10億ドル規模のスタートアップの公式

"1928 年、スコットランドの科学者アレクサンダーフレミングは 2 週間の休暇から戻り、重大な見落としをしていたことに気づきました。彼は休暇に向けて急いで出発するため、ワークステーションにシャーレの乱雑な山を残してしまいました。彼が皿を処分し始めたとき、何か異常なものが彼の目に留まりました。それは、ペトリ皿の 1 つで細菌の周囲にカビが形成されていたということでした。

詳しく調べたところ、フレミングは驚くべき発見をした。カビはただ増殖するだけでなく、バクテリアの蔓延を積極的に抑制していました。この観察により、フレミングはこのカビを感染症と戦うために使用できるのではないかと考えるようになりました。その後数週間にわたり、この新規物質を用いた彼の実験はペニシリンの開発につながり、感染症の治療に革命をもたらし、過去 1 世紀にわたって 5 億人以上の命を救いました。

ペニシリンのありそうもない起源の物語には、人工知能の時代において人間の創造性がどのように繁栄し続けるかについての重要な洞察が含まれています。過去 1 年間、AI が多くの仕事を奪う可能性について、誇大宣伝やヒステリーに近いと言う人もいるかもしれませんが、懸念が急増しました。たとえば、1月に国際通貨基金は、世界の雇用の最大40％がAIによって危険にさらされていると報告した。レジ係からプログラマまで、さまざまな分野の労働者が機械に置き換えられています。

これは重大な疑問を引き起こします。生成 AI の計算能力が成長し続けた場合、人間の脳はどこで永続的な優位性を維持できるのでしょうか?答えは、1928 年のフレミングの発見物語の中にあるかもしれません。間違いを犯し、そこから学ぶ人間の能力はイノベーションの泉です。「間違いを恐れるな」とフレミングはかつて言いました。「なぜなら、彼らなしでは学習はあり得ないからです。」

創造性に関しては、人間の間違いやすさは欠点ではなく、むしろ利点となります。偶然性、運、柔軟性を受け入れる能力こそが、多くの場合ブレークスルーにつながります。フレミング自身もこのことを認めており、次のように述べています。 1928 年 9 月 28 日の夜明け直後に目が覚めたとき、私は世界初の抗生物質を発見してすべての医学に革命を起こすつもりはまったくありませんでした。しかし、それはまさに私がやったことだと思います。」

AI は効率性と計算能力に優れていますが、人間の情報処理は遅く、場合によっては非効率的です。しかし、私たちに欠けているスピードは自由であり、常識を無視してオリジナリティを追求する能力です。

投資のような分野を考えてみましょう。 AI が業界や企業の膨大なデータを消化して解釈する能力が、個人よりも大幅に向上することは疑いの余地がありません。そしておそらく、市場の変動時にはAIの方が人間よりも合理的に反応するかもしれない。

しかし、投資や他の多くの分野において、優れたパフォーマンスを発揮するには、型破りな考え方や常識に反することがよくあります。実際、AI ツールによってコンセンサス情報や既存のデータの収集がより効率的に行われるようになるにつれ、長期的には人間の直感の役割がますます重要になり、その役割を上回る可能性があるのは間違いありません。

同じことが報道などの別の職業にも当てはまります。AI によってジャーナリズム調査のプロセスがより効率化される可能性はありますが、企業のプレスリリースを再パッケージ化して既存のデータを編集するだけでは、ジャーナリズムとしての賞賛は得られません。物語のより深い根っこに到達するには、直接時間を過ごすことが必要になることがよくあります。熟練したジャーナリスト (または投資家) がどのように神経質な感情を察知したり、頑固な CEO からの特定の視覚的合図を読み取ったりして、ストーリーをさらに掘り下げる動機を与えるかを考えてみましょう。あるいは、情報源と直接会うことで、機密情報を共有するのに十分な安心感を得ることができるかもしれません。

今年の初めに、私は投資とジャーナリズムの両方における人間的要素と行動的要素を探るエッセイを書きました。「最高の記者と最高の投資家には多くの共通点があります。それは、痛みに対する高い閾値、反社会的行動、強力なBS探知能力です。」言い換えれば、人間の直感は、状況のより深いコンテキストを理解する上で常に重要な役割を果たします。

思いやり、心の知能指数、異文化への感受性、戦略的思考など、よりソフトなスキルの重要性が高まっています。少なくとも、AI 対応システムが主流となっている環境では、これらのスキルはますます稀になるでしょう。しかし、AI 駆動のロボットには、複雑な社会力学を解釈する能力がまだありません。

4月、バーミンガム大学の研究者らは「文化ロボット工学」という初期のアイデアを調査した。著者らは、このアイデアは「話している相手の文化的背景を考慮し、それに応じて動作を調整できるロボットを設計することを目的としている」と書いている。

著者らは、パーソナルスペース、顔の表情、その他の対人関係における人間特有の要素に関する文化の違いを調査した研究を引用しています。「文化が異なれば、表情の解釈も異なります」と著者らは指摘する。「ある研究では、ロボットが慣れ親しんだ表情を使ってコミュニケーションする場合、人間はロボットをより理解できることがわかりました。」

現時点では、AI はインターネットから厳選された既存のデータに基づいてトレーニングされています。これは、AI が偏った (そして文化的に限定された) 観点から情報を引き出すことを意味します。「インターネットは依然として大部分が英語であるため、2023 年 1 月の時点ですべての Web サイトの 59 パーセントが英語でした。LLM は主に英語のテキストについて訓練を受けています」と、ブリティッシュコロンビア大学のコンピューターサイエンスの助教授である Vered Shwartz 氏は述べています。「さらに、オンラインの英語テキストの大部分は、3 億人の英語話者が住む米国に拠点を置くユーザーからのものです。」

ヘルスケアのような分野では、AI が現状に破壊的な技術的変化をもたらす可能性があるため、リスクはさらに高まります。世界経済フォーラムは昨年6月、「医薬品やワクチンの開発から、医療診断や治療の改善に至るまで、バリューチェーンのあらゆる段階でAIが活用されており、医療システム全体の効率が向上している」と指摘した。

AI をヘルスケアに統合することで大幅な効率が向上し、医療にプラスの成果がもたらされたにもかかわらず、ヘルスケアシステムの最も機密性の高い部分の一部は、人間と対面の関係に依存しています。感情の微妙な理解、つまり心の知能指数 - 経験豊富な医療専門家が患者と家族に快適さを提供できるようにします。

また、医師と患者の関係にとって非常に重要な信頼を確立するために必要な要素でもあります。

ヘルスケアは、「ソフトスキル」が依然として AI よりもはるかに優れている分野の 1 つにすぎません。しかし、さらに広い視野で、芸術や幸福などの概念について考えてみましょう。

一方で、はい、AI は世界で最も有名なアーティストや映画製作者に関する膨大な量の情報を吐き出すことができるようになります。それは、これまでに作られたあらゆる料理のレシピをすべて知っています。そして、これまでに録音されたすべての音楽を聴いたことがある計算能力を備えています。

しかし、ルーブル美術館の広大なホールを巡るのがどんな感じか知っているだろうか？ AIは手料理を経験したことがありますか?ステージ上のミュージシャンが何千人もの悲鳴を上げるファンの前でロックバラードを演奏するのを見る喜びと素晴らしさを、人間は知ることができるだろうか？

いくつかの研究が幸福と新しいアイデアを生み出す能力の向上と創造性の向上を結び付けていることを考慮すると、これは重要なポイントです。脳と人間の創造性の関係を研究しているシモーネ・リッター博士は、2017年の研究で、「楽しい」音楽を聴くと実際により創造的な思考につながる可能性があることを発見しました。「ポジティブな気分になると、柔軟な思考が促進され、その結果、型破りで型破りなアイデアが生まれやすくなります」とリッター氏は指摘します。

1928 年にアレクサンダーフレミングが驚くべき発見をしたとき、彼は人間中心の多くの弱点の結果としてそれを行いました。 AI を懸念している労働者にとっての解毒剤は、おそらく、私たちを人間らしくしている特徴に頼ることです。旅を続け、世界に好奇心を持ち続け、学びと失敗を続け、心の知能指数の発達を中心とした「ソフトスキル」を受け入れ続けてください。イタリアのルネサンスからインターネットの発明に至るまで、人類の深遠な革新の可能性は、文化の融合と人間特有の経験によって促進されました。

これにより、少なくとも今のところは有利になるはずです。

ティムリンゲル著"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。 10億ドル規模のスタートアップの公式

著者

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