あなたの仕事は次や: AIがあなたのキャリアを永遠に変えてしまう方法
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みなさん、こんにちは。私の名前はイゴールです。AI Advantageのユーチューブチャンネルとチームを運営しています。私たちの仕事は、生成AIの分野で新しいAIのリリースを見つけるだけでなく、それらをテストすることです。今日は、ディランの番組に出演できて嬉しいです。
さて、教育について話しましょう。教育の未来についてどのように想像できるか、あなたの考えを聞かせてください。これらのモデルを使って作業している中で、時には質問の答えを学んでいると思いますが、学校に通っていた時とは違う感じがしますか？今日生まれた子供たちが、アバターの友達や、ミームから社会化、生産的な生活に必要なスキルまで、すべてを学ぶような未来について、何か直感的なものはありますか？
私は、今の教育システムが今日の世界が提供するものと全く合っていないと思います。過去30年間のインターネットやグーグルの登場によって、情報検索がどのように変化したかを見るだけでも、馬鹿げています。私が学校に通っていた頃を覚えています。今、私は32歳です。12歳か14歳くらいの頃、つまり15年から17年前、先生たちは「ポケットに電卓を持ち歩くことはできないよ」と言っていました。結果はどうなったでしょうか。
この分野のミームの一つですが、そういう考え方はもう古いですね。常にテクノロジーや電卓やスマートフォンへのアクセスを失うような世界にはもういないと思います。その点は過ぎ去ったように思います。そうだとすれば、生成AIテクノロジーや将来の開発についても同じことが言えるでしょう。それらはここにあり、変わることはありません。
現在の学校システムや教育システムは、インターネット以前の世界のために設定されています。教育に関する議論全体にあまり深入りせずに言えば、確かに検討すべき点はたくさんありますが、私たちのコミュニティ内には、大学での学習と教育の両方に生成AIを使用することに焦点を当てている学者のサブセットがあります。私たちの最初の会議で到達した結論の一つは、10の異なる角度から来たものでした。本当に興味深かったのですが、基本的に、これまでの開発に対して目を閉じ、無視してきた場合、何とかやってこれました。ある程度は機能していました。
辞書をインターネット検索よりも好んで使用したり、手動で計算をしたりすることもできましたが、生成AIがこの段階に達した今、その時代は終わりを迎えています。完全に浸透するまでには時間がかかるかもしれませんが、価値のある論文を書いて発表する人と、同じ人がジェネレーティブAIを使って価値のある論文を書いて発表する場合、違いは明らかです。2番目の人は、ワークフローを1つ実装するだけで、その論文を10、15、20の異なるジャーナルに発表することができます。なぜなら、AIモデルやワークフローが、論文内のすべてを20の異なるジャーナルのフォーマットに合わせて再フォーマットするように調整されているからです。
従来の世界では、これには数ヶ月、場合によっては1年もかかるでしょう。テクノロジーユーザーは、この単一のユースケースだけでも大きな優位性を持っています。そして、このようなユースケースは数十にも及びます。AIチューターなどについてはまだ話していませんが、ギャップがこれまで小さすぎて無視できたのに対し、生成AIの登場により、ギャップが大きく開いたと思います。もはや無視できないと思います。そして、今後2〜3年の間に、従来の教育を私たちが想像する以上に揺るがすと思います。それが私の意見です。
チャットGPTのような何かが多くの分野でスマートであるという考えは、私の心を吹き飛ばしました。人生の中で、車の問題で整備士に行ったり、医療問題で医者に行ったりすることがありますが、情報を持ち込む方法が、人間にはできない、あるいはごく少数の人間にしかできないような方法で行われることがあります。まさに、これらの奇妙なことを研究した非常にユニークな人物でなければ、そのようなつながりを作ることはできないでしょう。
そして、それがどんどん成長していくことは分かっています。なぜなら、時々夜寝る前に足がピクピクすることがあります。これは「むずむず脚症候群」と呼ばれています。いろんな人に「これは何？」と聞いてきました。「ああ、それは鉄分の問題だ」とか「これこれに関係している」とか言われてきました。
そして、ある時、ChatGPT 4.0モデルで遊んでいたら、「ああ、知ってるよ。スカンジナビアを通る祖先の一族で、より一般的なんだ」と言われました。私はスカンジナビア人なので、「えっ、これには誰も教えてくれなかった遺伝的な要素があるの？」と思いました。そして、調べてみると本当にそうだったんです。でも、一般開業医でこれを研究した人はいないと思います。ただ、GPに深く掘り下げる人はいないでしょう。
このように、それが物事を見つけられることに、私は本当に感動しています。ですので、知識の幅広さに驚いたことはありますか？
ああ、いつもですね。実際、その多分野にわたる知識は、私がいつも使っている主なブレインストーミング技術の一つです。それは、言ってみれば大学レベルの教育をほとんどの分野で持っているので、一つの分野からだけでなく、ブレインストーミングする能力があります。
私のお気に入りのプロンプト公式の一つは、二つの異なるものを掛け合わせるというものです。これは超メタな公式ですが、作業するときによくこれを参照します。YouTubeの動画のアイデアを求めるだけでなく、職業XYZのレンズを通してYouTubeの動画のアイデアを求めるというものです。
これは本当に面白いです。なぜなら、YouTubeドメイン内のトレーニングデータにアクセスできるだけでなく、「さあ、今度は自動車整備士の視点から見てみよう」と言うと、本当に驚くような結果が得られることがあります。だから、絶対にこれをよくやります。特にブレインストーミングのときは、「XYZのレンズを通して」というようなプロンプトのスニペットを使って、予想外のものを投げ込むのが好きです。魔法のような感じです。
今日、人々が学べることは何だと思いますか？どのような未来につながると思いますか？そして、将来どのようなスキルが必要になると思いますか？
今日、最も影響を受けている仕事を一つ挙げるとすれば、それはマーケターです。マーケティングへの関心と参加の流入は凄まじいものがあります。そして、もちろんコーダーもそうです。2024年にコードを扱う仕事には、ある程度のAI統合が必要です。
これらが今日思い浮かぶ主な2つのことですが、それ以上に、それは本当にスペクトルだと思います。そのスペクトルは、非常に定型的な仕事から、すべての決定が一回限りの、直感に基づいた仕事、つまり合理的な形式というよりも感情がより関与する仕事まで及びます。
時間とともに、このスペクトルがどこまで移動するか、より直感に基づいた仕事にどこまで到達できるかは、正確には分かりません。しかし、確実なのは、ある仕事が従う手順を半日か1日かけて図式化できるなら、AIを搭載したシステムがそれを引き継ぐのは時間の問題であり、しかもそれほど時間はかからないということです。
最初は部分的に、今日私たちが目にしているように、そしてだんだんと増えていき、最終的には完全に引き継がれるでしょう。だから、これが仕事を見る最良のレンズだと思います。どれだけ定型的か、1日でマッピングして、すべてのプロセスのSOPを書くことができるか、ということです。
現在のコーディングの状況はどうですか？
具体的にどのようなタスクかによって異なりますが、開発速度は2倍から3倍の範囲ですね。Sonetが大きな変化をもたらしたと思います。もし、Sonetの能力とGemini 1.5 Proのコンテキスト長を持つ01のようなものが登場すれば、それが4倍から5倍の倍率になるかもしれません。
しかし、エンドツーエンドのソフトウェア実装については、本当に言うのが難しいです。人々が予想するより長くなるかもしれません。なぜなら、すべてをまとめ上げる最後の部分は、今行っているコードスニペットの生成よりもはるかに難しいからです。
このスペクトルのこの端にある、コードスニペットを生成して動作させるような簡単な問題を解決することは、トレーニングや微調整が比較的容易だと思います。しかし、実際に動作し、コンパイルされる何百万トークンものコードをコンパイルすることは、全く別の話だと思います。
だから、私の直感では、プロセス全体がエンドツーエンドで自動化されるまでに、予想外に長い時間がかかるかもしれません。しかし、確かに今、物事を構築することについては、非常に面白い甘い地点にいます。経験の少ない人でも、非常に短時間で多くのことができるようになっています。2年前にはそのようなことは全くありませんでした。
今、例えば10代の若者が、特定のキャラクターを持つクールなビデオゲームのアイデアを思いつくようなことはありますか？それほど凄いものではなく、サイドスクローラーのようなものや、以前見たことのあるものですが、自分自身のゲームになるかもしれません。自分自身の世界を構築し、拡散モデルを使用して自分自身のグラフィックスを作成するようなことは可能ですか？それともまだ手の届かないところにあるでしょうか？
ジェネレーティブAIは、サイドスクローラーの構築をより簡単にするだけです。多くのコードスニペットを生成し、テクスチャを作成し、多くのプロセスを加速することができます。しかし、10代の若者がサイドスクローラーを構築することは、全く手の届かないところにはありません。
実際、Steamゲームの流入を見れば、UnityやUnreal Engineのような広くアクセス可能で無料のゲームエンジンの登場と、この分野の新しいゲームの流入を正確にマッピングすることができます。ジェネレーティブAIなしでもそれはできますが、ジェネレーティブAIはそれを加速させるだけです。
ところで、TimのDoomに関する動画を見ましたか？あるいは、AI Doomについて誰かがカバーしているのを見ましたか？
ああ、もちろんです。絶対に魅力的でした。DeepMindが達成したことについて、あなたの考えは何ですか？
実際、ゲネレーティブゲームエンジンは、ジェネレーティブAI全体の分野で最も興味深いものの一つだと思います。なぜなら、それは多くの人が持っている夢だからです。「レディ・プレイヤー・ワン」やそれに類するものを見た人なら誰でも、それが究極のものだと思います。世界のジェネレーター、それはSoraが暗示したもので、だからこそ多くの人の想像力を捉えたのだと思います。
DeepMindのDoomの例は、すべてがリアルタイムで、あなたが経験するその瞬間に生成されるとしたらどうなるかの最初の glimpse です。これは、今日我々が持っている「上司へのメールの下書きを作成して」というような使用法とは全く異なるレベルです。リアルタイムで世界を生成すること、カメラやニューラルリンクなどから取得されるかもしれないカスタムコンテキストに基づいて世界を生成することは、本当に究極のレベルだと思います。それを見られて非常に興奮しました。進展することを願っていますが、これらのものをトレーニングするのは途方もないことです。
ただ、ある意味では、常に生成し続けているなら、その最大サイズは現在の最大サイズのままかもしれません。なぜなら、それ以降はすべて生成されるからです。ゲームは数百ギガバイトの大きさにはならず、単に計算量が多くなるだけかもしれません。うまくいけば、単一のRTXのようなもので、そして単にプレイし続けることができます。無限にプレイし続けることができ、DLCもアップデートもなく、ただ生成、生成、生成し続けるだけです。多分、学習したり、メモリステートを持ったりするかもしれません。しかし、そうですね、将来ゲームがどのようにプレイされるかを考えるのは非常に魅力的です。
そうですね、私にとって最も面白いのは、もしそれがマルチプレイヤー体験だったら、つまり社会的な体験で、その環境を共有できるようなものだったらということです。なぜなら、人生と同じように、何をしても、この世界で楽しみや喜びを得られるのは限られています。冒険を一人で進めている限りは。だから、そのようなものができて、そして全部隊で集まれるのは本当に面白いと思います。
言語翻訳についてはどうですか？何かツールを試してみましたか？今、AIが私たちのために普遍的な言語を作り出し、基本的にリアルタイムで、誰かが中国語で話し、あるいは同時に北京語と英語とスペイン語で話しても、人々がただ会話できるようにすることができる段階にあると思いますか？世界のコミュニケーション方法を広げられるかもしれません。
そうですね、音声アシスタントがそれを示し、約束しました。そして、私たちはまだそれを待っています。今日、私が見た限りでは、毎日使いたいと思うような解決策はありません。レイテンシーがまだ少し低く、時には翻訳の品質が完全ではありません。しかし、音声アシスタントは、機能する可能性のあるこれの最初のバージョンを示唆しました。ただ電話を取り出してオンにして、そしてライブで翻訳するというものです。
これは私にとって特に興味深いです。なぜなら、私は幼い頃から3つの言語を学ばなければならないような環境で育ったからです。私たちは国を移動しました。スロバキア語、英語、ドイツ語をこのレベルで話します。私はいつも様々な国で英語の学校に通っていました。そして、9歳の時にスロバキアからオーストリアに引っ越しました。ドイツ語を一言も話せないまま引っ越して、そこで機能するために言語を再び学ばなければなりませんでした。
それは面白いです。なぜなら、それぞれの言語には、しばしば翻訳が難しい文化が埋め込まれているからです。しかし、実際に01について話すことに話を移しましょう。なぜなら、私がすぐに見つけた主な使用例の一つは、これまで見た中で最高の翻訳者だということです。例えば、ドイツ語には本当に奇妙な表現があります。他の言語に翻訳すると、「何だこれは、全く意味が分からない」とか、「気持ち悪い」とか、「他の言語では意味をなさない」というようなものです。しかし、ドイツ語では使われていて、翻訳が難しいのです。
これを翻訳ツールに入れると、文字通りの翻訳が得られます。しかし、01は実際に翻訳について推論し、反復することができ、意味をなす何かを与えてくれました。これは、これらのより難しい表現のいくつかについて、私が初めて見たものです。そして、音声アシスタントは、翻訳するライブインターフェースを示唆しています。だから、言語翻訳の未来は明るいと思います。そして、おそらく世界をもう少し一つにすることができるかもしれません。
おそらく、新しい01モデルが行っているステップバイステップの思考が、本当の翻訳に必要だったのかもしれませんね。2つのコーディング言語のように考えるのではなく、人間の文脈からより考える必要があり、それには本当の人間の知識が必要です。それが解決し始めているものだと思いますか？
正確には分かりません。でも、多くの場合、最初の翻訳は、フレーズに含まれている特定の文化的文脈を捉えるのに失敗することがあります。しかし、10のステップを経ると、より広い文脈で考慮する能力があり、そしてそれが文化的文脈をフレーズに注入し始めると、より近づき始めると思います。
例えば、私の最初のビデオですぐに思い浮かぶ一つの例があります。それはドイツ語の最も奇妙なフレーズの一つです。ドイツ語で「Da geht der Hund in der Pfanne verrückt」というのがあります。これは文字通り訳すと、「そこで犬がフライパンの中で狂う」というような意味になります。何て変なんでしょう？でも、これは実際にオーストリアでかなり一般的に使われる表現なんです。
これを単に翻訳すると、「わあ、それはクレイジーだ」というような感じになります。これは機能しません。これは翻訳ではありません。これはその表現が使用される文脈ではありません。それはもっと...そして01は実際にこれについて推論し、私が見て「そうだ、そうだ、これが実際にそうだ」と思えるような方法で翻訳することができました。
実際、最初に「damn」を含めることでそれを行ったと思います。「Damn, that's crazy」と。実際、「that's crazy」と「damn, that's crazy」の意味を取ると、似ているように聞こえますが、同じではありません。「Damn, that's crazy」を使う状況は異なります。なぜなら、「Damn」と言うとき、実際にそれに驚いているからです。そして、単に「that's crazy」と言うだけでは捉えられない驚きの要素があるのです。
それは微妙ですが、違いを生みます。01はこのようなものを翻訳することができ、私はただ「わあ、これは次のレベルだ」と見ているのです。
大企業について話し始めましょう。誰が最初に人工超知能や人工汎用知能を達成する可能性が高いと思いますか？
複数のプレイヤーになると思います。人々は大手テック企業の能力を非常に過小評価していると思います。彼らの全てがそれを実現する能力を持っていると思います。全ての企業がそれを実現するわけではありませんが、例えばGoogleのような企業を見ても、彼らが実際にリリースした製品や今日利用可能な機能を見れば、Open AIとの間にそれほど劇的な差はありません。
人々は本当に彼らを過小評価していると思いますが、事実は、彼らは最大のコンテキストウィンドウを持つモデルを持っており、ビデオのアップロードを受け付けることができる唯一のモデルであり、彼らにしか利用できないいくつかのユニークな機能を持っています。そして、GmailやYouTubeなどとのネイティブな統合もあります。これらは全て、Open AIでは得られないものです。
つまり、彼らは全て競争しているということです。そして、私たちがASIやAGIと呼ぶようなポイントに到達する企業は複数あると思います。複数の企業がそのポイントに到達すると思います。そして、それができる企業のクラスターはかなり明確です。大手テック企業と、おそらくOpen AIとAnthropicだけです。私の理解では、それがこの分野の全てです。
だから、それが私の答えになりますが、難しいですね。だからこそ、私は全てに目を光らせています。もし一つの企業に賭けなければならないとしたら、まず、そうはしないでしょう。歴史が教えてくれたように、テク
ノロジー分野での勝者を予測するのは本当に難しいからです。ある時点では明白に見えても。でも、本当に選ばなければならないなら、Open AIは世界で最悪の賭けではないと思います。正直に言って、一つ選ぶとすれば、そうですね。
Googleについて何か肯定的なことを言ってくれて良かったです。個人的に、Geminiのバッシングにはもう飽きてきました。期待に応えられなかったことは分かっています。同じページに乗るのに苦労している大きな会社を持っていることも分かっています。しかし、同時に、デミス・ハサビスはこの分野の最も偉大な発明家の一人であり、彼の人柄や物事の考え方から見て、より優れたリーダーの一人のように思えます。
一旦、彼らがその機械を正しい方向に動かし始めれば...彼らは自社のスーパーコンピューター用に真のCUDA競合品を内部で構築した唯一の企業です。まだ潜在的な可能性はあります。
そうですね、私もそう思います。彼らのリリースに関して多くの面白い失敗があったので、ある時点で彼らをバッシングしないのは難しいですね。彼らの製品フォーカスは常に少し弱かったです。R&Dを製品にうまく統合できていませんでした。しかし、それは進歩とは少し異なります。
その通りです。しかし、今の状況を冷静に見て、利用可能な機能セットとモデルを見れば、彼らはトップにいます。彼らを軽視すべきではありません。
あなたの経歴について聞かせてください。このテクノロジーへの情熱をどのようにして得たのですか？何がきっかけでしたか？あなたの人生の大きな節目は何でしたか？
はい、全体的に見て、それは私の性格に由来していると思います。私の人生は多くの変化によって定義されてきました。自分ではコントロールできない変化です。だから、私に残された唯一の選択肢は適応することでした。
9歳の時にスロバキアからオーストリアに引っ越したとき、ドイツ語を一言も話せませんでした。そこで機能するためには言語を再び学ばなければなりませんでした。そして、時間とともに、このような出来事が何度もありました。
私はそれを受け入れ、環境がどのように変化しても、少しの学習とオープンな心があれば、これらの新しい問題を解決できる新しいスキルにつながることを学びました。15歳でPhotoshopを学び、16歳でPremiere Proを学び、18歳でAfter Effectsを学びました。Python開発も独学で学びました。大工仕事も学びました。すべてのボードスポーツを学びました。
どの分野でも、私が興味を持ったものは何でも、常にこの無限の学習マインドセットを持っていました。そして、「この分野ではスキルがないかもしれないが、1週間くれれば」という自信を常に持っていました。
それが技術への興味と相まって、新しい技術が登場すると、常にそれらの最前線にいる状況を生み出しました。ChatGPTは多くの例の中の一つに過ぎません。幸運にも、ウェブサイトのリリース当日にそれを知ることができました。週末をそれに没頭し、そこでできるいくつかのトリックや特定のプロンプトを見つけました。それらは私にとって心を打つものでした。「これができる、あれもできる」と。
そこで自然に、それについてYouTubeビデオを作成しました。なぜなら、私はすでに5つ目のYouTubeチャンネルを持っていて、今のような自宅セットアップもあったからです。ただ、学んだことを報告しただけで、人々はそれを楽しんでくれたようです。だから、また作りました。そしてまた。そしてまた。
そして約2ヶ月後、全世界が気づき始めました。2023年1月の終わり頃、すべての注目の波が押し寄せてきました。私は学んだこと、発見したことについてYouTubeビデオを作り続けていました。また別のスキルを学んだわけです。
しかし、その時すべての注目が集まってきたとき、私のチャンネルにはすでに約20本の動画がありました。そんな感じです。無限の学習と無限の好奇心が、新しいテクノロジーのリリースとそれらを教えることに関しては、うまく組み合わさるんです。
そやから、家族の生活のせいで、いろんな国を転々としてたってことやね。そのせいで、デジタルな方法でお金を稼ぐ方法を考えるようになったんかな？だって、大工仕事の話も出てきたから、ちょっとの間、現実世界の仕事にも興味があったんかなって思ったんやけど、それはどういう風に全部つながってんの？
いや、ちゃうねん。ただ、いつも好奇心旺盛で、新しいスキルを身につけたかってんな。これまでの仕事は動画制作やってん。最初はフリーランスのビデオグラファーとして働いてて、それから小さな動画制作会社を立ち上げたんや。主な仕事は、企業向けに教育コンテンツを制作することやってん。販売トレーニングや教育シリーズ、ウェブシリーズ、社内研修なんかを作ってたんや。
それが主な仕事で、他のことは全部副業みたいなもんやったな。ただ楽しんでやってただけや。例えば、大工仕事とガーデニングは、コロナ禍の時に始めたんや。テラスがあって、それがちょっと整理されてなくて、綺麗じゃなかってん。「ずっとやりたかってんな」って思って、電動工具を買って、YouTubeの動画を見始めて、全部自分で覚えたんや。そして、全部の改造プロジェクトが終わったら、次のことに移ったんや。
技術的なスキルも同じやね。いつも学ぶことが好きで、学ぶのが大好きやったから、動画の分野で学ぶことがなくなったら、開発や大工仕事、他のチャレンジに移っていったんや。動画制作、ライブストリーミング、オーディオ、ビデオについて学べることには限りがあるからな。それに5、6年かかったけど、そのあと他のことに移っていったんや。
生成AIは、たまたま出会ったものの一つやね。ChatGPTを手に取って、「何か新しいこと教えて」とか「次に学ぶべきスキルは何？面白いことを教えて」って感じで使ったんやろうな。生涯学習者タイプの人やと思うわ。
ChatGPTは具体的に言うと、本当に素晴らしかったんや。他のすべてのことのためのステロイドみたいなもんやったからな。全ての分野での output を boost するために、この助手として使えるからや。
最初に投げかけたのは、動画制作に関連したことやってん。「冗談やろ？アイデアのブレインストーミングに全部この時間を使ってきて、脚本や絵コンテの下書きを考えるのに全部この時間を使ってきたのに、今はプロンプトで出せるんか？」って感じやってん。ターゲット層を含めたり、以前の絵コンテのテンプレートを全部保存してあるのを含めたりできるんやで。それ、すごいやん。
その時点で、動画ビジネスのために70テラバイトのサーバーを家に置いてたんや。いつも音を立ててて、ちょっとうるさいサーバーやってんけど、そこにあるすべてのデータのおかげで、テンプレートを取り出してChatGPTにアップロードし始めることができたんや。「わお、トレーニングビデオの台本を一瞬で作れるようになったわ。これは本当にすごい」って感じやってん。
最初は、すでにやっていたことをパワーアップするだけやってん。それが自分にとって役に立ったんや。そして、自分にとって役立つことを人々に教え始めたら、彼らもそれが役立つと感じてくれて、それからどんどん異なる分野に拡大していったんや。
なるほどな。今はどんな感じで学んでるん？YouTubeでよく見てる人とかおるん？TwitterとかほかのSNSやニュースレターとかで、誰からの影響を受けてるん？今はどこから学んでるん？
そうやな、本当にトピックと分野によって違うんや。今、本当に時間を使ってるのは、コミュニティの構築と開発の方法を学ぶことやな。これが一つ目や。二つ目はEメールマーケティングで、三つ目はカイトサーフィンというスポーツの上達や。思いつくままに言うと、今本当に進歩しようとしてるのはこの3つやな。
そして、分野によって、あるいはスキルによって、全然違う感じになるんや。カイトサーフィンでは、本当に...ちなみに、カイトサーフィンのコミュニティってどんな感じなん？実際に人々と会って、一緒にカイトサーフィンしたりしてるん？
ああ、そうやで。去年リスボンに引っ越したんやけど、主な理由の一つが、「俺の人生、仕事だけで決まってるな」って思ったからや。完全に仕事だけやないけど、ほぼ仕事だけで決まってるんや。だから、オフの時間や仕事の合間の数時間を、好きなことをして過ごせるようにしたかってん。海の近くに引っ越せば、それができると思ってな。
そやから、よく朝8時に起きて、一日中仕事して、午後6時くらいに外に出て、ビーチに行くんや。風が良ければ、海に出て乗るんや。いつも同じ数人がおるんやけどな。
確かにコミュニティはあるけど、学習プロセスは普通、カイトサーフィンだけやなくて、Eメールマーケティングとかほかのスキルも含めて、ただやってみて、たくさん失敗するんや。そのあと外部の情報を取り入れ始めるんや。
本当に自分のアイデアを形成するのが好きで、それがAIの分野での成功の一部やと思うんや。AIの旅を近くで見てくれた人なら分かると思うけど、他の人のアプローチをコピーすることから始めたことは一度もないんや。自分のアプローチを考え出して、自分のアイデアを形成してから、他の人の作品を見始めて、それらのアイデアを取り入れて自分のものを強化するんや。
でも、いつも...学習と、この革新と発見に焦点を当てたマインドセットにとても慣れてるから、チームと冗談を言ってたんやけど、「AIのクリストファー・コロンブス」みたいなマインドセットを持ってるって。ただ船に乗って、外に出て行って、うまくいけば何か見つけて、それを持ち帰って、もっと良くすることができるんや。でも、本当にこの「戦争の霧」が好きなんや。これが、あまりよくマッピングされていないジェネレーティブAIのような分野で役立つように思えるんや。
そうやな。多くの人が、ただ物事をする energy を見つけるのに苦労してるように見えるんや。あんたが自然に「doer」やってのはすごいことやな。私にもそういう瞬間はあるけど、時々自分を説得しようとしたり、小さなハックを使って助けを借りたりすることがあるんや。生産性とAIについて何か学んだことはある？ChatGPTを使ってモチベーションを上げたり、興奮させたりしたことはあるん？
ええ、それは良い質問やな。見てみ、ある種の心理的な構造がこのように機能するのを本当に妨げる可能性があると思うんや。でも全体的に言えば、これが全ての人に当てはまる生産性のヒントやと言わなあかんなら、一つだけ思いつくのは、時間の支出だけでなく、エネルギーの支出も追跡し始めなあかんってことや。
多くの場合、人々は「それをする時間がない」と言うけど、本当に言いたいのは「それをするエネルギーがない」ってことなんや。だって、私たち全員が同じ量の時間を持ってるやろ？それが制限要因やとは思わへんな。
人々がよく挙げる良い例は、「ほら、イーロンは彼がやってる会社を運営してて、あんたと同じ量の時間を持ってるのに、あんたはゴミを出すこともできへんのか」みたいなもんや。そして、それは本当やな。でも、それはエネルギー管理のためなんや。
そこで、この「自分の心に従え」とか「情熱に従え」みたいな生産性のアドバイスが出てくるんや。なぜなら、核心では、それが言ってるのは「ほら、それをやるなら、タスクをこなした後に疲れ果てることはないやろ。むしろエネルギーが湧いてきて、他のことに投資するためのエネルギーがもっと出てくるやろ」ってことなんや。
だから、実践的なアドバイスをするとしたら、人生のアクティビティを棚卸しして、それらがあんたのエネルギーレベルにどう影響するか、そして関係性や感情にどう影響するかを見てみることやな。それを追跡できれば、どの活動があんたを疲れさせるのか、どの活動が実際にあんたの活動に加わるのかを理解できるんや。
例えば、カイトサーフィンの場合、海に出て行って、2メートルの波の中で90分過ごすんや。風が強くて、家族がビーチから逃げ出すくらいの風の中でな。これは身体的にきついアクティビティやな。まっすぐに言うとな。でも、家に帰ると、出かけた時の3倍のエネルギーレベルになってるんや。
移動せなあかんし、全部のセットアップをせなあかんし、水の上に出て行って生存のために戦わなあかんのに、もっとエネルギーを持って帰ってくるんや。そのあと録画するのが大好きやし、もっとエネルギーを必要とすることに取り組むのも大好きなんや。だって、それが私にとってプラスになるからや。
だから、何があんたをティックさせるのか、見つけなあかんのや。
プライバシーの面で、AIがどれだけスマートになってるかについて、どう思う？例えば、PhDを持つ人が私たちに物事を教えてくれたり、物事を覚えてくれたりするような、とても知的なモデルがあるけど、そういうモデルが多すぎることを覚えてるんじゃないかって心配になることはある？
モデルにどれだけアクセスを与えたいかについて、どう考えてる？例えば、Geminiに完全にGoogleドキュメントを開放して、あんたの人生のあらゆる側面を整理させるようなことはする？プライバシーについてどこで線を引いてる？そして、人々にどんなアドバイスがある？
そうやな、私個人の立場と一般的なユーザーの立場では、視点がかなり違うと思うんや。私は、これらのものを実験し、新しくて面白いニッチな使用例を見つけることを仕事にしてる立場やからな。だから、個人のプライバシーをほとんど考慮せずに、すべてをそこに投げ込むんや。なぜなら、実験するのが好きやからや。
でも、それは多くの人が来る角度とは全く違うんや。だから、ほとんどの人にとっては難しい質問やな。これは、今まで完全に答えられてこなかった似たような質問と同じやと思うんや。例えば、SNSにどれだけの情報を載せるか、みたいな。
インスタグラムに友達や家族、子供の写真を載せる？それとも載せへん？恐れや否定的な感情をSNSでシェアする？それとも、ライフスタイルの華やかな部分だけを載せる？これは、みんなが自分で答えなあかん質問やな。
実践的な答えが欲しいなら、そして本当に生成AIで安全でいたいなら、将来後悔したくないなら、こう言うわ。公開のインスタグラムプロフィールに載せへんものは、LLMに入れへん方がええ。それが一番安全な賭けや思うわ。
リコールとかそういうツールは、アップルの同等のものも読んだことがあるけど、1年間毎秒数回スクリーンショットを撮るみたいなもんやろ？結局、必要なことは全部できるようになるんちゃうかな。例えば、この録画のトラブルシューティングをしたり、誰かにメールを送ったりするとき、どのアプリを開いて、マウスカーソルをどこに動かして、誰と話したかを全部知る必要があるんやろうな。
毎秒記録されるのはすごく脆弱な感じがするけど、そうすれば将来的には最も生産的な人間になれるかもしれへんな。そのジレンマで苦しんでるんやけど。
そうやな。それに関する私の恐れは、直感的に言うと、多くの人がデジタルプライバシーを早すぎるタイミングで与えすぎたことを後悔する時が来るんちゃうかなってことやな。だって、データがテクノロジー時代の新しい石油やってことはほぼ間違いないやろ？
そやから、もしそれがあんたの最も価値のある資産やとしたら、文字通り全てを与えてしまうこと、つまりすべてのスクリーンショット、すべてのクリックを与えてしまうことが、将来問題になる確率と、AIにあんたのすべての動きを助けてもらうことで得られるかもしれない生産性の向上を比較したら、私はリコール機能を避ける方に傾くな。
それは面白いな。部分的には、後で活用できる価値のあるリソースだと考えてるからやし、一度外に出てしまったら、早い段階で間違いを犯したら二度と取り戻せへんかもしれへんからな。
そうや。私が参照する例は、常にかなりコントロールされたものなんや。ChatGPTにアップロードするもの、私はこの決定をするんや。過去3ヶ月の支出をアップロードしても構わへんと思うんや。それをSNSに投稿しても大丈夫やと思うわ。意味がないから投稿はせえへんけど、全然怖くはないんや。
でも、文字通り私のコンピューター上のすべての瞬間、見たすべてのYouTube動画、つけたすべてのストリーム、すべてのワークフロー、すべてのミーティング、愛する人との通話を共有したくないんや。母との通話を公開したくないんや。そういう決定はせえへん。でも、このリコール機能を実行すると、ある意味でその決定をしてしまうことになるんや。
そうやな。じゃあ、人々が取れるアクションについて話そか。あんたのYouTubeチャンネルでたくさん取り上げてると思うけど、この変化する環境に適応するためにできるアクションにはどんなものがある？
そやな、環境は変化してるってことは、あんたも言ったように、ほぼ議論の余地がないな。AIが次の技術のフロンティアかってことも、今やみんなが同意してることやと思う。じゃあ、何ができるんやろ？
一番大事なのは、少なくとも何が起こってるかを認識することやと思うわ。このコンテンツを見てる人は、すでに将来役立つ可能性のある正しい種類の関心を示してるんや。すでに起こってる変化と、これから来る変化は非常に破壊的で大規模なものになるから、多くの生活の場面で何もできひんようになるかもしれへん。でも、少なくともすべての変化に目を開いて、認識し、それに対して無知にならへんことはできるんや。
環境の中で誰かのこの技術に対する認識に影響を与えるチャンスさえあるかもしれへん。例えば、「ほら、おばあちゃん、こんな偽の電話がかかってくるんやで。この小さな例を見てみて」って教育できるかもしれへん。
私は本当に、より多くの情報がより良い結果につながると信じてるんや。特にこのような大規模な変化が起こるときはな。じゃあ、もっと具体的に、人々に何ができるやろか？
私たちのようなコンテンツやクリエイターをフォローするのは、正しい方向への素晴らしい一歩やと思う。でも、もちろんそれは情報を取り入れるだけやし、実際にそれを操作したり、それで作業したり、自分でスキルを築いたりするのは全く別の話やな。
私が人生が適応と新しいスキルを築くことだったって話したように、ここでも実際にそれを始められると思うんや。機械学習を学べって言ってるんやないで。MLの博士号を取れって言ってるんやない。もっと、これらのツールと対話して、遊んでみることやな。
「この素敵な画像を何に使うんやろ」とか「このメールは送るには十分良くない」って結論を出したかもしれへんけど、30%効率的になる、50%効率的になる使用例がたくさんあることに驚くかもしれへん。たとえ10%でも勝ちやで。だって、これらのツールは今が最悪の状態で、これからは良くなるだけやからな。
そして、これらのスキルは積み重なっていくんや。基本的なプロンプトの作り方を学ぶ必要がある。より複雑で具体的なプロンプトの作り方を学ぶには、それを学ぶ必要がある。パーソナライズされたアシスタントの作り方を理解するには、それを理解する必要がある。ツールがそれらのパーソナライズされたアシスタントをどのように強化するかを学ぶには、パーソナライズされたアシスタントの構築を理解する必要がある。
これは、OpenAIがChatGPTをリリースしなかったら、ここにはなかったかもしれへん。あんたはアクセスできるんや。使い方を学んで、できる限り上手く使えるようになってや。次の波のツールが来たとき、基本さえ分かってへんかったら、あんたを置いていってしまうかもしれへんからな。
そうやな。今の世界を見てみると、メールの使い方、キーボードやマウスの使い方、一般的なツールの使い方を知らへんと仕事に就けへんよな。次の世代は、LLMを使えることが必須になるんは間違いないわ。ビジネスのスピードがそうなるし、ビジネスがそういう風に動いていくからな。
せやな。じゃあ、AI Advantageのイゴールをチェックしてみてや。長い間あんたのチャンネルをフォローしてて、たくさんの素晴らしいことを学んできたわ。時間を取って私と話してくれてありがとう。
ディラン、素晴らしい会話やったわ。最後に一つ、もっと知りたい人はaiadvantage.comをチェックしてみて。無料のニュースレターがあって、始めるのに最適やで。あんたと話せて楽しかったわ。頑張ってな。