Shuzhi (David) Huang, 創設者、SuperIntern Shuzhi (David) Huang 創設者、SuperIntern

AIの最後の1マイル：未来はオーダーメイドであり、ワンサイズフィットオールではない

過去50年間の大部分で、ソフトウェアはオフィスに座っている人々のために構築されてきた。伝統的なプラットフォームは、基本的に静的なデータベースにインターフェースがラップされたものである。そこに静かに座り、人間がそれらを操作する必要がある：情報を入力する、データを入力する、事前に定義されたロジックをナビゲートする。这种配置では、人間は静かに手動の接着剤となり、断片化されたツールの間のギャップを埋めるために働く日を過ごす。この運用上の課税は、モバイル生活で最も痛みを感じる。簡単なミーティングを予約することを想像してみて。カレンダーアプリを開き、タップ、タイプ、タップ。次に、メールにジャンプして、キーワードの曖昧な記憶を回復し、正しいアドレスを検索し、それをコピーし、カレンダーに戻る。これは、奇妙に非人間的な経験である。ユーザーは、ソフトウェアのロジックに従うのではなく、ソフトウェアがユーザーの意図に従うことを強いられる。コンテキストを頭の中で保持し、手動でそれらを繋ぎ合わせる必要がある。人間は手動の接着剤であるこれは、Googleでのモバイル向けの構築で明らかだった。世界は、以来問題をさらに鋭くしている。より多くの高価値の仕事が、静的なオフィス設定ではなく、現実の世界で行われる。コーヒー会話、外部紹介、パートナーシップで行われる。ビジネスの単位は、企業からチームに、個人に、着実に縮小している。データはこれを裏付ける。アメリカ合衆国国勢調査局によると、アメリカの1人ビジネスの数は、2012年から2023年の間に年平均2.7パーセントの割合で増加し、従業員のいる会社の1.1パーセントの割合の約2倍となり、現在ではほとんどのアメリカのビジネスを占める。私たちは、スーパーアインディビジュアルの時代に入っている。1人のオペレーターが、エージェントの小さな艦隊で世界的な運用を行うことができる。仕事の単位が個人に縮小すると、ツールの設計は反転する必要がある。人間がソフトウェアに従うのではなく、ソフトウェアが人間に従う必要がある。AIの最後の1マイルChatGPTやGeminiのような一般的なアシスタントは、真正の飛躍である。人々が、多様なタスクを迅速に達成できるようにする。しかし、一般的に能力のあるモデルと、実際にあなたの人生にフィットするツールの間には、ギャップがある。そこが、ほとんどの実際の価値が存在する場所であり、ほとんどの人が解決していない部分である。一般的なモデルは、最初の日から新しい従業員のように到着する。流暢で、迅速で、広く読まれているが、クライアント、好み、使用するショートハンド、行うやり方を知らない。強力であることは、あなたのものであることと同じではない。一般的なモデルは、設計上、誰が開いても同じである。人々が実際に必要とするのは、逆のものである。1人に合わせて形作られたものであり、使用するにつれてよりあなたのものになるもの。歴史的に、この最後の1マイルは高価であった。1人に合わせて形作られたものであることを意味する。執行秘書またはチーフオブスタッフを雇用すること、またはカスタムソフトウェアを依頼すること、企業や富裕層のために予約された選択肢であった。そこで、残りの人々は、静かに一般的な、大量生産されたツールに合わせて自分自身を訓練した。オーダーメイドのコストが、ほとんどの人が持っていない理由である。変化しているのは、そのコストである。コストが下がると、人々が静かに欲しいものが、1人のスケールで可能になる。これは、味の問題だけではない。証拠は、見た目よりも鋭い。AIの価値は、タスクに均等に分散していない。ハーバードビジネススクールとボストンコンサルティンググループが行った大規模なフィールド実験では、758人のコンサルタントがGPT-4を使用して、約12パーセント多くのタスクを、約25パーセント速く、質が高く完了した。しかし、これは、研究者が「技術のフロンティア」と呼んだものの中に収まっているタスクに限られた。フロンティアの外側にあるタスクでは、AIを使用する人は、正しい答えに到達する可能性が約19パーセント低かった。利益は、ツールが実際の仕事の輪郭に近づいたときに現れる。近づかないと、利益は消え、または逆転する。フィットは、最後の仕上げではない。価値が存在する場所である。2種類のエンパワーメントが存在する。1つは、あなたが以前できないことをすることを助ける。もう1つは、あなたの時間が単に費やすことができなくなったことを解放する。一般的なモデルは、最初のものに非常に優れている。2つ目は、フィットの問題であり、フィットはオーダーメイドでなければならない。これは、ツールがあなたをより有能にするものと、ツールがあなたの延長線上にあるものの違いである。目的地からサイドカーへオーダーメイドが財産である場合、形は何であるか。ここで、ソフトウェアアーキテクチャから用語を借りることが役立つ。分散システムでは、サイドカーパターンは、ヘルパープロセスを主サービスにアタッチして、横断的作業を処理する。コアサービスは、実際の仕事に集中できるようになる。サイドカーは、横に静かに運用の複雑さを吸収する。私は、同じパターンが人々にも来ると信じる。ツールを訪問するのではなく、次の世代のパーソナルソフトウェアは、すでに存在するアプリ内でプロアクティブに動作するサイドカーのように動作する。目的地ではない。1人にバインドされたサイドカーであり、学習するのは1人だけである。サイドカーは、3つの柱に基づいて構築される。パーソナルサイドカーの3つの柱教えられることと永続的な記憶。 サイドカーは、毎日再説明する必要のないものである。1度教えられれば、個人の記憶を蓄積し、個人の仕事のやり方のニュアンスを捉える。最後の1マイルは、蓄積される。観察と代理。 サイドカーは観察し、考え、行動する。事実を知ることから、タスクを実行することへ。ノイズをフィルタリングし、ドットを接続し、返信を草案し、プロジェクトのスレッドを保持する。そうすれば、あなたが手動で行う必要がない。探索と取引。 時間の経過とともに、このコンパニオンは、コンテキストと関係をさまざまなソフトウェア間で運ぶ。正しい紹介を探し、正しい機会を浮き彫りにし、最終的にあなたの代わりに取引するのを支援する。知ることから行うことへこれらすべての下にある技術的なシフトは、検索から行動への移行である。検索増強生成、モデル出力の基礎となるドキュメントを検索する技術は、今日のアシスタントが知識を持つことを可能にした。次のステップは、永続性と代理である。答えるだけでなく、実行するように設計されたコンパニオンである。業界はすでにこの方向に転換している。ガートナーは、2026年末までに、企業アプリケーションの40パーセントがタスク固有のAIエージェントを含むことになると予測している。2025年には5パーセント未満だった。これは、応答するアシスタントから行動するエージェントへの移行である。ここには、組織が軽視しがちな、より静かな利点もある。高転換率と流動的なパートナーシップの世界では、多大なコンテキストが毎回役割を離れるたびにドアから出て行く。個人のバインドされたコンパニオンは、失われる可能性のある専門知識と関係を捉え、コンテキストを保持し、使用可能な状態に保つ。しかし、この豊富さは、罠をもたらす。エージェントが人々にさらに多くを与えるにつれて、人々は静かにさらに多くを引き受ける。さらに多くを覚える、さらに多くを実行する、さらに多くを切り替える、さらに多くを一度に頭の中に保持する。生物学的な天井があり、人々が持つことができるのはそれまでである。サイドカーの目的は、人間が持つことができる以上の量を吸収することではなく、天井の下に収まることである。仕事を人間らしくする最終的な目的は、人々を自動化で除去することではない。人々をソフトウェアから解放し、部屋に戻すことである。マッキンゼーの調査によると、知識労働者は、平均して週の約28パーセントをメールに、さらに約20パーセントを内部情報の探索または正しい同僚の追跡に費やす。つまり、ほとんどの週は、実際の仕事ではなく、運用上の課税に費やされる。コンパニオンが静的な管理レイヤーを吸収できる場合、戻される時間は機械に戻る必要はない。コーヒー会話、パートナーシップ、判断の電話に戻ることができる。実際の価値が生み出される場所である。人間をループから除去することではなく、人間があまりにも多くの時間を費やしてきた部分から人間を解放することである。AIの未来は、話しかける箱ではない。1つのモデルがすべての人に同じようにサービスを提供するものでもない。むしろ、間違いなくあなたのものであるコンパニオンである。歩み寄り、働き方を学び、静かにあなたが行うべきではない部分を処理するものである。したがって、座って考える価値のある質問は、AIがどれほど賢いかではなく、もっと単純なものである。1週間のどれくらいの時間を接着剤として費やしているか。もしもその時間を取り戻したら、あなたは何をするだろうか。