スコット・ギャロウェイとMicrosoftチーフサイエンティストが語るAIと働き方の未来

この動画は、著名な教授・起業家スコット・ギャロウェイとMicrosoftチーフサイエンティストのジェイミー・ティーブンが、AI技術が労働市場に与える変革的影響について深く議論するセッションである。AIによる生産性向上と雇用削減の現実、新たに求められるスキル、経営陣の視点、そして若い世代が直面する課題と機会について率直な意見交換が行われている。特に注目すべきは、AIを思考パートナーとして活用する方法や、人間らしいコミュニケーション能力の重要性が強調されている点である。

Scott Galloway & Microsoft's Chief Scientist on AI and the Future of Work

Will agents take our jobs? How do college grads climb the ladder? Scott & Jaime Teevan dig into the gritty truth of AI's...

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AIとの出会いから始まった変革への道のり

皆さん、こんにちは。私はグレッグ・ショーヴィンです。今朝はスコット・ギャロウェイさんとMicrosoftのチーフサイエンティストであるジェイミー・ティーブンさんにご参加いただいています。スコットさんはロンドンから、ジェイミーさんはシアトルから、そして私は北カリフォルニアのパロアルトからお送りしています。

セクションについて少しご紹介しますと、私たちは人々やチームがAIの話題を自分自身、チーム、組織にとっての投資収益率に変えるお手伝いをしています。過去2年間で25,000人の従業員のAIスキル向上を支援し、100社の企業顧客の労働力変革をサポートしています。AIに対して初心者で不安を抱える従業員を、AIに自信を持ち熟練した人材に変えることが我々の使命です。

今日の進行についてですが、セクションをご存知の方はお分かりのとおり、私たちは60分間の濃密で高カロリーなAIの洞察と会話をお約束します。皆さんには注意深く聞いていただき、あまりマルチタスクをせず、良い質問をして、チャットで知識を共有していただきたいと思います。ただし、自己宣伝はお控えください。これは皆さんから管理をお願いされている唯一のことで、宣伝をされる方がいらっしゃるためです。チャットで宣伝された場合は退室していただきますので、ご遠慮ください。

今日の参加者についてですが、スコットさんはPivotの共同ホストであり、ご自身のポッドキャストのホストでもあります。新しい本「Notes on Being a Man（男であることについての覚書）」を来月、9月に出版予定です。また、セクションの創設者でもあります。

ジェイミーさんはMicrosoftのチーフサイエンティスト兼技術フェローで、当初OpenAIの技術をMicrosoft 365 Copilotを含むMicrosoftの主要製品に統合することを主導されました。働き方の未来に関する研究を率いており、今年発表されたレポートについても今日お話しする予定です。Time誌からAI分野で最も影響力のある100人の一人として認められています。お二人とも、ようこそ。

始める前に、Profaiについて少しご紹介させてください。Profaiは1年以上開発を続けており、約1か月前にベータ版をリリースしました。数千人の方々がAI習熟度の認定を完了しています。これはAIを教えるAIコーチです。ご紹介する理由は、企業は費用を支払いますが、個人消費者は無料だからです。個人として、または非営利団体、高校、大学で働いている方でProfaiへのアクセスが必要な場合は、お知らせください。無料でアクセスを提供いたします。AIの時代において誰もが成功することを願っており、その第一歩はAI習熟度を身につけることです。Profaiは大規模言語モデルの使用に長けることができる楽しく、個人化された、迅速な方法です。費用をかけずにアクセスしていただきたいと思います。合格すればLinkedInプロフィールに載せられるLinkedInバッジも発行されます。Profaiへのアクセスが必要な場合はお知らせください。

Microsoft本社での衝撃的なデモンストレーション

ジェイミーさん、最近拝見したTEDトークで、2022年の夏頃だったと思いますが、Microsoft本社の会議室に座っていらっしゃったお話をされていました。サティア・ナデラCEOや他のMicrosoft幹部、おそらくケビン・スコットさんなどもいらして、OpenAIからサム・アルトマンさんとグレッグ・ブロックマンさんが来て、基本的にはChat GPT-4のデモンストレーションを行ったということでした。あなたはそれを徹底的にテストし、その後車で帰路につき、セブンイレブンで車を停めて叫び、それから家に帰ってウイスキーを飲んだとおっしゃっていました。最初の質問は、ウイスキーは1杯だけだったのでしょうか。そして2番目の質問は、なぜ叫んでいたのでしょうか。

おそらく最初の質問の答えはご存知でしょうね。はい、数杯でした。そして私は家に帰って『ターミネーター2』を観ました。複雑な気持ちでした。なぜ叫んでいたのか、その時は分からなかったと思います。時には感情的な反応をするものです。

私たちが本当に重要な転換点の真っ只中にいることは明らかでした。それが何を意味するのか、そしてこれほど大きな変化が来ることを知るということが何を意味するのか、そして実際に知っている少数のグループの一人であることが何を意味するのか、多くのことを考えました。

『ターミナター2』を観ていて、映画の本当に奇妙な部分で泣いてしまいました。映画を覚えているかわかりませんが、サラ・コナーがターミネーターを作る男を殺しに行く場面があります。念のため言っておきますが、私はとても興奮し希望に満ちていました。でもその男を殺しに行って、結局殺さないことを決め、二人はただ座ってこの大きな変化が来ることを知っているのです。この大きな変化が来ることを知っているという責任感と、それに伴うすべての興奮とすべての挑戦について何かがありました。それは本当に大きな感情で、内に留めておくことができないような感情だったのだと思います。

では、現状をアップデートしていただけますか。私たちは今どこにいて、いつ再び叫びたくなるような瞬間を期待しているのでしょうか。AGIについては話さないでおきましょう。AGIはある意味時間の無駄になる可能性があると思うので、危険だとは思いませんが。

AI技術の現在地と将来展望

そうですね、スコットさん、少しお待ちください。これらの技術がどこにあるのか、労働力にどのような影響を与えているのか、労働力にとってこれらの技術がどのように現れているのかという基盤を築きたいと思います。ジェイミーさん、私は時々AIが天才でありピエロでもあると同時であると思うのですが、それは変わるのでしょうか。いつ私たちはピエロよりも天才の部分を多く得られるのでしょうか、それともすでにそうなっているのでしょうか。今何が起こっているのでしょうか。

あのような追加の叫ぶ瞬間は期待していません。あれは私たちがコンピューティングとの付き合い方で異なるインターフェースを持つという本当に大きな変化でした。自然言語を使用でき、確定的な方法ではなく確率的な方法で関わることができるようになったのです。それが本当の変化でした。そしてそのような変化を実現するには長い時間がかかります。

私たちは非常に速く進歩しており、世界として、物事は変化しており、AIタイムについて冗談を言ったりします。「ああ、それは先週のことだ、AIタイムでは5年前のようなものだ」と。しかし正直なところ、変化には時間がかかります。解決すべきことがたくさんあり、整備すべきインフラがたくさんあり、技術を正しく設定することがあり、社会的変化があります。

歴史的にも、電気が工場に導入されたとき、工場を再設計してそれがどのようなものかを理解するのに50年かかりました。ですから、これから50年間の私たち全員の仕事は、これが私たちが行うすべてのことを根本的にどのように変化させているかを理解することだと思います。それには時間がかかりますし、短期的には非常に創造性に欠け、退屈な方法でそれを行うでしょう。

ある時点で振り返ったとき、これは「あれは明らかではなかった、私たちはそれをしていなかった」と思うような奇妙な時代だったでしょう。すでに2年前を振り返ると、「なぜ叫んだのか、理解できない、何がそんなに」と思うかもしれません。それは少し私が論点をずらしているかもしれませんが、コンピューターと自然言語で会話できることを今では当然のことと思っていますが、まだ実感していない、当然のことと思うようになることがもっとたくさんあるでしょう。

技術専門家の視点から見る進歩のペース

この通話の技術者として、これらの能力、それらが改善し、より強力になることについて、2年前、3年前から期待していたペースに私たちは乗っているでしょうか。

はい、そして私はAIが継続的に良くなっていくとは思わないと言いたいと思います。大規模言語モデルは良くなり、より多くのモダリティを扱えるようになり、物事のやり方を理解するようになりますが、本当に難しいのは、そしてこれが私の責任であり、私たちの責任でもあるのは、それを仕事に、ヘルスケアに、教育に組み込む方法を理解することです。

基本的に能力オーバーハングがあります。モデルにはまだ私たちが活用していない能力があるのです。確かにモデルには私たちが見て対処し始めることができるあらゆる種類の愚かな点がありますが、本当の挑戦は既存の能力をどのように活用するかを理解することです。もし今この瞬間に実際の基盤モデルの開発が停止したとしても、私たちにはまだ物事を理解するための50年があるでしょう。

取締役会と投資家の視点

では、コインを裏返して、スコットさん、取締役会、投資家、あなたが多くの時間を過ごしてきたCEOの視点から見ると、彼らの雰囲気はどうでしょうか。この瞬間に対する彼らの視点は何でしょうか。AIは天才、AIはピエロ、両方、どちらでもない、どうでしょうか。

取締役会は何を考えているかというと、人を解雇してAIを使って収益を増やそうということです。

つまり、あなたの視点は、ビッグテックは拡張を売っているが、CFOたちは置き換えを買っているということですね。Googleは最近かなり大きなレイオフと早期退職を発表しました。彼らは実際にAIをよく理解しています。

私たちは皆、これが誰にとっても素晴らしいことになると pretendしようとしていますが、「良いニュースがあります、我々の収益は上がっています。素晴らしいニュースがあります、来四半期にはあなた方の数は少なくて済みます」と言う全社集会は鼓舞的なものにはなりません。

はい、しかし、ほぼすべての取締役会がAIを活用してより効率的になる方法を尋ねていると思います。私がAIについて考えるとき、それは企業のオゼンピックだと思っています。オゼンピックは脳に入って、塩分や糖分、脂肪分の多い食べ物が目の前にあっても、もっとカロリーは必要ないというスイッチを切り替えます。

通常、CEOとして成長しているとき、シグナルは「もっとカロリーが必要だ、もっと人が必要だ」というものです。そしてイーロン・マスクがTwitterの20%のスタッフで最小限の実行可能な製品を提供し、実際にMetaが画期的な決算発表を行って、「スタッフの20%をレイオフしたが、一方で23%の成長を維持し、収益を70%押し上げた」と言ったとき、誰もが「より多くの人のカロリーなしに成長の素晴らしい味が欲しい」と考え始めました。

AIはオゼンピックであり、誰もCEOはこれを声に出して言いたがらない理由は、それが本当に意気消沈させるからですが、AI周辺で歴史上どの組織よりも多くのIPを持っていると言えるGoogleが、20,000人の強力な、何と呼んでいるか忘れましたが、マーケティングやコーディング部門を見渡して早期退職を提供したとき、私が『ニューヨーク・タイムズ』にいたときのことを思い出しました。私たちは常に早期退職を提供していました。なぜなら「この世界は縮小している」と言っていたからです。

Googleは「我々はあなた方の数を減らす必要があり、あなた方の数を減らしても成長を維持できる」と言ったのだと思います。取締役会で静かに行われていること、つまり彼らが声に出さない部分を大声で言っているのは、「なぜ人を雇い続ける必要があるのか、成長を犠牲にすることなく、今後12か月、24か月、36か月で10%、20%、30%少ない従業員で計画を立てて戻ってこられるか」ということです。

これは私が取締役会で現在議論されているのを見ているのは、主に生産性と収益成長です。

CEOが従業員に語るべきこと

私は30分後にそこに到達することを期待していましたが、もう少しウォームアップの会話をしてからと思っていました。しかし、早くそこに到達できて嬉しいです。では、そこに行きましょう。CEOは何を言うべきでしょうか。私はいつも尋ねられます。企業やその全社集会や経営陣会議で発表するよう依頼されるとき、人々はよく「グレッグ、労働力への影響について話すスライドは削除してください。それについて話したくありません」と言います。

CEOや経営チームは従業員に何を言うべきかで苦労しているようです。それは素晴らしい全社集会にはならないというのは正しいですが、それについて話さないことも機能しないと思います。スコットさん、従業員は愚かではありません。我々の労働力は何が起こっているかを理解しています。組織への影響について、CEOにどのようなアドバイスをしていますか。

真実には良い響きがあると思います。しかし、私は現在公開企業の取締役会にはいないので、成長している小さな取締役会にいて、その人々は皆AIに夢中になっています。

私は小さなビジネス、プロップメディアを経営しており、18人のフルタイム従業員がいます。私が彼らに言うのは、企業は彼らとその家族の経済的安全を確立するためにあると仮定することから始めます。私は人々を社会的戦士に変えたり、より良い人間にするために企業を構築するのではありません。あなたが子供や両親の面倒を見ることができるようにお金を稼いでもらいたいのです。

この小さな会社でできる非常に率直な会話があります。私は「来年もっとお金を稼ぎたいですか？」と言いました。彼らは通常「はい、もっとお金を稼ぎたいです」と言います。私は「10%多く稼ぎたいですか、30%多く稼ぎたいですか、50%多く稼ぎたいですか」と聞いて、一連のステップを概説します。

あなたが成功したポッドキャストで年10%成長しているプロデューサーを管理しているなら、論理的に来年10%多く支払うことになります。30%多く稼ぎたいなら、ダウンロードや広告収入、サブスクリプションやニュースレター、その他何でも大幅に増やす方法を見つけなければなりません。

本当に生産性と報酬の段階的変化を望むなら、新しいツールやAIを活用して、このポッドキャストをポルトガル語と韓国語で開始し、高価なリソースやタレントを使用せずに週3日にできる方法を見つけることができるかもしれません。

これは、より多くの成長とより多くの収入、またはあなたが行うことのより良いメトリクスのためにツールを活用する方法を考え出さなければならないか、同僚よりもこれらのツールを活用するのが上手であることを理解するかという正直な会話だと思います。しかし、正直に言うと、単なる横ばい成長なら、5人ではなく3人が必要だということを理解するためにこれらのツールを使用します。

若い世代への影響とキャリアアドバイス

難しい部分は、私が今ビジネススクールで見ていることは、エントリーレベルの銀行業務やコンサルティングの多くが、ビジネススクール2年目の大半で、ビジネススクールは基本的にエリートと目標のない人のためのものです。最初の仕事を嫌い、異なる仕事を見つけたいが同じくらいのお金を稼ぎたい賢い良い子供たちのためのものです。

私は投資銀行家でしたが、お金は好きでしたが投資銀行は嫌いでした。だからコンサルティングに行きます。そしてお金は好きだがコンサルティングは嫌いだったコンサルタントがたくさんいて、銀行業務に行きます。私たちがお互いに話して「ねえ、こっちも最悪だよ」と言わないのは面白いです。

しかし、学部やビジネススクールを卒業してのエントリーレベルの仕事、コンサルティングや銀行業務、高度な情報時代の仕事の種類の仕事は、それらの仕事は消えませんが、以前は5人必要だったところを2、3人必要とする感じです。給料を大幅に下げて150,000ドルに下げて、新しいことを見つけるか、もっと生産的になって必要な人数を減らすと伝えるかのどちらかです。

NYUスターンの平均報酬は212,000ドルなので、150,000ドルまで下がって新しいことを見つけるか、はるかに生産的にならなければならず、必要な人数が少なくなると伝えます。彼らの上司、または次の層の上司は、報酬を増やしたいなら、AIを使って新製品、新市場をどのように立ち上げるかということになります。

大企業では、大企業はもっと社会病質的でなければなりません。全社集会の前に立って、20%のスタッフに翌日来るなと言ってHRに電話する前日に「すべて順調だ」と言って嘘をつけなければなりません。公開企業のCEOになるには少し社会病質的でなければなりません。

しかし、小規模または中規模のビジネスに恵まれているなら、「AIに本当に取り組んで、収入をどのように増やせるか見てみましょう。そうすれば皆もっとお金を稼げます」と言って彼らに任せます。私は人々の欲求腺に訴えるようにしています。

大企業における変革の現実

そうですね、でもジェイミーさん、スコットは公開企業の取締役会にはいないので、あなたはおそらくこれらの会話により多く参加していて、公開企業の取締役会レベルで労働力にどのような影響を与えるかについてアドバイスや洞察、考えを提供しているでしょう。これが労働力にどのように影響するかについて、より大きな組織やより大きなチームの観点で、CEOはどのように話すべきだと思いますか。

スコットの言っていることは全く正しいと思います。企業が現在物事をより効率的に行う方法を理解しているという厳しい現実があります。そして、それは静かな部分ではなく、組織が行っている積極的な会話だと言えるでしょう。

そして、私たちがグレッグと始めた変革のことに戻ると思います。大きな破壊は基本的に2つの方法で変化を生み出します。1つは、物事をより効率的に行うことを可能にします。同じことをより速く、より良く行うことができます。そして、新しいことを異なる方法で行うことも可能にします。

同じことをより効率的に行うには想像力がはるかに少なくて済むため、それはより速く起こることができるという難しい部分があります。そのため、企業はすべて「はい、これをより速く行いたい」と言っています。もちろん、同じことをより速く行いたいのです。

そして企業がそれを先取りし、考え抜こうとしているのを見ます。私たちが知っていることを非常に効率的に行う方法、そして私たちの前にある大きな挑戦、本当の仕事は、新しいことを先取りすることです。パイプラインに何が来ているのか、そこで機会が創出されます。

しかし、移行期に起こり、移行期のすべての痛み、またはそれにかかる時間があります。AIを使用して革新するよりも、AIを使用してより効率的になる方が速いのです。そして痛みは移行期にあります。

スコットが触れていたように、私が言いたいのは、それに対処する1つの方法は削減ですが、現在多くのビジネスリーダーから見られるもう1つの方法は、リスキリングについて考えることや、人々が新しいことを行う方法を理解するのをどのように支援するかです。スコットは企業の階段がどのように変化しているか、人々がどこに行き、どこから始めるかについて少し話していました。

どのようなスキルを人々に持ってもらいたいか、特に多くの変化の真っ只中にいるときに、彼らが成功し、これらの新しいことを発見するようにどのように設定するかを考え始めるのは本当に興味深いことです。コンサルティングの階段や投資銀行の階段のような伝統的な階段は、本当に重要な方法で変化しています。私たち年上の世代にとって、それは怖いことです。「ああ、この階段を知っている、それが成功したいものだ」と思い、新しい階段、新しい方法を見ようとしています。

AIとの協働で求められる新しいスキル

では、ジェイミーさんが言及されたその新しいスキルについて話しましょう。あなたは統合が新しいスキルだと話しています。基本的に研究と創造は消え、統合と分析が新しいスキルとして入ってくると。それについてもっと詳しく教えてください。分析、統合がスキルとして何を意味するのか、私にはよく分からないのですが。

AIが本当に得意なことと、それを補完する人間のスキルが何かを考える価値があります。AIはデータに存在するパターンを学習するのが非常に得意です。それが本質的にAIの正体です。既存のパターンを見つけることなので、それらのパターンを見つけることは必ずしも必要ではありませんが、モデルの中に存在することができます。

しかし、分析し、予期しない橋を見つけ、新しい方法で物事を見ることができることは本当に重要です。AIは実際に報酬ハッキングも本当に得意です。だから、物事を定義する最もシンプルなパターンを見つけるでしょう。

報酬ハッキングの概念を聞いたことがあるかもしれません。特に強化学習の微調整が現在人気があることを考えると、それは基本的に、何らかの報酬関数があり、モデルがその報酬関数を最大化することを継続的に学習するという継続的な学習ループが作成されることです。

しかし、人間が報酬関数を最大化するのと同じように、そして営業組織に何らかの目標を与えると、彼らはその目標を達成するためにあらゆる奇妙なことをするのと同様に、AIモデルもその目標を達成するためにあらゆる奇妙なことをし、想定していないことを学習します。

強化学習を使ってロボットに歩くことを教える不気味な動画を見たことがあるでしょう。目標はロボットをある場所から別の場所に移動させることで、ロボットは何らかのばかげた方法で前に突進することを学習します。

そのため、報酬関数が壊れているとき、モデルが私たちが学習してほしくないことを学習しているとき、そしてシステムに挑戦するときの両方について考えるのは私たちの仕事です。モデルとの関係でも、私たちが得るものについて批判的に考える方法や、それが私たちが望むものかどうかも見られます。

AIマネジメントスキルの重要性

つまり、労働者として、人間として、私たちはAIを管理できるように十分に知っている必要があるということですね。報酬関数を補償したり、幻覚を補償したりするという意味で。あなたが話しているときに、AIを管理するのは困難で、これらの課題は消えるのか、それとも新しい従業員が実際にAIの不安定な行動を管理する方法を知っているという我々が求めているスキルなのかと考えています。

これは私たちが話していた短期長期のことの別の良い例です。短期的には、モデルの部分を管理することを学ばなければなりません。はい、例えば、推論モデルに何かについて深い思考を求めると、多くのコンテンツを得ることになります。そのコンテンツを実際に見て、それが正しいかどうかを考えるのは多くの作業です。

多くの意味で、AIは実際に私たちが行う多くのことのメタ認知的要求を増加させています。チェックボックスをチェックして「ああ、今日これを完了した、これをした」と言えるような簡単なことをするのは実際に楽しいものです。何かについて批判的に考えるのは困難です。そのためメタ認知的要求の増加が見られますが、多くの意味で、それは私たちが古い方法、従来の方法でAIを使おうとしているのです。コンピューターのように。

AIは実際にそのメタ認知的作業の多くをサポートするのも非常に得意です。計画、評価、コンテンツの理解を支援するために言語モデルの使用について考え始めるとき、私たちの意図を表現する方法を考えるのを助けるためにAIを使用することも本当に好きです。

現在、言語モデルを使用する方法のほとんどは、コンピューターのようなものです。「ピボットテーブルを作成して」の代わりに「予算を理解するのを手伝って」と言えるのは素晴らしいことですが、実際に「ああ、予算を理解したい、実際に何について考えるべきか、または私の予算の何が間違っているかもしれないか？」のようになって、思考パートナーとして使用する方がはるかに興味深いのです。そして実際にあなたの思考に挑戦し、新しい意図を開発したり、新しい方法で行おうとしていることについて考えたりするのを助けるように設定します。

AIを思考パートナーとして活用する

思考パートナーとしてのAIは、私には過小評価されているユースケースのように思えます。

100%同意します。あらゆるレベルの従業員、あらゆるレベルの人間にとってです。

スコットさん、あなたは最近AIを思考パートナーとして使用していますか？

とても使っています。私は常にポッドキャストで質問があるとき、何かを思いついたとき使います。今日Pivotにいて、カーラが「民主党の候補者は誰だと思うか？」と尋ねました。そして私にひらめいたのは、「過去100年間で身長5フィート10インチ未満の候補者はいたことがないと思う」と言いました。それは「民主党が再び女性を指名することは絶対にない」と言う政治的に正しい方法でした。

過去100年間で5フィート10インチ未満の大統領はいたかと入力すると、答えは「いない」でした。トルーマンが5フィート9インチか5フィート10インチかで議論がありましたが、近かったです。

また、ロサンゼルスで起こっていることの歴史的参考文献を求めました。特にドイツのものが好きなので、より怖いからです。そうすると多くの素晴らしいコンテンツが得られますが、私はまだそれを枠組みしなければならず、たくさんのチップをくれますが、人間は依然としてサルサだと思います。

AIによる従業員監視と評価

私は実行可能な何かについて考えようとしているときに、チャットを見ていて、私が中間管理職と呼ぶ人たちが多いと思います。ダークサイドと楽観的なサイドを示します。

これはWifiを持った東ドイツのシュタージのようなものです。従業員との電子メールやSlackのやり取りをすべてアップロードして、「この人が実際に週に何時間働いているかの見積もりを教えて」と言うことができます。それは正しくないかもしれませんが、私が信じているもの、そしてそれが重要なのは、この人が実際に週に何時間働いているかの私の認識です。

競合するポッドキャストを含む多くのポッドキャストをアップロードして、「他の音響エンジニアリングと比較して私の音響エンジニアリングはどうだったか」と言うことができます。これが今あなたが立ち向かっているものです。

良いニュースは、あなたが真に上位10%にいるなら、人々はそれを本当に速く理解するでしょう。あなたが本当に優秀なら、これはあなたにとって本当に良いニュースです。アメリカは基本的に上位10%のために最適化されており、過去50年間で、体の90%が上位10%をより裕福にするための栄養袋となる経済に移行しました。

AIはそれを加速します。AIは本当に一生懸懸命働き、本当に創造的で、これらのツールの活用方法を知っている上位10%の人々を戦士にするでしょう。彼らはモンスターになるでしょう。

私たちが話さないのは、AIは信じられないほど堅牢なベンチマークとしても、従業員の監視としても使用されるということです。あなたが毎日午後に公園で犬の散歩をしているかを非常に速く理解できるでしょう。文字通り戻ってきて「この人は他のことをしているため、これらの時間中は明らかに仕事に利用できない」と言うことができます。それを本当に速く理解するでしょう。

また、この人が例外的に創造的で、一生懸命働いており、良いマネージャーであることも理解するでしょう。直属の部下との対話をアップロードして「同僚と比較して私が良いマネージャーかどうか、より良いマネージャーになるために何ができるかフィードバックをください」と言うことができます。

キャリア開発のためのAI活用法

私が中間管理職なら、誰もがメンターの重要性を言いますが、私はこれをメンターとして使うでしょう。私とマネージャーとの間のすべての電子メール、Slack、やり取り、報酬レビュー、仕事のレビューをここに載せて、1つは他の会社の同僚と比較した私の報酬はどうか、2つはこの人が私の成功に感情的に投資しているように見えるか聞きます。

私はそれが会社の重要な属性だと思います。あなたの成功に感情的に投資している誰かを派遣することです。結論として、あなたの会社がどれほど専門的であっても、好かれることは非常に重要です。また、私は学習し、進歩しているか、私のスキルが成長しているという感覚を得ているか。

メンターとは異なり、メンターでは政治的に正しくなければならず、彼らはあなたを動揺させたり、不快にさせたくないので、あなたはこれに対して本当に、本当に正直になることができます。「同僚と性的関係を持っているが、他の人々がそれを理解したと思うか？」とAIに尋ねることができ、それはあなたに教えてくれます。メンターにそれを尋ねることはないでしょう。

そのようなことが良いアイデアか悪いアイデアかを提案しているわけではありませんが、この物を信じられないほど強力なメンターとして考え、あなたのキャリア、どのように行っているか、どのようにスキルアップするか、報酬、あなたのスキルが他の会社で良いかもしれないことについて質問があるときはいつでも使うでしょう。

もし私が今Googleにいるなら、すべてをアップロードして「私はレイオフされると言われる手紙をもらいそうか？」と尋ねるでしょう。私たちのやり取りと彼または彼女のトーンに基づいて、私の上司は実際に私の成功に投資しているように見えるか？私はマネージャーとして問題があるか、失敗しているか？

私は自分からすべてのエゴを取り除き、自分がどこで目的を得ているか、何を探しているか、どのように行っているかについて最も透明で思慮深い質問をし始め、助けを求めると思います。また、彼らは常に間違いを犯すので、セカンドAIと照合するでしょう。しかし、Anthropic（Claude）とOpenAI（ChatGPT）が戻ってきて「スコット、あなたはクラスで冒瀆的すぎて、それがあなたの信頼性を損なっている」と言うとき、私は聞くしかありません。

血圧を下げたいなら、もっと飲酒を控える必要があると彼らは言います。しかし、それは正しいAIです。しかし、私の要点は、私たちは常にそれを思考パートナーとして話します。はい、それは素晴らしいです。私が本当に活用されていないと思うのは、自分のキャリアを管理している人々です。

人々は自分のキャリアに十分な責任を取りません。組織や上の誰かがあなたのキャリアに責任を取ると期待しています。これは私にとって究極のメンターだと本当に考えて、会社に許可される範囲であなたに起こるすべてをアップロードし、一連の質問を始めます。

今私はどれくらい脆弱か？私は大幅により多くの報酬を交渉する立場にあるか？もしそうなら、私の上司とのこれらのやり取りという事実に基づいて、その会話をするために使うべき最良のトーンは何か？あなたはそれを無視することに決めるかもしれませんが、それは本当に興味深い考えを与えてくれます。

2つのLLMでそれを行うことを確認してください。

AIからの厳しいフィードバックをどう受け止めるか

そして、スコット、あなたはまた座っていなければならないと思います。多分お酒と一緒に。つまり、私たちはセクションでそれを行っており、私が知っている人々がいます。AIはかなり厳しく、あなたの指摘のとおりかなり直接的です。非常に正直です。ジェイミーさん、特にChatGPTは、Anthropicはより政治的に正しく、あなたには価値があるとか、そういうことを伝え始めます。

このようなアドバイスをくれるときに、私たちはAIとのその関係をどのように管理すべきでしょうか。どのようにアプローチすべきだと思いますか？

メンターとしてのAIは、AIを思考パートナーとする素晴らしい例です。それはあなたが理解するのを助けており、スコットが尋ねるべき質問の種類を提案するのを聞くのは素晴らしく、それは私に「ああ、それは興味深い質問だ」または「それは別の方法だ」と促します。

多くの企業、大小を問わず、人々がより良い仕事をするのを助けるコーチングの概念に傾倒しているのを見ます。私が実際に有用だと思うことの1つは、それについて1レベルメタに行くことさえあり、AIは私がどのような質問をするべきかを考えるのに非常に有用であることです。

現在私たちはプロンプトを通してそれを行っていますが、先ほど話していた強化微調整全体に戻ると、ステップ関数があると思います。我々が話している多くのことの1つに、「ああ、モデルフォワードで、新しい会社はモデルフォワードで、何らかの決定論的な方法でメンタリングを行おうとするのではなく、彼らは何をより良く行うべきかを教えてくれる何かを作成するつもりだ」という概念があります。

しかし、本当のAIネイティブについて考え始めるとき、あなたは実際にその学習をモデルに埋め込んでいるので、プロンプトを通してだけでなく、実際に「私はキャリアで成功したい、私は何をしたいか」のような報酬関数を作成しています。あなたはその報酬関数にあなたの価値観を埋め込み始めることができ、それを学習する方法を理解し始めることができます。

そして、それが実際に本当に複雑なメタ認知的なことであなたを助け始めるときです。あなたは「どのような質問をするべきか、どのようにそれを理解するか」のようになる必要はありませんが、それは実際にあなたがあなたの目標を達成し、あなたが到達しようとしている場所にあなたを助けるパートナーです。

それは現在私たちが進んでいる道の例で、最初にモデルを手に入れ、すべての決定論的なことをしようとし、「最後の大統領の身長は何だったか」のようになり、その後これらのより思考パートナー的なことをしようとし始めます。「私のキャリアを改善するために何をすべきか、私の前にはどのようなリスクがあるか」のような。そして、あなたがあなたの目標に向かってどのように進んでいるかを本当に理解し始めることができる場所に到達します。

働き方の未来への具体的予測

働き方の未来やこれらすべての技術の仕事への影響に戻りたいと思います。スコットさんは、エントリーレベルの仕事が明らかに影響を受けると話しました。ジェイミーさんは、必要な新しいスキルについて話しました。

3年間の時間軸を使いましょう。10年は使いたくありませんし、来月も使いたくありません。スコットさん、あなたはこれは主に短期的に人々をレイオフして費用を支払うことだと考えていますが、今後2、3年で、私たちのチームは縮小するのでしょうか？役割はそれほど変わるのでしょうか？本当に新しい仕事が作られるのでしょうか？予測をしてみましょう。ジェイミーさんから始めてください。

3年間は基本的に現在は永遠です。つまり、永遠の地平線で、現在AIについて考える方法は実際に非常に個人に焦点を当てており、それが私たちが話していることです。私がよりよく考えるのにどのように役立つか、私が目標を達成するのにどのように役立つかです。

組織への影響について考えるときでさえ、それは「どのようにより効率的に運営するか、私のことをするか」のようなものです。しかし、私たちはチームがどのように一緒に働くか、人々がどのように協力するか、また組織がどのように構造化されているかの本当の変化を見始めると思います。

企業はこの効率性を何もしないために推進しているのではなく、新しい分野に投資できるようにそれを行っているが、それらの新しい分野が何であるかを理解していると信じていません。そのため、グループがどのように一緒に働くかについて多くのことがあると思います。

イノベーションへの投資と新たな機会

そして、スコット、誰かがあなたのところに来て「聞いてください、確かにコストを削減したいが、何か新しいものも作りたい」と言った場合。コストを削減するだけでなく、イノベーションと成長のためにAIを使用するというこのアイデアについて、あなたは少なくとも心を開いているでしょうか、それとも「私は興味ありません、コストを削減してください、より効率的になってください、1年後に電話してください」という感じでしょうか？AIが作成する可能性のある新製品のアイデアや新市場、新事業に興味がありますか？

もちろんです。私は「AIオプティミスト」というトークを持っており、メタレベルでの私の一般的な予測は、すべての技術を見ると、自動化は世界の自動車雇用労働力の80%を働けなくするはずだったということです。短期的には工場の床で自動化からいくらかの雇用破壊がありましたが、加熱シートやカーステレオを予期することはできませんでした。現在、自動化前よりも世界の自動車産業で働く人が多くいます。

やってくるすべての技術で、一般的に雇用破壊について破滅論がありますが、それが生産性を生み出すなら、他のより興味深い場所に再投資するための追加利益があります。中長期的にAIは破壊するよりも多くの雇用を創出すると思います。

ヘルスケアでのAIの機会を考えてみてください。糖尿病の子供を持つ母親を助けるニッチなLLMがあります。糖尿病を患う子供を持つ母親は、専門医、処方箋、保険会社との議論の間で、年の5か月をその子の糖尿病の管理に費やしています。2型糖尿病の子供を持つ母親にサービスを提供するだけのLLMや機会があり、保険会社さえカバーするかもしれない年間200、300、500ドルと引き換えに、その5か月のうち2か月を彼女に返すでしょう。

多くの興味深い小さなニッチなアプリケーションやビジネスがあると思います。はるかに大きな端またはより高い端では楽観的です。「今回は違う」といつも言いますが、この技術が他のすべての技術の軌道に従わない理由が見当たりません。短期的な雇用破壊があり、その後長期的には他の種類のユニークな提供に投資するための時間と資本を大幅に解放します。

変化のペースと歴史的類似性

スコット、これははるかに速いように思えます。産業革命の類推や自動車製造の類推については、ペースの観点から少し困難があります。それらの移行は長く、私たちにはより多くの時間がありました。これはずっと速く起こっていると感じませんか？

まあ、私はあなたの言う通りだと思います、グレッグ。AOLからティラノサウルスレックスまで本当に速く行き、さらに速くなるでしょう。しかし、個人的にはGLP-1技術が現在実際の地上でより大きな影響を与えていると思います。AIを使っています、素晴らしいですが、もはや肥満ではない友人がいます。それは彼らの人生にAIよりもはるかに大きな影響を与えました。

AI市場全体が非常にばかげて過大評価されていると思います。今AIに投資したくありません。本当に優秀だと思いますし、より速く良くなっていると思いますし、あらゆる種類のことに使われると思いますが、少なくとも短期的には人々が考えているほどの影響があるとは思いません。

私の人生を見ると、子供たちと同じように接しており、ポッドキャストを同じように制作しており、同じように外出しており、まだ飲みすぎており、南フランスでロゼを飲むために飛行機に乗るためにお金を払っています。私たちは数年間AIについて話し続けており、たくさん使用していて好きですが、破滅論や素晴らしい新世界のものの一部は少し奇妙だと思います。

また、AIは少数の企業で同じ量の株主価値を創出しないと主張したいと思います。検索やソーシャル、eコマースを考えると、非常に少数の企業がIP、流通、資本配分を通じて数兆ドルの株主価値を隔離することができました。

誰がMicrosoftが最も市場キャップを追加するのか、Meta、OpenAI、Nvidiaなのかと皆が疑問に思っており、この業界が航空業界やPCのようなものになるのではないかと疑問に思っています。

つまり、私の人生で最も変革的な技術は、音速の8分の1の速度で大気の表面を滑走して他の人々と一緒にいて素晴らしいことをすることを可能にする技術で、その技術はAIや半導体、iPhoneよりも私の人生にはるかに大きな影響を与えています。しかし、エアバス、ボーイング、すべてのジェット製造業者、すべての航空会社の利益と損失を足し合わせると、誰か1、2社がその価値を隔離することができなかったため、せいぜい損益分岐点だと思います。

私はGateway Computerの取締役会にいました。私は7,000万ドルで会社の17%を購入しました。私たちは世界で2番目に大きなPC製造業者でした。PC技術の信じられないほどのアンロックについて考えてみてください。PCメーカーがその価値を隔離して捉えることができなかったからです。PC技術とジェット製造革命の勝者は私たち全員でした。少数の企業がその価値を隔離したり捉えたりすることができませんでした。

Deepseekが登場して以来、私は考えを変えており、時間が経つにつれてAIの勝者は私たち全員であり、マルチ兆ドルの株式利益を管理する企業はあまり多くないのではないかと疑問に思っています。

Deepseekは「AIのオールドネイビー」のような、50%または10%の価格でOpenAIの80%を提供するものが出てくることができるなら、私は今、おそらくOpenAIは少数の企業にとって同じ経済的上昇を提供しないが、私たち全員の生産性を大幅に向上させるだろうと考え始めています。

長い話ですが、短期的には多くの雇用破壊があると思いますが、長期的には多くの雇用を創出すると思います。

次世代への教育アドバイス

ジェイミーさん、それに対する回答は求めませんが、この質問に答えてください。親へのアドバイス、高校や大学に子供がいる親へのアドバイスです。私たちはいつもこの質問を受けます。今日受けるべき1つのコース、または高校が今日提供すべきだと思う1つのコース、または大学を卒業する際にこの子供に持ってもらいたい1つのスキルは何ですか？スコットさんにも同じことを聞きます。

私は実際に大学に3人の子供がおり、現在高校3年生が1人います。だから、これは正直なところ、私がよく考えている質問です。私は広い教育を強く信じています。私たちは本当に重要な混乱の時代にいるので、曖昧さに対処できること、物事を理解できることです。

あなたとスコットがちょうど行った会話にはある種の二重性があると思います。技術はパターンに従い、私たちはそれを知っているということ、そしてそれは過去の技術も破壊的であったということ、そしてこれは世界的に、非常に速く起こっているものです。曖昧さに対処し、物事を理解できることが重要です。

皮肉なことに、人々は「ああ、あなたはすべての子供にコンピューターサイエンスを学んでもらいたいですか？」と言います。私は実際に子供たちに哲学を学ばせています。実際に私の子供の一人はNYUにいます、スコット。彼はリベラルスタディーズコアで、非常に幅広く考えています。そう思います。

ただし、そうは言っても、科学者の考え方は私たちに多くを提供してくれると思います。私は実験し、仮説を開発し、物事を試すことができるという意味だけではありません。それも確かに重要な部分ですが、文献を読み、利用可能なものの上に構築できることです。仮説を検証し、物事に挑戦できることです。だから科学は非常に創造的な努力でもあると思います。だから、人文科学だけを学べという意味ではありません。世界について幅広く創造的に考えるという意味です。

高校生の子供について、専門学校を検討するでしょうか。専門学校について、実際にはある意味で専門学校の反対のようなことを言っています。専門技術が破壊されています、特定の専門知識が破壊されています。

実際にはい、私は専門学校とは反対のことを言っていると思います。

配管工や電気技師のような専門技術を意味していました。私たちはまだ物理的世界での破壊をそれほど見ていませんが、その特定の破壊がいつ来るかを予測するのは困難で、そこです。

スコット、あなたは大学を考えている子供がいると思います。おそらく専門学校ではなく大学でしょうが。

はい、ジェイミーの言ったことに同意します。そして、ジェイミー、NYUでのあなたの息子さんおめでとうございます。非常に印象的でしょう。良い気分になるために意図的に希少性を制約するので、彼が入学したという事実は非常に印象的です。現在入学するのが非常に困難な学校です。

もし私が子供たちに何かスキルを与えることができるなら、それはコンピューターサイエンスや中国語ではないと思います。ニューヨークの私立学校がこれらの新しい科目に向かうところです。耳にこれらを持つようになるので、それらは必要ありません。

言語や音楽を学ぶのは、ロックバンドで演奏したり、中国に移住してお金を稼いだりするためではありません。脳を拡張し、他のことに使用するためにそれを行います。公民をコンピューターサイエンスに置き換えたのはひどいことだと思います。それがどのようにマーク・ザッカーバーグを得るかです。

科学が本当に重要だと思います。基本的なもの、読書、基本的なものです。もう一度やり直すことができるなら、もっと生物学と英語のコースを取ったでしょう。しかし、もし私が子供たちに何かスキルを与えることができ、本当に焦点を当てるところがあるとすれば、そしてパックがどこに向かっているかを予測するのは非常に困難ですが、私が家を出るとき、確信している場所は。

私は子供たちと一緒に家を出るとき、見知らぬ人と話さない限り家に戻らせません。犬を撫でたり、列に並んでいる誰かと話したりするだけでも、長男は全く問題ありませんが、末っ子は誰かと話す人を見つけるまで家の外で泣いて座っていることもあります。

人々の目を見て、物語と弧を作り、コミュニケーションを取る自信を持つ能力は、専門的にも恋愛的にも自分の重量クラス以上でスコアを取る鍵です。それが人生の鍵です。たくさんのお金を稼ぎ、素晴らしいパートナーを見つける必要があります。

テキストやカード、メモを通してでも、素晴らしいストーリーを作る能力、または人々のグループの前に立って1,000万ドルを彼らのクレイジーなアイデアに投資すべき理由を伝えるか、一緒にいると面白い人だと誰かを説得する能力、それがすべてです。

あなたは常に正しくつぶやいているが、人々を行動に移すことができない人になりたくありません。間違っていても人々を説得できる人の方が、正しくても人々を説得できない人よりも良いのです。

本当に良いレパートリーを持ち、よくコミュニケーションを取り、よく書くことができること、息子たちに書かせようとしているのは非常に困難です。なぜなら、ほとんどの偉大なコミュニケーターは書くことから始まると思うからです。私は18か月ごとに本を書きます。それがすべての始まりだと思うからです。書かれた言葉は本当に困難で、強い文法で論理的に議論を組み立てることができるなら。

成功したければ、『Elements of Style』を7回読んでください。それが私がしたことです。そして自分を人々の前に立たせ、あなたのコミュニケーション媒体を理解させてください。パーティーで見知らぬ人のところに行き、恋愛的に興味のある見知らぬ人のところに行き、拒絶に慣れ、コミュニケーションに慣れ、ユーモアに慣れ、社交的になることに慣れてください。

それが鍵だと思います。たくさんのお金を稼いだ誰かを見せてください。そうすれば、異常に天才的な誰かを見せるか、あなたはその人ではないと仮定すべきです。または、他の人々を行動に駆り立てる能力を持っている誰かを見せるでしょう。そして、彼らがその部屋にいないときでさえ、彼らがとても好感が持てて魅力的だから、機会の部屋に置かれます。彼らがとても好感が持てて魅力的である理由は、あらゆる異なるタイプのフォーマットと媒体で人々を魅惑し、関わらせる信じられないほど不思議な能力を持っているからです。

エリート層への集約とAIの影響

もし私が息子たちに何かを与えることができるなら、あらゆる異なるタイプのフォーマットと媒体で人々を開き、関わらせる能力です。また、あなたは先ほど彼らが上位10%にいる必要があるか何かそのようなことを言いました。

はい、まあ、私がそれを言う方法は、もしあなたが上位10%にいるなら、下位90%の人々より5から10倍多く稼ぐことになるでしょう。これは下位90%が必要だという残酷な現実です。上位10%が価値の120%を追加し、下位90%がマイナス20だが、あなたは彼らを必要とするという私の態度です。だから私は常に会社の上位10%を特定し、彼らを大幅に過度に補償しようとします。

それは企業世界で大まかに起こっていることだと思います。ジェイミーのような少数の人々がいるか、誰かがある時点でジェイミーをこのチーフサイエンティストとしてスーパースターとして特定し、彼女を座らせて「ジェイミー、ここに留まるならとてもお金を稼ぐことになる」と言いました。他の皆は良い生活を送りますが、それほど多くは稼ぎません。

世界は上位10%、上位1%に向かっており、AIはマネージャーがそれをより速く理解するのを助けるでしょう。私は、あなたが行うことで異常に優秀であることは例外的な時期だと思います。平均的であることはひどい時期です。私の父はアメリカに移住した後、「アメリカは愚かであることがひどい場所だ」と言っていました。彼が意味していたのは、社会的セーフティネットとUBIの概念、誰もが仕事を持つことを確実にすることは、あまりアメリカ的ではないということだと思います。それはますますそうなっていると思います。

AIによる新たな才能の発見

カナダ人としてアメリカに来た私の視点は、到着初日にこの場所がダーウィンを信じており、カナダはそうではないということでした。ジェイミーさん、私がここで素朴で妄想的すぎるか、楽観的すぎるかもしれませんが、以前はできなかった人々がAIによって例外的になることができるかもしれないという希望は？

私たちには自然な能力があり、良い教育があり、良いメンタリングがありますが、おそらく私たちはAI、具体的にはこれらのスキルと技術を活用して自分自身を例外的にする方法を知っているために、新しい例外的な人々を見つけるでしょうか。AIの使い方を知っているためにチームで新しいスターパフォーマーが現れているという証拠を見ていますか？

それには多くの答えがあります。異なる時間スケールで、異なる方法で。AIと生産性、それが与えていた影響のすべての初期研究について言いたいのは、この種の能力の圧縮でした。実際に、うまく書けない低パフォーマーが突然何かをうまく書けるようになり、うまくプログラムできない貧しい開発者が合理的にプログラムできるようになる、というのを見ていました。

それは実験室の研究に現れ、ある程度そのようなものです。そのような圧縮があります。しかし、その後、私たちが話していることになります。新しいことをアンロックし、新しい方法について考える方法になります。そのため、私たちが話しているスキルが重要になります。

より最近の生産性に関する研究の一部、特に現実世界の文脈で、または特に協力的な文脈でグループがどのように一緒に働くかを見ると、実際にもっと差別化し始めるのも見えます。

チームワークとAIを見ている最近の研究がありました。そこから特に飛び出したことの1つは、AIと一緒に働くチームが例外的な結果を生み出す可能性が2倍で、2倍の価値を得たということでした。だから、私たちが考えなければならないことは確かにそうだと思います。例外的な価値を見始めるでしょうし、それは多くの場所に現れるでしょう。

AI依存のリスクと人間らしさの価値

ソーシャルメディアでしたように、AIに依存することを心配していますか？認知的にすべてをAIにオフロードすることを心配していますか？スコット、これはあなたの懸念の1つですか？

私たちはすでに依存しています。参考までに、AIは人間レベルと社会レベルで現れるので、ある意味でスコットが「私はAIをそれほど見ない、AIをそれほど使わない」と言っているときに、彼は飛行機を飛ばすのが好きで、彼の飛行機はAIによって飛行されているようなものです。

これは、私たちがそれに依存している、それが構造的であるという意味です。私は、技術が私たちにどのように影響するかという異なる質問があると思います。私たちは技術を使用し、技術に影響しますが、それは私たちに影響します。私たちがどのように一緒に働くかに影響します。それがあなたが本当に言及していることだと思います。

これはあなたが尋ねていたスキルの質問に直接関係します。あなたが学んでいるスキルについて考えるときです。計算機を手に入れると、正確な数学の部分をもうする必要はありませんが、数学をする方法を理解することには価値があります。実際に、私は子供たちが小さかったときに何を学んだかが非常に興味深いと思いました。

実際に暗記にも価値があります。脳にそれらの認知経路を敷設するようなものは本当に重要ですが、計算機を持っているために彼らが学んだことは、良い見積もりをする方法を学んだことでした。何かをするときに得ている答えが正しい桁数であるかどうかを理解しなければなりませんでした。

だから、これらのスキルです。手書きは私たちが知る必要のないスキルですが、そのような細かい運動技能は計画と手と目の協調、すべてのこれらの重要なことを必要とします。だから手書きを学ぶ必要はありませんが、料理をすることができます。

これは重要です。これは本当に重要で、スコットが言っていたことのベースにあると思います。AIは非常に速く変化しており、私たちの周りの多くのものが非常に速く変化していますが、人間であることの意味は基礎的で、それは変化していません。それに本当に寄りかかることが私たちの前にあることの一種です。

孤独という最大のリスク

あなたの子供たちは何をするまで家に帰れないのですか？

見知らぬ人1人と話すまで、彼らを家に帰らせません。彼らがしなければならないのは、見知らぬ人1人と話すことだけです。

しかし、ジェイミーさんが言ったAIのダウンサイド、リスクに関して、それが意識を持って私たちを殺すことを決定するとは思いません。自己修復武器のドローン軍は可能性がありますが、攻撃的手段と同様に防御的手段にAIを活用できるはずです。所得不平等は大きな問題ですが、それは新しいことではありません。それは私たちが行った企業決定です。アメリカでの私たちの戦略は所得不平等です。民主党と共和党の政権の下で税金を削減し続けています。

所得不平等は、それがひとりでに起こっているという複雑さの錯覚ではなく、私たちが行った意識的な決定です。現職者がプロパガンダを使用して、参入者が彼らのために来て、彼らを殺して、彼らのものを奪わないようにします。

誤情報について、率直に言って、誤情報は私たちが心配していたほど悪くありませんでした。悪かったですが、私たちが何が起こっているかわからない霞の中にいることはありませんでした。少なくとも2年前よりもそれ以上ではありません。悪化する可能性があります。大きな問題です。割り引いているわけではありません。

人々が話さないAIの最大のリスクは孤独です。私たちは哺乳類です。私たちはお互いに依存し、交流し、議論し、お互いに触れ合い、仲良くしたり、仲良くしなかったり、友情をナビゲートしたり、序列をナビゲートしたり、会社で部屋を読む方法を理解したりすることになっています。

私が心配しているのは、多くの若者、特に私がよく考える若い男性が、世界で最も資金力があり最も才能のある企業が神のような技術で、若者、特に若い男性に、アルゴリズムで画面上で合理的な人生のファクシミリを持つことができると説得しようとしていることです。

なぜ同じニッチな興味を持つ人々をRedditやDiscordで、AIを使って見つけることができるのに、友達を見つける努力をするのでしょうか？なぜネクタイをつけて仕事に現れ、見栄えを良くし、毎晩ハイになることをやめることができるRobin HoodやCoinbaseで株や暗号を取引し、学習や投資の幻覚を持つことができるのに？あなたは学習していません、あなたはギャンブルをしているのです。

なぜ私は良く見えるように努力し、シャワーを浴び、ワークアウトし、拒絶に耐え、計画を立て、親切さを伝え、優秀さを示し、回復力を示すのでしょうか。ポルノがあるのに。

AIはこれをすべてより悪くするだけだと思います。私たちは、実際に公共の利益を気にしない、株主価値に焦点を当てた企業の手によってAIとそれをすることになっていることを開発しており、それが彼らがすることです。私たちは、30歳で目覚めて、友人、メンター、または仲間との本当の親密な関係を持ったことがない、不安で肥満で落ち込んだ若い男性の新しい非社交的、無性の種を進化させています。

あなたは私を殺しています。今これは働き方の未来についてであるはずで、チャットで何が起こっているか知っています。彼らは「グレッグ、あなたはこの会話をコントロールしていない、この男は孤独に戻っている」と言っています。

私はそれが初めて意味のある会話をしていると思います、グレッグ。これは重要な会話だと思います。

スコット、仕事に戻しましょう。あなたが若い人にとって、オフィスに入ること、オフィスは機能ではなく特徴です。人々から跳ね返り、人々のところに行き、コーヒーを頼み、デートを申し込み、メンターになるように頼んでください。はい、画面上で素晴らしいことは何も起こりません。若い人々にとってリモートワークは災害です。

協力とAIの未来

ジェイミーさん、私たちを締めくくってください。あなたには4人の息子がいて、彼らは卒業時に知識経済に参加しようとしています。親として、または今日のオーディエンスのほとんどが、スコットが言ったように、若い人々を管理し、AIが彼らの仕事の一部をし始めているこの瞬間に彼らを準備しようとしているチームリーダーである、彼らと私たちの残りへのアドバイスで私たちを連れて帰ってください。

私はそれを結びつけ、AIを働き方の未来にも結びつけます。現在、私たちは個人的な文脈でAIを見ていると思います。そして、興味深く刺激的なことは、AIが私たちがよりよく協力するのをどのように助けるか、技術が私たちがよりよく協力するのをどのように助けるかです。

この通話で、私は今少し違った考えをします。他の人々との会話は本当に重要で、私たちが持っているそれらの会話は、AIが私たちがよりよく一緒に働き、より興味深い会話をし、私たちの子供たちが成長し、働きたいと思う新しい世界を作ることを可能にする機会と、私たちが見ようとしていることだと思います。

終わりに

素晴らしい。お二人ともご参加いただき、ありがとうございました。グレッグさん、ジェイミーさん、ありがとうございました。世界中の皆さん、ご視聴いただきありがとうございました。