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AI導入ギャップは人々が考えるよりもはるかに現実的だ

Emma Tcherkezian
Emma Tcherkezian

2 months ago

私は、マーケティング向けのAIエージェントを構築しているマーテックの創業者と何度かミーティングを重ね、そのうちにいわゆる「ヘイブロー」的な雰囲気が生まれました。そして数杯の酒を交わすうちに、私は彼に本音をぶちまけ始めました。AIエージェントはただのラッパーに過ぎず、ほとんど誇大広告だ、AIはあなたを置き換えるには高すぎる、大手テック企業はすべてAIの名の下に従業員を解雇する口実を探しているだけだ、と。要するに、反AI陣営の人が言いそうなことをすべて、遠慮なく言いました。ただ好奇心からでしたが、驚いたことに彼も自分のAIエージェントはただのラッパーだと認めました。しかしその後、彼は私の考えを完全に覆すようなことを話してくれました。数日前、彼はJBLの部門長にAIエージェントのデモを行いました。その部門長はAIエージェントに関しては完全に時代遅れで、デモの後、彼は「WhatsAppのブロードキャストチャンネルを作るのを手伝ってくれないか?妻のために欲しいんだ」と言ったそうです。私は「なんてこった、この男はどうやってJBLの部門長になったんだ?」と思いました。しかし、それがどれほどクレイジーなことか、AI導入ギャップは誰も本当に理解していないのです。AIは間違った人々に売られているのです。だからこそ、賢いAI企業は皆、BFSIや製造業などの人々を追いかけているのだと思います。彼らはAIについて、あるいはそれをワークフローに実装する方法についてあまり知らないからです。

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Comments (6)

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meisan
meisan2 months ago

あなたは、これの大部分がマーケティングであることを認識しなければなりません。どこにも行かず、簡単なメールで済んだはずの1時間の会議をたくさん知っていますか?それが今のAIです。1時間のデモで、皆の時間を無駄にし、ほとんど利益を生み出しません。しかし、多くの仕事と同様に、時にはそれは劇場やパフォーマンス的なオフィス政治に帰着します。

xuxzheng
xuxzheng2 months ago

しかし、これについては理解できません。私は実際に役立つソフトウェアをいくつか作成してきました。家の周りの数十のことを自動化し、自分の声のクローンを使って独自のオーディオブックを書き始め、実際に質の高いポッドキャストを始めました。そして、そのリストは続きます。難しいのは、AIを使って実際に良くて役立つものを作ることだと思います。それは完全に可能ですが、理解とスキルが必要です。AIが吐き出すものをそのまま使うだけでは十分ではありませんが、他のものと同様にそれはツールであり、学び、テストし、最適化する時間を費やせば、本当に役立つ質の高いものを作るために使うことができます。

最大の問題は、表面的には良さそうに見えるが実際にはめちゃくちゃなものを簡単に作れてしまい、そういった種類のものが最も一般的に生産されることだと思います。しかし、意図と注意を持って、AIを使って実際に良くて役立つものを作ることも可能です。それらはおそらくより少なく、より稀ですが、それが現実です。しばらくは大量の粗悪品を見ることになるでしょうが、AIで質の高いものを作っている人々もいます。しかし、それにはスキルと理解が必要であり、小麦ともみ殻を分けることが求められます。

xuxzheng
xuxzheng2 months ago

しかし、これについては理解できません。私は実際に役立つソフトウェアをいくつか作成してきました。家の周りの数十のことを自動化し、自分の声のクローンを使って自分でオーディオブックを書き始め、実際に質の高いポッドキャストを始めました。そしてそのリストは続きます。難しいのは、AIを使って実際に良くて役立つものを作ることだと思います。それは完全に可能ですが、理解とスキルが必要です。AIが吐き出すものをそのまま使うだけでは十分ではありませんが、他のものと同様にそれはツールであり、学習、テスト、最適化に時間を費やせば、本当に役立つ質の高いものを作るために使うことができます。

最大の問題は、表面的には良さそうに見えるが実際にはめちゃくちゃなものを作るのが非常に簡単で、そういった種類のものが最も一般的に作られていることだと思います。しかし、意図と注意を持って、AIを使って実際に良くて役立つものを作ることも可能です。それらはおそらくより少なく、より散在していますが、それが現実です。しばらくは大量の粗悪品を見ることになるでしょうが、AIで質の高いものを作っている人々もいます。しかし、それにはスキルと理解が必要であり、小麦ともみ殻を分けることが必要です。

xuxzheng
xuxzheng2 months ago

しかし、これについては理解できません。私は実際に役立つソフトウェアをいくつか作成してきました。家の周りの数十のことを自動化し、自分の声のクローンを使って自分自身のオーディオブックを書き始め、実際に質の高いポッドキャストを始めました。そして、そのリストは続きます。難しいのは、AIを使って実際に良くて役立つものを作ることだと思います。それは完全に可能ですが、理解とスキルが必要です。AIが吐き出すものをそのまま使うだけでは十分ではありませんが、他のものと同様にそれはツールであり、学習、テスト、最適化に時間を費やせば、本当に役立つ質の高いものを作るために使うことができます。

最大の問題は、表面的には良さそうに見えるが実際にはめちゃくちゃなものを簡単に作成できてしまい、そういった種類のものが最も一般的に生産されることだと思います。しかし、意図と注意をもって、AIを使って実際に良くて役立つものを作ることも可能です。それらはおそらくより少なく、より稀ですが、それが現実です。しばらくは大量の粗悪品を見ることになるでしょうが、AIで質の高いものを作っている人々もいます。しかし、それにはスキルと理解が必要であり、小麦ともみ殻を分けることが求められます。

sanqi
sanqi2 months ago

あなたがこれをしたのは、その技術が損失を補填されて補助されているからです。文字通り、LLMに歯磨き粉のブランドを推薦させるたびに数千ドルがかかっています。人々が認識しているよりもはるかに高額です。収益性への道筋はありません。しかし、商業化の目的は普及であり、人々がそれを次のレベルの監視技術(例:Flockカメラ、Palantirなど)よりも脅威的でないと見なすようにするためでした。

yantao
yantao2 months ago

収益化への道筋はこうだ:すべてのフロンティアAI企業は、「安価な」モデルがほとんどのタスクに十分な性能になった時点で倒産する。なぜなら、誰も高級品にお金を払わなくなるからだ。コモディティ化したAIにリターンはない=それらの企業はすべて倒産する。

その後、誰かが倒産した企業からインフラ/知的財産を安く買い取り、研究開発費を償却した上で、フロンティアモデルへのアクセスをクエリあたりのコストで販売する。この時点で初めて利益が出る。

あなたの意見に同意する。現状では、開発費がまだ帳簿に載っている間は、誰もこの実際のコストを支払うことはない。