応用AI研究所チマの共同創設者兼最高技術責任者であるキアラ・ニルギンさん（24歳）は、彼女の世代が人工知能をチートコードとして利用しているという説は単に間違っているだけではなく、人間の認知の根本的な変化を無視していると語る。
スタンフォードコンピュータサイエンスの大学院生で同僚のピーター・ティール氏は、上の世代はAIを採用すべきツールとみなしているが、Z世代はAIを母国語とみなしていると主張した。しかし、この流暢さには独特の負担が伴います。言い換えれば、現時点で「最悪」となるテクノロジーと歩調を合わせる「AI不安」です。
サンフランシスコで開催されたフォーチュン ブレインストーミング AI で、ニルギン氏は Z 世代に対する認識と建設者としての現実との間の緊張について言及しました。 「真実は、若い世代がAIを採用していないということです」と彼女は言う。 「私たちはAIに関して熟練しつつあります。」この区別は職場では非常に重要です。マネージャーは従業員が仕事を遂行するために AI エージェントを使用しているのを目にするかもしれませんが、仕事のアーキテクチャ自体に変化が見られるとニルギン氏は言います。
「私たちはコーディングをゼロから考えることはありません」と彼女は説明しました。 「私たちはコーディングエージェントと並行してコーディングすることを考えています。」彼女は、Z世代はショートカットの世代ではなく、パイオニアであると主張した。
「書き方、試験の受け方、仕事やさまざまな申請への応募方法が根本的に変わります」とニルギン氏はエージェントとの仕事について語った。 「これが実際に意味するのは、私たちが目にしている幅広いユースケースやアプリケーションが、実際には若い世代によって開拓されているということです。」
「怠け者」神話 vs 先見の明
デジタル ネイティブ世代に対する最も広範な批判の 1 つは、大規模言語モデル (LLM) への依存が彼らの批判的思考スキルを損なうというものです。ニルギンはこれをきっぱりと否定する。 「最大の誤解は、若者が物事を考えることを避けるためにAIを利用しているということだと思います」と彼女は言う。
その代わりに、知的なユーザーはこれらのツールを活用して認知労働を軽減し、複雑なトピックをより集中的に調査できるとニルギン氏は述べた。彼女は、「認知負荷」を AI モデルに引き渡すほど単純ではなく、エージェントが何時間もの退屈な作業をあなたの手を解放してくれるため、特定のトピックについて「異なる方法で…さらにはより深く」考えることが重要であると述べました。
彼女は一例として、金融市場に関する詳細な調査レポートを実行することを挙げましたが、これは手動で作成するには何時間もかかる場合があります。そのタスクを自動化することで、ユーザーは単にデータを収集するのではなく、データの意味を自由に分析できるようになると彼女は言いました。 「それはあなたに何をもたらしますか？」彼女は聴衆に、「すぐに使える」これらのツールを使ってどれだけ多くのことができるかを考えるよう促しました。
無限の発展に対する不安
ニルギンさんは、彼女の世代は、人々が認識していない困難な現実、すなわち容赦ない老化のスピードと、その事実に対する彼ら自身の認識に直面していると語った。 AIに対する不安は「気候不安」に似ていると彼女は言う。彼女の初期の研究の一部が気候変動に関するものであったことを指摘し、彼女は気候不安を「気候変動運動が近づいているが、それに対して何をすべきか実際には分からないが、それが近づいていることは知っているが、誰もその解決にそれほど早く動いていない」という考えであると説明した。
それは、印象的であるように見える現在のテクノロジーが、今後のものと比較すると原始的であるという認識と関係しています。 「今日のモデルはこれまで以上に愚かであり続けるだろう」とニルギン氏は警告した。 「これからは、すべてのモデルがより高速で、より高度で、よりインテリジェントになるでしょう。」
Z世代の労働者にとって、これは毎日出世することが要求されるプレッシャーの高い環境を生み出していると彼女は述べた。ニルギン氏は、最近のモデルの発売は「ベンチマークを大幅に押し上げ」ており、一夜にして以前の性能を「10倍」にできると述べた。明日仕事に来て、昨日の 10 倍の生産量が得られると想像してみてください。従業員がこれらの最新情報を常に把握していないと、「ある意味遅れを取ってしまう」ことになります。恐れているのは、近道をしすぎることではなく、10 倍を達成するためのすべてのパスとすべてのアップデートを把握していないことです。
新しいIQで味わう
知能が指数関数的向上モデルによって商品化されているとしたら、人間の価値の新しい尺度は何になるでしょうか?ニルギン曰く、それは「味」だという。
以前スタンフォード大学の人間中心 AI 研究所で働いていたニルギン氏は、精度のベンチマークはもはや製品の成功の要因を捉えていないと主張しました。彼女は、特定のデザインの比喩を「気に入った」ため、人間の指導なしにフロントエンド UI に制御不能に「キラキラ絵文字」を追加できるコーディング エージェントの例を挙げました。
「コーディング エージェントと仕事をしたことがあるなら、バイブ コーディングというものがあることをご存知でしょう」と彼女は冗談を言いました。将来の労働力にとって差別化要因となるのは、コードやテキストを生成する能力ではなく、実際に何が見たいのかを決めるユーザーの人間中心の判断力になるでしょう。 「モデル、ユースケース、効率が変化するにつれて、重要な差別化要因は味です」とニルギン氏は言います。
ニルギン氏のアドバイスは、同僚を超えて、現在彼らを管理している古い世代にも当てはまります。 「AI の流暢さは、すでに職場にいる人々にとっても同様に重要です」と彼女は強調し、ChatGPT や Gemini などのツールを日常の「副操縦士」として武装するよう促しました。
最終的にニルギン氏は、AIの急速な進化は雇用への脅威ではなく、適応への挑戦であると見ていると述べた。バックオフィスプロセスの自動化であれ、「ディープリサーチエージェント」の展開であれ、これらのモデルが提供する経済的な「ロック解除」は、たとえ二度と改良されることはないとしても、すでに驚くべきものです。しかし、追いつくことへの不安は、仕事の未来への新たな入場料となる。
