会社を率いた後 ボストンコンサルティンググループの2023年の報告書では、同社のITコンサルタントがOpen AIのGPT-4ツールを使用することで生産性が向上したことが判明したが、同社は単に ChatGPTを無料で利用する 何百万ドルもの費用をかけてサービスを維持する代わりに。
彼らの考えは次のとおりです。コンサルタントはいずれにしても ChatGPT から回答やアドバイスを得るだけなので、第三者を避けて ChatGPT に直接問い合わせるべきだということです。
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開発者、コンサルタント、ビジネス ユーザーなど、AI を多用する職種に就く人や、その職に就こうとしている人にとっては、貴重な教訓があります。この批評のメッセージは、スキルが限られていたり不十分だったりする人でも、AI を使って成功したり、物事をうまくこなしているように見せたりできるようになったということです。このため、競争の場は平等になりました。AI が提供する情報や結果に対して、視点や批判的思考を提供できる人材が必要です。
熟練した科学者、技術者、専門家であっても、自身の専門知識よりも AI に頼りすぎるという罠に陥る可能性があります。
「AIソリューションは私たちの認知的限界を悪用し、私たちが世界について実際よりも多くを理解していると信じてしまうような、理解の錯覚に陥らせる可能性がある」と、このテーマに関する研究は述べている。 出版された 本来は。
情報を批判的に検討するよう訓練された科学者でさえ、機械が生成した洞察の魅力に陥っていると、エール大学のリサ・メッサー氏とプリンストン大学のMJ・クロケット氏は警告している。
「このような幻想は、ある種の方法、疑問、視点が代替アプローチを支配するようになる科学的単一文化の形成を科学界が認識する能力を曇らせ、科学の革新性が低下し、誤りに陥りやすくなる」と研究は述べている。
メッサー氏とクロケット氏は、AI の倫理、偏見、雇用の喪失に関する懸念を超えて、専門知識の源として AI に過度に依存することのリスクがようやく認識され始めたばかりであると述べています。
主流のビジネス環境では、ユーザーがAIに過度に依存すると、生産性の低下や誤った信頼といった結果が生じる。例えば、ユーザーは「AIの推奨に合わせて行動を変えたり、変更したり、切り替えたりする可能性がある」とマイクロソフトのサミール・パッシとミハエラ・ヴォルヴォレアヌは述べている。 概要 このテーマに関する研究は数多くあります。さらに、ユーザーにとって「AI のパフォーマンスを評価したり、AI が自分の意思決定にどのような影響を与えるかを理解したりすることは困難です」。
それは キャル・マイエスクァイア銀行の最高イノベーション責任者であるマイ氏は、AI を顧客エンゲージメントの重要なツールと見なす一方で、人間の経験や批判的思考の代替として AI を過度に使用することに対して警告しています。エスクァイア銀行は法律事務所に特化した融資を行っており、ビジネスを理解し、ビジネスを前進させるために AI が何ができるかを知っている人材を求めています。私は最近、Salesforce のニューヨーク カンファレンスでマイ氏に会い、AI に関する経験と見解を共有してもらいました。
プログラマーから多方面にわたる CIO にまで昇進したマイ氏は、AI がおそらく最も価値のある生産性向上ツールの 1 つであることに異論はない。しかし、コンテンツやコードの生成 AI に頼りすぎると、人々の思考の質と鋭さが損なわれるのではないかとも懸念している。
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「素晴らしい頭脳と結果を持っていることよりも、批判的思考を持ち、AI と生成 AI が提案として返すものについて独自の見解を述べる意欲のある人の方が優れているとは限らないことを私たちは認識しています」と同氏は言う。「私たちが求めているのは、『うーん、これはちょっとおかしいな。誰かと会話して、そこに人間がいることを確認する勇気はある』と言える感情と自己認識を持つ人です」
エスクァイア銀行は、Salesforce ツールを採用して、AI の生成と予測の両方の側面を取り入れています。予測 AI は、銀行の意思決定者に「どの弁護士がサイトを訪問しているか」に関する洞察を提供し、これらの訪問に基づいてサービスをパーソナライズするのに役立ちます、と顧客エンゲージメントと IT システムの両方を担当する CIO のマイ氏は言います。
完全にバーチャルな銀行である Esquire は、マーケティング チーム全体で多くの AI システムを採用し、生成 AI 配信コンテンツとバックエンドの予測 AI アルゴリズムを融合しています。
「体験は人それぞれです」とマイ氏は言う。「そこで私たちは、AI を使って次にどのようなコンテンツを顧客に届けるべきかを予測しています。その予測は、システムの内部と背後にあるすべての分析に基づいており、その特定の顧客に対して何ができるかが判断基準となります。」
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AI と密接に連携する中で、マイ氏は人間の本性の興味深いひねりを発見した。人間はこうしたシステムへの依存度が高まるにつれ、自分自身の判断力や勤勉さを無視する傾向があるのだ。「例えば、人間の中には怠け者になる人がいることがわかった。何かを促してから、『ああ、これは本当に良い返答だ』と判断して、そのまま送信してしまう人がいるのだ。」
マイ氏は、AIへの過度の依存を感じ取ったとき、「私は彼らを自分のオフィスに連れて行き、『私はあなたの視点に対してお金を払っているのであって、AIでプロンプトや応答を出して私に読ませるためにお金を払っているのではありません。私が求めているのは、結果だけを取って私に返すことではありません。私はあなたの批判的な考えを期待しています』と言います。」
それでも、彼は技術チームのメンバーに、日常的な開発タスクを生成型 AI ツールやプラットフォームに任せ、自分たちの時間を解放してビジネスとより密接に連携するよう奨励しています。「プログラマーたちは、コードの作成に費やしていた時間の 60% が、必ずしも画期的ではない管理コードに費やされていたことに気づいています。AI は音声プロンプトを通じて、彼らに代わってそれを行うことができます。」
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その結果、彼は「従来のプログラマーとビジネスアナリストの境界線がますます曖昧になっている。プログラマーは実際には付加価値のない作業に膨大な時間を費やさなくなるからだ。これはまた、ビジネスアナリストがソフトウェア開発者になれることも意味している」と述べている。
「プラットフォームの前に座って、『これこれこれこれこれのシステムが欲しい』と言ったら、それが実現したら面白いだろうね。」
