LLM教育係
AIの弱点は外挿なので、outlierをLLMに渡す役割は重要になる
LLMができないことをできることに変える役割の1つ
AIにどれだけ貢献できたかがバリューになる時代がやってくる
未来予想
from 2025-01-27
現実のターミネーター（1984）はロボットのようにはやってこないけど職がなくなる形で現れる
LLMで仕事がなくなっても新しい仕事は生み出されるものの、他の道具のように「人間が常にAIを使う」とはならない点が決定的に違うのではないか
現状では「人間がAIを使う」はtrueだが、もっと未来にこの構図は崩れていくと考えている
しかしLLMは他のツールとは決定的な違いがある。それは、1人の人間よりLLMの判断の方が合理的なことがたくさんあること
特定の専門的な仕事では人間の専門家に勝てないかもしれないが、たとえば不確実性を扱う仕事では、人間には「よくわからない」部分が多い。AIにも原理的によくわからないことは多いだろうが、知識の幅からの類推と提携的な上手いやり方（コンサルのやっているような仕事の進め方）が重要になり、それはLLMの方が得意だろう
多くの人の業務では必ず不確実性を扱う。というよりも自分にとって不確実性を扱うことで人間は成長して市場価値を高めていく戦略を取る。そういう幅の広げ方はLLMの方が（データ化されている部分は）全然上手だということ
データ化されていない部分は、これからデータ化が急速に進む。なぜなら企業はLLMを活用したいから。
それがオープンデータになることはないだろうが、時代が進めば進むほどLLMがもっと強くなることは必定だろう
LLM前提になれば、新しい知識はLLMを前提にした形で提供されるようになるだろうし
認知的に高度な仕事は人よりAIの方が的確にやる時代にそのうち突入する
AIの信頼性をが重要になる。エラー率が人間より遥かに高ければ信用して仕事をまかすことができないだろう
しかし、人間がボトルネックになるのだから、この信頼性を担保する強烈なインセンティブが働くに違いない
今までは線音声の発展させる方向に深さ優先と幅優先2種類あったが、幅優先はLLMの方が上手だということ
Π字型のスキルどころではない。広大な面をある程度の深さで知識獲得している
そうなった時に自分の付加価値はなんだろうか？LLMができないことをすることだろう
その中でも知識労働者の主たる仕事は
責任徹底的な専門性を武器に
AIの弱点は外挿なので、outlierを渡す
新しい枠組みを作る
LLMのやったことに責任を持つレビュワーとしての役割
ということがメインになってくるのではないか？
他に、他人を動かすことも仕事に入ってくるかもしれない
LLMが道具を超えた時代の人間の生活