Artificial Intelligence

生成 AI がナレッジワーカーの生産性をどのように向上させるか

公開済み

1年前

2023 年 3 月 2 日

最新の絶え間ない革新的な技術進歩は、人工知能 (AI)、ロボット工学、ブロックチェーン、プログラマブル生物学などの分野によって主導されています。これらのテクノロジーは、小売、自動車、金融、製造、その他多くの業界をマクロレベルとミクロレベルの両方で変革しています。

AI、特に generative AIは、正式な教育と訓練を受けた対象分野の専門家である知識労働者のライフスタイルと日常業務を変革しています。プログラミング、デザイン、エンジニアリング、執筆などの職業で顕著に見られるのは、生成 AI が知識労働者の生産性を向上させたことです。

しかし、生成 AI とは正確には何で、ナレッジワーカーにとって生成 AI が重要な理由は何でしょうか? このアイデアをさらに検討してみましょう。

ジェネレーティブ AI とは

生成 AI は、人間が書いたプロンプトに基づいて、AI アルゴリズムを使用してテキスト、ビデオ、オーディオ、画像などの新しいコンテンツを自動的に作成します。

最も著名な AI 生成ツールと製品には、次のようなものがあります。

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 – OpenAI によって開発された ChatGPT は、ユーザーのプロンプトに基づいて非常に詳細でパーソナライズされた応答を提供できるインテリジェントな AI チャットボットです。
DALL-E2, 安定拡散、＆ミッドジャーニー – これらは AI を活用した画像生成ツールです。
Meta – これは、ユーザーがテキストプロンプトからビデオを生成できる AI を活用したビデオ生成ツールです。
古写本 – プログラマーは数秒以内に複数のプログラミング言語でコードを生成できます。

では、生成 AI がナレッジワーカーにどのような影響を与えるかを見てみましょう。

生成 AI がさまざまな分野のナレッジワーカーの生産性をどのように向上させるかを理解する

による ARK のビッグアイデア 2023 報告書では、AI は 4 年までにナレッジワーカーの生産性を 2030 倍以上向上させると予想されています。また、報告書は、AI が 100% 導入されれば、AI の総支出額が 200 兆ドルに達した後、労働生産性の観点から約 31 兆ドルをもたらす可能性があることも示唆しています。。ベンダーが AI ベースの製品によって生み出された価値のわずか 10% を抽出できれば、14 年には 90 兆ドル近くの収益と 2030 兆ドルの企業価値を集めることができます。

2030 年の AI 市場予測。出典: ARK のビッグアイデア 2023

AI ジェネレーターツールがコンテンツライター、開発者、アーティストの生産性向上にどのように貢献するかを詳しく見てみましょう。

1. ナレッジワーカー: コンテンツライターおよび編集者

現代のビジネスでは、聴衆を惹きつけるために、十分に研究され、巧みに作成されたコンテンツが必要です。ここで、生成 AI がコンテンツライターや編集者の仕事を容易にします。

ChatGPT などのインテリジェントなチャットボットの出現により、コンテンツ作成はますます簡単かつ経済的になりました。によると ARK のビッグアイデア 2023 ChatGPT のクエリごとの推論レポートは、0.01 年に約 2022 ドルかかります。10,000,000 億クエリの場合、総推論コストは 2030 万ドルになります。 650 年までに、このコストはわずか XNUMX ドルに縮小すると予想されます。ライトの法則.

これほどコストが低下すれば、AI コンテンツツールの大量導入が可能になります。たとえば、2030 年までに、ChatGPT スタイルのアプリケーションは Google 検索の規模に匹敵し、毎日 8.5 億件の検索を処理すると予想されています。したがって、コンテンツ領域の知識労働者が日常業務で生成 AI を活用することが容易になります。

2. ナレッジワーカー: ソフトウェアエンジニアおよび開発者

複雑で長いソフトウェア開発サイクルを考慮すると、ソフトウェアの管理と展開には、熟練した専任の開発者とプログラマーのチームが必要です。 Codex や副操縦士ソフトウェア開発を容易にし、より生産的知識労働者向け。

実際には、 ARK のビッグアイデア 2023 報告書によると、AI コーディングアシスタントにより、コーディングタスクの完了時間が半分に短縮されます。 2030 年までに、AI コーディングアシスタントによってソフトウェアエンジニアの生産量が 10 倍に増加する可能性があります。

コーディングタスクを完了する時間です。ソース： ARK のビッグアイデア 2023

3. ナレッジワーカー: ビジュアルアーティストとデザイナー

アーティストやデザイナーとして分類される知識労働者の別のグループも、生成 AI の影響を受けています。通常、彼らのタスクには、Adobe Photoshop、Illustrator、Canva などのデザインツールを使用してビジュアルコンセプト、グラフィック、イラスト、クリエイティブな UI を作成し、豊かなユーザーエクスペリエンスを提供することが含まれます。

画期的な生成画像モデル DALL-E2、Stable Diffusion、Midjourney など、デザイナーの生産性は大幅に向上しました。たとえば、人間が 5 時間かけて 150 ドルかかるグラフィックデザインを、今では簡単に作成できるようになりました。 8分以内でXNUMXセント生成画像モデルを使用します。

4. 知識労働者: ミュージシャンとサウンドエンジニア

生成 AI により、音楽トラックの作曲とミキシングがはるかに簡単になります。たとえば、Google の AudioLM は、リアルなピアノ音楽を作成し、不完全なアコースティックトーンを完成させる生成オーディオモデルです。 Google はまた、という名前の音楽生成モデルも開発しました。音楽LM テキストの説明に基づいて美しいメロディーを生成できます。

2020 年に、Open AI は、として知られる同様の音楽生成ツールを導入しました。ジュークボックスジャンル、アーティスト、歌詞を入力として基づいて新しい音楽サンプルを生成します。以前に Open AI もリリースしました。 GPT-2ベースミューズネット 4台の楽器を使って10分間の楽曲を生成できるモデル。

生成オーディオモデルは初期段階にありますが、より優れた生成 AI 音楽ツールにより、ミュージシャンやサウンドエンジニアの生産性を向上させる余地は年々拡大する一方です。

5. ナレッジワーカー: Youtuber およびビデオコンテンツクリエイター

動画コンテンツが活況を呈しています。おおよそありました１億１０００万人 2022 年の YouTube チャンネル。ビデオコンテンツの制作は、録音、編集、イラストやサウンドの追加、プリプロダクションとポストプロダクションなど、いくつかの段階を経ます。

生成 AI ビデオプラットフォームにより、ナレッジワーカーのビデオコンテンツの生成が容易になります。のようなツール Synthesia.io, 絵は、ビデオマーケターやブランディング専門家にとってビデオ生成を容易にします。これらの最先端の AI プラットフォームを使用すると、コンテンツ作成者はスクリプトからビデオを作成できます。ナレーターとビデオの背景を追加して、これらのスクリプトに基づいてプロフェッショナルなビデオを作成できます。

2022年XNUMX月メタAIリリースビデオを作りますテキストプロンプトに基づいて高品質のビデオクリップを生成できるプラットフォーム。ビデオパターンを学習するために、公開されているデータセットでトレーニングされました。色、キャラクター、風景に満ちたユニークなビデオを作成できます。

短期間でより質の高いコンテンツを作成することで、将来的には YouTuber やビデオコンテンツクリエイターの生産性が向上します。

知識労働者にとっての生成 AI の長所と短所

生成 AI が知識労働者にもたらすさまざまな利点と欠点を見てみましょう。

知識労働者にとっての生成 AI の長所

合成データの生成: 革新的な AI モデルのトレーニングには十分な量のデータセットが必要ですが、生成 AI がこの問題を解決できます。報告によると、生成 AI が原因となる視聴者の３８%がしたがって、データサイエンティストや AI 専門家は、データ収集に関する課題に直面する必要がなくなります。
低コスト Gartner は次のように予測しています視聴者の３８%が 2024 年までに、ローコード/ノーコード開発プラットフォームの多くが「テキストからコードへ」機能を提供する予定です。これは開発者にとって、最小限の労力とコストでより多くの機能を提供することを意味します。

ナレッジワーカーにとっての生成 AI の短所

合成コンテンツの検出: 生成 AI は生産性を向上させますが、生成 AI コンテンツを検出して区別するという問題は、研究や学術界において深刻な懸念事項となるでしょう。欧州連合は 2024 年までに、AI が生成した人工物への「透かし」を義務付ける法律を可決する予定です。
失業： 生成 AI が「あまりにも」インテリジェントになると、開発者は失業に直面する可能性があります。 Gartner は、2025 年までに、視聴者の３８%がのプロシージャルコード専門家は、生成 AI がコアスキルセットを引き継ぐため、新しいスキルを取得する必要があるでしょう。

生成 AI モデルの構築コスト

生成 AI は、AI の中で最も革新的な分野です。現在、生成 AI モデルのトレーニングにかかるコストは高額ですが、徐々に低下しています。たとえば、推定 GPT-3 のトレーニング費用は、4.6 年には 2020 万ドルでしたが、2022 年には 450,000 万ドルまで下がりました。

GPT-3 をトレーニングするためのコスト。情報源： ARK のビッグアイデア 2023

　 ARK のビッグアイデア 2023 レポートは、2030 年までに GPT-57 の 3 倍のパラメーター (175 B パラメーター) を持つ AI モデルをわずか 600,000 万ドルでトレーニングできるようになると予測しています。これは、AI モデルのトレーニングにかかるコストが削減されるため、ほぼ可能になるでしょう。ライトの法則は、AI 相対計算ユニット (RCU) の製造コストとソフトウェアコストが年率で 57% と 47% 減少し、その結果、70 年までトレーニングコストが毎年 2030% 減少することを示唆しています。