している可能性はありますか。あるいは、人々が職場でAIツールを使い始める際の一時的な調整プロセスかもしれないものに、怖そうな名前を付けているだけかもしれませんか。
それを聞いてくれてうれしいです。私がこれをどのように見ているか、そしてなぜこの研究をしているのかについて最初に言いたいことがあります。
私はコンサルタントです。はい、企業にアドバイスをします。それは私がすることの基本です。しかし、私は研究者でもあり、データについて本当に深く気にかけています。
そして非常に難しかったのは、私たちのクライアントが答えを欲しがっていたことです。私たちが必ずしもすべてのプレイブックを持っていない答えです。なぜなら、それは非常に新しく、非常に急速に変化しているからです。
だから、これを本当にデータ駆動型の介入として設計したとだけ言いたいです。しかしそれを超えて、私は過去3年間、現場の最前線にいたと思います。
100社以上と話しました。ソフトウェア開発者、マーケターなどのチームに自分でトレーニングをしてきました。これらのツールを使おうとする部屋にいました。
そして、何かがあると見ています。正しいことをしようとしているけれど、生産的になることの邪魔になっているものがあるという本当の負担があります。
そして願わくば、仕事を再設計する必要があります。特にチーム内で、それをより良く行うために。
そして、もしあなたが労働者で、これを聞いている人々が「はい、私は労働者です。職場でAIツールを使っています。あなたが説明している脳疲労を感じています」と言っているなら。
彼らは自分自身を助けるために何ができますか。あなたの経験で効果的であることが示されたものは何ですか。
そうですね。個人労働者であれば、最初にこれがリスクであることを認識することだと思います。それが最初のことです。
2番目は、達成しようとしていることに本当に焦点を当てることです。それは成果の部分に戻ります。これは本当に基本的なことだと知っていますが、成果ではなく結果を測定していて、正しい答えにたどり着こうとしていて、そこにたどり着くのを助けるためのステップは何かということに非常に明確であれば。
私たちのデータから言えることは、できることの一つは、マネージャーと関わることです。質問に関与したマネージャーは、脳疲労が減少するのを見ました。
そして、どのようにAIを使うべきか、いつ価値があるかについて、そのようなオープンな対話を作ることについてだと思います。
もう一つは、これについてチームと関わることです。だから興味深いことに、チームが一緒にAIを使っていて、ワークフローにより統合されていたとき。
だから、私がKevinに仕事を引き渡し、KevinがCaseyにどのように引き渡すか、私たちも脳疲労が減少するのを見ました。
そして、正確になぜかを示すデータはありませんが、私の仮説は、私たちは一人の人に仕事をボトルネックにしていないし、適切な結果で一緒に仕事を完了させる、実際にははるかに効果的なシステムを作っているということです。
ただ、私にとってはトリッキーに思えます。なぜなら、今組織には非常に多くの混乱があると思うからです。任意のマネージャーや労働者がAIについて今持っている知識の量は非常にばらばらだと思います。
彼らの知識が最新モデルの能力に追いついているかどうか。それは私には未解決の問題のように思えます。
だから、近い将来については実際にかなり悲観的に感じなければならないと言わなければなりません。素晴らしい仕事をしている個々のマネージャーやチームが確実にいると思いますが、経済全体のレベルでは、人々は本当にこれについてあちこちにいると思います。
そう思います。そしてまた、人々がAIについてどう感じているかをマネージャーに話すことに快適に感じるかどうかも明確ではないと思います。
なぜなら、多くの人々が、マネージャーに「自分の仕事のこの部分にAIを使っています」と言うと、マネージャーの最初の考えは「まあ、あなたを解雇できるかもしれない」となるという、合理的に根拠のある恐れを持っていると思うからです。
もうこれらの人間すべては必要ないかもしれない。そして、大企業で、労働力の大きな割合を解雇し、AIからの生産性向上にそれを帰している例を十分に見ていると思うので、人々は「もし自分の仕事にAIを使う方法を発見したら、自分のために取っておく」と感じていると思います。
絶対にそうです。あるいはケビン、私たちはその逆も見ていると思います。それは、ソーシャルメディアに行くと、常にAIを使うために行っている狂気的な長さについて自慢している人々を見るということです。
睡眠中もコーディングしているClaudeのスワームを稼働させているとか。そして、それに埋め込まれた深い不安を感じます。
もし常にどれだけAIを使っているかを外に向かって言っていなければ、次の切り捨てリストに載っているかもしれないというような。
それに対する私の反応は、これがリーダーが本当に重要な役割を果たす理由だということです。なぜなら、ケビンのあなたの指摘は的を射ていると思うからです。個人ができることは絶対にあると思います。マネージャーができることも絶対にあります。
しかし、これは仕事の体系的な再設計についてです。だからCaseyのあなたの指摘のように、AI脳疲労は正面から取り組まない限り消えないと思います。
これは民主化して、みんなに理解させることができる何かだとは思いません。緩和するためにできることはあると思いますが。
しかし、実際には「よし、仕事を完了させる方法を再考しよう」ということに本当に興味があります。
私たちは仕事を止めることが本当に下手です。
すべての仕事は価値がありますか。リーダーがこれらの質問により有意義に関与すれば、これらのいくつかに本当に対処したいなら、それが私たちがする必要がある仕事です。
Julie、ここでどれだけ歴史的な先例を調べたか疑問に思っています。私が最後の本を調べていたとき、1970年代について多くの読書をしていました。
自動車工場のような多くの製造職場が、車を組み立てるようなことを助けるためにこれらすべての新しい自動化ロボットを手に入れていたときです。
そしてこれについて全国的なパニックのようなものがありました。彼らはそれをLordstownシンドロームと呼びました。なぜなら、このレベルの自動化を持つ最初のGM工場がオハイオ州Lordstownにあったからです。
そして、これらのブルーカラーの製造職場で起きているこの新しい波の労働者疎外について、議会が公聴会を開きました。私にとってはAI脳疲労の考えと韻を踏んでいるように思える多くの同じ理由のためです。
労働者は基本的に「もう人間のように感じない。ボタンを押すだけで、ロボットがすべての仕事をする。オフィスで人々と話さなくなった。マネージャーはこれらのクレイジーな生産性の期待を持っている」と言っていました。
そして、並行性を超えて興味深かったのは、彼らがそれから抜け出した方法は、ストライキや組織化、組合化を通じて、これらの企業がこれらすべての生産性から得ている利益のより大きなシェアを獲得することだったということです。
だから、歴史的な並行性と、これがすべてどこに向かっているかについて話してもらえるか疑問に思っています。
まあ、いつもExcelと会計士についての質問を受けます。Excelの台頭は会計士を増やしたのか減らしたのか。あるいは産業革命まで遡ると考えても。
実際に興味深い並行性だと思うことの一つは、当時の技術の台頭です。多くの場合、実際に工場の床の再構築があるまで、実際には生産性の向上を見ませんでした。
そして私にとって、それは仕事の再設計で行う必要があることへの興味深い並行性です。
Julie、あなたに聞きたかった質問の一つは、コンサルタントの役割は入ってきて「この大陸全体の人々と話しました。ベストプラクティスを理解しています。それをあなたに持ってきます。工場の床を再設計して、最大限に生産的に戻ることができます」と言うことです。
しかし、Kevinと私にとっては、足元の地面がもう止まらないように感じています。
そして数週間ごとに新しいモデルが登場し、能力のレベルが上がり、おそらく11月にはできなかったことが実際にできるようになり、それほど長くはかからないうちに、それが私の仕事の一部である私に対する核心的な期待になるかもしれません。
だから、3ヶ月後、6ヶ月後に風景が再び完全に変わってしまうかもしれないと知っているなら、これは実際にワークフローを再設計するのに良い時期なのかと疑問に思う部分があります。
そうです。そして私は何度もこの質問に取り組んできました。これが私の見解です。2年前に何もしなかった企業にとって、彼らはまったく同じことを私に言ったでしょう、Casey。
彼らは技術が変わるだろうと言ったでしょう。待つつもりだ。ファストフォロワーになりたい。
そして正直に言って、それには賢い真実があります。賭けを選んでください。どこでもこれをやるつもりはないでしょう。
しかし、これは組織として新しい能力と筋肉を学ぶことについてです。
これは私たちに変化の仕方を教えることについてです。
だから、もし傍観しているなら、そうです、動き続けるでしょう。だから、1年前、2年前、さらに2年後にもその言い訳ができたでしょう。
しかし、能力をリーダーとして構築し、チームでそれを構築し、人々のスキルアップを始める機会も逃しているでしょう。
このような旅に一緒に行くために才能をサポートするために実際にできることがあると思います。
そして、1972年から何かを追加させてもらえれば、それは明らかに私がこの主題で行くのが大好きな場所です。Lordstownシンドロームが引き継いでいたときに、GMにこの種のチームがいました。
ストライキしている労働者を連れ戻す方法を理解しなければなりませんでした。そして彼らがしたことの一つは、これらの新しい人間化評議会を設立したことです。
基本的に、組立ラインからの労働者、人々が、ロボットがどのように使われているか、機械がどのように設定されているか、組立ラインがどのように配置されているかについて自分の考えを述べるよう招待されました。
そして、自分の状況に対して何らかの入力と何らかのコントロールがあるように感じ、単に受動的な傍観者ではないことが、実際に助けになったようです。
だから、それが今日これを経験しているホワイトカラーの職場に直接適用できるかどうかはわかりませんが、エネルギーとアイデアのいくつかが、実際に個々の貢献をしている実際の労働者である、いわゆるボトムから来ることが重要だと思います。
そうですね、ケビン、それは絶対に正しいです。
これにおいてもっと主体性を持つにはどうすればいいか。そして、それをすれば、本当にユーザー中心になるでしょう。人々がどんな仕事を楽しんでいるか、楽しんでいないかについて考えるでしょう。
認知的またはその他の、実際にその仕事を完了させることへの障壁のいくつかは何か。それは全く正しいと思います。
Julie、レッスンをありがとうございました。
さて、失礼しますが、私たちはAI脳疲労に対処しなければなりません。
実際にAI脳フリーズがあります。スラーピーを飲みながらChatGPTを使うと起こります。
まあ、AI脳腐敗でなければいいですが。
そうですね、いいですよ。
ああ、私たちは久しぶりにそこに到達しました。Julie、ありがとうございます。
ありがとう、Julie。本当にありがとうございました。
素晴らしかったです。
Grammarlyの問題ある専門家レビュー機能
さて、Casey、先週エキサイティングな新しい仕事を得たと聞きました。
得ました、そしてケビン、それは自分が持っている、またはやっているとさえ知らなかった種類の仕事でした。
だから、あなたは自分の意志に反して、許可なく、Grammarlyの、AI種の執筆アシスタントの一人として選ばれるというこのクレイジーな経験をしました。
彼らには、人々の執筆をより良くするために声を借りた専門家ネットワークがあります。おめでとうございます。
ロイヤリティテキストチェックがあなたのメールボックスにあふれていると思います。しかし実際に何が起こったんですか。今週これについて魅力的なニュースレターがありました。
ありがとうございます。だから、この話は最初The Vergeから学びました。彼らのレポーターStevie Bonofieldがこれについて書きました。
そして、昨年の夏にGrammarlyがexpert reviewと呼ばれるこの機能を追加したことが判明しました。実際には今までGrammarlyを使ったことがありませんでした。使ったことはありますか。
いいえ。
だから、無料トライアルにサインアップして、Grammarlyが私のために何ができるか見てみようと決めました。そして判明したのは、この機能のサポートページに行くと、expert reviewは引用すると「一流のプロフェッショナル、著者、主題の専門家からの洞察であなたの執筆を次のレベルに引き上げるように設計されています」と書いてあるということです。
かなりクールに聞こえますよね。まあ、少し下にスクロールすると、ケビン、次の免責事項が表示されます。
expert reviewにおける専門家への言及は情報提供のみを目的としており、それらの個人または団体とGrammarlyとの提携や承認を示すものではありません。
だから、それを読んで、これらの洞察が一流のプロフェッショナルから「来る」と言うとき、「から」という言葉はあなたにとって何を意味するのかと思いました。
なぜなら、あなたが言っているように聞こえるのは、それらは実際にはそれらの専門家からまったく来ていないということだからです。
そうですね。それはマーガリンの桶を見て、非常に小さな文字で「バタースタイル製品」と書いてあるようなものです。
そうです。彼らはアスタリスク付きの専門家ネットワークのようなものを持っています。専門家は実際には相談されていないし、私たちは実際には彼らから何も聞いていません。
絶対にそうです。だからThe VergeのStevieは、どんな種類の専門家の名前が出てくるかを見るために、多くの執筆をexpert reviewに通しました。私はその一人でした。
おめでとうございます。
ありがとうございます。ご想像の通り、Grammarlyは実際の有名人もたくさん選びました。だから、Stephen King、Neil deGrasse Tyson、Carl Saganです。
そして、この機能を自分で試してみることにして、Platformerで最近公開したいくつかのコラムを読み込んでペーストして、どんな種類の専門家が提案されるかを見ました。
そして、自分の名前を得ることは決してできませんでしたが、ケビン、このアイデアを最も嫌うであろう人々のリストを作ったら、それがGrammarlyが選んだ人だというような連続を見ました。
だから、Timnit Gebruが現れました。AIシステムの構築と展開の方法について非常に声高な批判者です。
Julia Anwinもそうです。彼女は調査レポーターです。ニューヨーク・タイムズのオピニオンに書いています。そして、テックシステムがプライバシーと監視のために使われている方法について多く書いていますが、それは私たちがそれらを使いたい方法とは反対の種類のものです。
ちなみにJuliaは、水曜日にGrammarlyの親会社に対して集団訴訟を起こし、彼女の名前と何百人もの他のジャーナリスト、著者、編集者の名前を「取引すること」をやめさせ、「彼らが決して発しなかった言葉や、彼らが決して与えなかったアドバイスを彼らに帰属させること」をやめさせようとしました。
ちょっと、この仕組みについて質問していいですか。わかりました。だから、あなたはGrammarlyで書いていて、それはワードプロセッサーへの追加のようなものだと理解しています。
そうです。
そして、書いているトピックを検出して、「Julia Anwinにこれをあなたのために編集してもらいたいですか。Casey Newtonに一度見てもらいたいですか」というようなクリッピーのようなものがポップアップします。
まさに。実際に、見たければ私のラップトップで例を見せましょう。ここで、私が書いたテキストを見ることができます。
そして、この小さな左手カラムに、この場合はKara Swisherと書いてあります。Kara Swisher、私の良い友人、過去のHard Forkゲスト、伝説的なシリコンバレーのジャーナリスト兼ポッドキャスターで、Grammarlyと全く関係がない人ですが、彼女の名前が何の免責事項もなくそこにポップアップします。
そうですね。そして、クリックすると、この種のKaraに触発されたアドバイスを提供します。そしてこれがケビン、この機能が実際に与えるアドバイスの種類について話したいポイントです。
どうぞ。
だから、彼らが本当の人間の専門知識を借りようとしていたことを考えると、その専門知識がその人に信じられないほど特有に見えることを期待するかもしれませんよね。
代わりに、得ているのは、あなたがするかもしれない何かについての非常に一般的なアドバイスの束だけです。
だから、私たちがPlatformerで先週公開した話で、私の同僚Ella Marianosが書いたもので、OpenAIでの抗議に行ったというものです。
そして、Grammarlyが言ったという提案があり、伝説的な調査ジャーナリストJohn Carreyrouに触発されたと言われていました。彼はTherranosを倒しました。
そしてアドバイスは基本的に、カラフルなシーンで開いてみて、多くの豊かな詳細とキャラクターを使ってみてということに要約されます。
あなたが想像できる最も絶対的に一般的なアドバイスのようなもので、実際にJohn Carreyrouと座って「ねえ、bad bloodをどう書いたんですか」と言う実際の経験とは全く異なりません。
Kara Swisherが話をどう編集すると言ったか。
だから、私に与えたアドバイスの一部をただ読みます。これも抗議の話についてのアドバイスでした。
偽のAI Karaは言いました「日常的なAIユーザーとAI懐疑論者がリスクをどのように明確に表現するかを簡単に比較できますか。読者がたどることができる通し線を作成しますか。ここでの統合文は物語の弧を引き締めるかもしれません」。
笑っているのは、それがKara Swisherが誰かを編集する方法を想像する正反対だからです。4文字の言葉の羅列のようなもので「これはひどい。もう一度やり直せ」というような。
そうです。「私の時間を無駄にするな」と言うでしょう。それがアドバイスでしょう。
私が読んだことは、ワードサラダであることを認めたいと思います。何を言っているか分かりますか。ここでどんな基礎モデルを使っているか分かりませんが、フロンティアのものではないと推測しています。
GPT-2のように読めます。
だから、このアドバイスは非常に悪いですが、これについて実際に私が動揺していると思うことに持っていきましょう、ケビン。
あなたについて話しましょう。
いいえ、まあ、ここに問題があります。実際にはこれを自分のことにするつもりはありません。なぜなら、これらすべての会社が私の知的財産をすべて盗んで、好き勝手にしていることを長い間受け入れてきたからです。
本当に気の毒に思うのは、Grammarlyの購読者たちです。
これらの人々は、この美化されたスペルチェッカーを使用できるように年間144ドルを支払っています。わかりますか。
そして彼らはこれを読み込んで、Grammarlyが彼らにこのサービスを提供します。だから、Grammarlyの有料購読者であれば、Grammarlyにあなたの代わりに幻覚を起こさせるために購読料を支払っているんです。
真実ではない一連のことを作り上げさせるために。これは実際にこれらの専門家が提供するアドバイスの種類ではありません。
そして、ここで得ているのと同じくらい良くない一般的なアドバイスを得られる無料のチャットボットにどんなテキストでもペーストできたときに、そのサービスに対して支払っているんです。
そうですね。そしてこれについて本当にクレイジーなことは、人々がこの低水準のAI製品を使うためにこれだけのお金を課金しているにもかかわらず、私の知る限り、このお金を一切あなたやKaraやJohn Carreyrouや、彼らが身元を盗用した目的でこの製品を販売しているこれらの著者のいずれにも渡していないということです。
渡していません。そして、すべてのAI企業が一般的に大きな権利意識の問題を持っていると思います。
彼らは「インターネット上にあれば、パブリックドメインにあり、私たちのものだ」と考えていると思います。そして、このような方法でねじ伏せられるだけなら、誰もがパブリックでオープンなインターネットを作成するインセンティブをどのように破壊しているかについて、十分な時間を費やしていません。
だから、それは本当に残念だと思います。
だから、あなたがこれについて書き始めたとき、Grammarlyは何と言いましたか。
彼らに連絡したとき、しばらく考えて、最終的に月曜日に戻ってきて「考えました、もし相談せず、お金も払っていない専門家の一人であれば、今この機能をオプトアウトできます」と言いました。
なんて親切な。
だから、今メールを送って「このシステムの一部になりたくありません」と言うことができます。そして話を書いて、ソーシャルメディアで「彼らができる最小限のことのように本当に思える」というような多くのコメントを得ました。
しかしケビン、記録している今、実際に速報があります。
それは何ですか。
今日Superhumのスポークスウーマンからメールを受け取りました。SuperhumはGrammarlyが今自分たちを呼んでいるものです。彼らは昨年リブランドをして、今は平凡な製品の束のようなものです。
そして彼らは私にメモを送って、慎重に検討した結果、私たちは専門家に実際のコントロールを与え、どのように表現されるか、全く表現されないかについて、より有用なものにするために機能を再考している間、expert reviewを無効にすることに決めたと言いました。
点々点々点々。私たちに責任を負わせてくれてありがとう。私たちは次回正しくやることにコミットしており、ここからどのように改善するかについて透明であるつもりです。
結果。Newtonが結果を得ています。
Newtonは今週いくつかの結果を得ています。つまり、彼らがこれについて恥ずかしく思っていることは明らかです。
しかし、これはずっとこの機能を使っている間、「プロダクトマネージャーは誰だったんだ。会議は何だったんだ」と思っていたものの一つです。
会議を想像してください。
弁護士は関与していたのか。サインして「はい、これらすべての異なる編集者からインスピレーションを得ていると誤って伝えてかまいません」と言った弁護士は誰だったのか。
だから、このようなことは本当に壮大な失敗で、Grammarlyのような製品の未来は何だろうと本当に疑問に思わせました。それが私がこれを終わらせたいところです。
あなたはちょうど本を書き終えました。おそらく何らかの種類のAI執筆支援を使うこともできたでしょう。Grammarlyを使うことを考えたことはありますか。
いいえ。
なぜですか。
なぜなら、それについて何も知らないし、必要ないし、他のツールがあるからです。
まあ、これらの他のツールについて話してください。なぜなら、これが本当の話だと思うからです。2009年にGrammarlyが立ち上がったとき、執筆支援のためにたくさんの選択肢はありませんでした。
Google Docsにあるスペルチェッカーのようなものがあって、それがおそらく利用可能な最高のツールだったでしょう。
しかし、今日に早送りすると、ChatGPT、Gemini、Claudeがあり、これらのサービスの無料版があります。迅速な文法チェックが欲しければ、得られます。私の推測では、それがあなたがちょうど経験したことです。
そうです。文法チェックが欲しければ、AIモデルの一つにコピー&ペーストしているだけです。そのための目的に合わせて作られたようなものは使っていません。あるいは、Google Docsに今組み込まれています。
そうです。そして、強調すべき点として、あなたの本で使ったClaudeを使うとき、Claudeの最新で最高のバージョンを使っています。
Anthropicのようなものを使っているスタートアップを使っている場合、AnthropicのAPIを使っているような場合、実際にはフロンティアモデルをほとんどの場合あなたに与えるインセンティブはありません。非常に高価になるからです。
だから、数世代前のモデルをあなたに与えるでしょう。なぜなら、彼らはより低い価格を得ることができ、彼らのマージンがより良くなるからです。
だから、最近の数週間で、これらのビジネス的なプロシューマーサービスを販売しているこれらの企業が、より安価な方法があるという事実によって押しつぶされるSaaSアポカリプスの可能性について多く話してきました。
Grammarlyがそれらの一つかもしれないと思うかどうか疑問に思います。
いいえ、私はそれがass apocalypse、つまり絶対にひどいソフトウェアの一部になると思います。そもそも使う理由がないのです。
そして、そのソフトウェアには厳しい道のりが待っていると思います。
このようなものを見たとき、そうです、憤慨の瞬間がありました。憤慨は強すぎる言葉です。非常にイライラしたと感じました。わかりますか。これが起きていることについて非常にイライラしたように感じました。
しかし繰り返しますが、これらすべての会社が私のものをすべて読んだことは知っています。今日Claudeに入って「Caseyのスタイルでこの作品を編集してください。Casey Newtonからインスピレーションを得て私の作品を編集してください」と言うこともできます。
Claudeは拒否して「彼の知的財産の権利はありません」とは言いません。ただやるだけで、通知もせず、お金も払いません。
だから、これらの企業がやっていることには区別があると思いますが、ある意味では侵害は同じだということを指摘したいだけです。
私にとって大きなことは、これは本当に絶望のように感じられるということでした。
そして、かなり低水準の製品を提供して、年間100ドル以上であなたに売ることができてきたこれらのより多くの消費者向けのインターネットサービスは、目覚めが訪れていると思います。
突然、ChatGPT、Gemini、Claudeのサブスクリプションがあれば、おそらくそれからもっと得ることができ、もっと多くのことができるでしょう。そして、もうサブスクリプションは必要ないでしょう。
バイブコーディングについて話していたときと全く同じです。「なぜSquarespaceにこれだけのお金を払っているのか」というようなことです。
「なぜGrammarlyにこれだけのお金を払っているのか」という瞬間が来ていると思います。
そうですね。そして、もしCasey Newtonの編集スタイルを彼の許可なく、彼に報酬を支払うことなく盗用したいなら、無料のチャットボットでやるべきだと言うべきです。
彼のアドバイスはそれほど価値がありません。信じてください、私は彼の編集を見ましたし、それらに年間140ドルを払いません。
私は素晴らしい編集者です。わかりますか、聞いて回ってください。本当に聞いて回るべきです。非常に詳細で、思慮深い、思慮深いフィードバックがあります。
しかし、いいえ、これはひどいです。あなたがそれを暴露したことを非常にうれしく思います。彼らが戻って「もうこれをやりません」と言ったことを非常にうれしく思います。
しかし、残念ながらこの種のことは起こり続けると思います。なぜなら、稼ぐお金があり、逃げられるなら、やるからです。
そうですね。興味深い質問は、この機能の良いバージョンはあるか、それは何かということかもしれません。
そう思いますか。もし彼らがあなたのところに来て「ねえCasey、この新しい専門家レビュー機能を始めています。誰かがメールをCasey Newtonのように聞こえるように編集するたびに、10セントあげます」と言ったら、やりましたか。
つまり、わかりません。一般的に、私はAI企業がクリエイティブな人々と取引を結ぼうとすることを支持しています。
基本的に、あなたが行ってきたクリエイティブな仕事に基づいた収益を共有するつもりだと言うような。だから、確かにそのような種類の探求を見たいと思います。
しかし、私が行った編集のいくつかについて考えます。ある作家と一度仕事をしたことを覚えています。彼女はある種の物語的な特集記事に取り組んでいました。
それが私にKatherine Booを思い出させました。長い間ニューヨーカーの素晴らしい特集ライターでした。
信じられないほどの本「Behind the Beautiful Forevers」を書きました。そして私は「Katherine Booを読んでください。ニューヨーカーでKatherine Booの作品を読んで、彼女がどのようにキャラクターを呼び起こすか、どのように物語を構成するかを見てください」と言いました。
だから、会話をしているようなAIツールも、Catherine Booを読む必要があると言い、ここをクリックして、すでにニューヨーカーのサブスクリプションを持っているならここからログインできるかもしれず、関連する一節を引き上げるような、そんなものを想像できますか。
だから、はい、作家を実際の専門家に導くことには価値があると思います。鍵は、実際の専門知識に導く必要があるということです。3年前のLLMが幻覚しているものだけではなく。
それが私の心配です。もし彼らが私のところに来たら、そうしませんでしたが。ちなみに、正直に言って少し腹が立っています。私は盗用する価値がなかったのでしょうか。私はここにいますGrammarly。かなり良いです。
しかし、いいえ、もし彼らが私のところに来て「ねえ、あなたをこの一部にしたい」と言ったら、「まあ、あなたのモデルはどれくらい良いんですか」と言ったでしょう。
なぜなら、誰かがワードプロセッサーを開いてビジネスメモを書き始めて「Kevin Rooseのように聞こえるようにして」と言うことについての私の心配は、それがひどく一般的に聞こえるようにして、人々が私を非難し、このような方法で評判をロンダリングすることを許可したことで悪評を得るだろうということだからです。
友人のMatt Honanとテキストしていました。彼はMIT Technology ReviewのエディターですMatt Honanは、彼も専門家として使われていることを発見しました。
そして、彼が専門家レビューのユーザーに提供していると言われている専門知識をクリックしたとき、彼らが引用しているソースを見るために、それはあるイベントから提出したスピーカーバイオでした。
だから、Mattのスピーカーバイオに基づいて、以前Wiredで働いていたべきだとか。何と書いてあったかさえわかりません。しかし繰り返しますが、彼らはこれを考えていませんでした。
そうですね。
まあ、今Grammarlyがこの機能リクエストを撤回した結果として、メールをCasey Newtonのように聞こえるようにしたければ、手動で自分でたくさんのタイプミスとランダムな句読点を入れなければならないでしょう。
そして、もし本当に私があなたの執筆についてどう思うか知りたいなら、ポッドキャストを始めるべきです。それが未来が向かっているところです。
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