LLM時代の生き方

2023

初稿：2023/3/23

Claude 3 Opus.icon

LLM時代には、誰でも多くのことができるようになるため、ジェネラリストの価値は低下する可能性がある。(1,2)

一方で、自分にとっての経験価値は失われず、現実の問題をAIを活用して解決する能力が重要になると考えられる。(3,6)

学習環境は大きく変化し、ドメイン知識はAIが担うようになるだろう。(4,5)

その結果、個人の能力が最大化され、クリエイティブな活動は個人プレーになっていく可能性がある。(7)

また、AIが持っていない情報（outlier）を提供できる人の価値が高まるとも述べられている。(8)

この文章ではLLM時代にはAIとの協働を通じて個人の能力を最大限に発揮することが重要になり、AIにはない独自の情報や視点を持つことが求められる未来像が描かれているといえる。

引用

1. 誰でも何でもできるようになった時、自分は何をするだろうか

2. ジェネラリストは価値が低くなるかもしれない

3. 自分にとっての経験価値は失われない

4. 学習環境は一変するはず

5. ドメイン知識はAIが担うだろう

6. 人間はAIを使って現実の問題を解く、そしてその経験がまたAIを強くする

7. もしそこまでできるなら、個人の能力が最大化されていきクリエイティブは個人プレーになっていくが進むかもしれない

8. AIが持っていない情報（outlier）を出す人の価値が高くなる

inspired by

We investigate the potential implications of Generative Pre-trained Transformer (GPT) models and related technologies on the U.S. labor market. Using a new rubric, we assess occupations based on their correspondence with GPT capabilities, incorporating both human expertise and classifications from GPT-4. Our findings indicate that approximately 80% of the U.S. workforce could have at least 10% of their work tasks affected by the introduction of GPTs, while around 19% of workers may see at least 50% of their tasks impacted. The influence spans all wage levels, with higher-income jobs potentially facing greater exposure. Notably, the impact is not limited to industries with higher recent productivity growth. We conclude that Generative Pre-trained Transformers exhibit characteristics of general-purpose technologies (GPTs), suggesting that as these models could have notable economic, social, and policy implications.

結果

米国の労働者の約80％がGPTの導入により、少なくとも10％の業務に影響を受ける可能性がある

約19％の労働者は少なくとも50％の業務に影響を受ける可能性がある

影響はすべての賃金水準に及び、高所得者ほど大きな影響を受ける可能性がある

注目すべきは、その影響が最近の生産性上昇率が高い産業に限定されない

Generative Pre-trained Transformersは汎用技術（GPT）の特徴を示す

経済、社会、政策に顕著な影響を与える可能性がある

実際に会うとなるとルッキズムは消えないだろう。しかし、実際に会わなくてもいい関係性はいくらでもある

ブレスト

誰でも何でもできるようになった時、自分は何をするだろうか

誰でも何でもやってみることができるなら、好奇心だけが自分を駆動する

物理的な移動を伴うものは民主化されてはいない（VRはその一歩だ）

実際にヨーロッパ旅行に行ける人は日本人口の何%だろうか

今までもこれを考えてきた

今までもそうでは？違いは何？

個人の力がさらに強くなる点

情報自体の価値が高くなる点

活用方法が増えれば、活用する対象の方が上がる

いろんなものをサクッと学ぶにはGPTに聞く方が早いだろう

コンピュータが及ばないところの価値は保たれるが、それを選ぶとは限らない

コンピュータと遊ぶ方が楽しかったら、人々はそれをやるだろう。でも考えづらい

そんな日は来なそう

観光や物理的体験の価値は毀損しないし、むしろより心地いい体験を提供するために使われるだろう

しかし自分のできることが増えると多少無力化されそうだ

自分で何でもやらなくてはいけないという思想は強まりそうだ

職場や地域共同体などの人間と人間の強制的な関わりは、暴力的だがこれぐらいしかseedが変わらなくなってくるかもしれない

学習環境は一変するはず

これは可能性の話で、そういう方向に進めるかはわからない

お金を払えばより良いAIが使えますというビジネスは始まる

底上げがされればいずれ人間の方がボトルネックになる

単位時間あたりに学習できる量は人間で高々数倍程度しか差がないだろう

組織の全ての情報を組織のAIが溜め込み、質問に対して適切な形で受け答えするだろう

個人にたまっていた知識がAIにたまるようになる

学習データが揃っているところについては人間よりAIの方がすぐに学習するし有用だろう。「2年勉強なければ辿り着けないこと」をAIのサポートを受けた素人が初日でクリアすることはあり得そうだ

人間はAIを使って現実の問題を解く、そしてその経験がまたAIを強くする

企業にとってはメリットがある

労働者にとっては、自分の能力を理由に賃金の駆け引きがしづらくなるかもしれない？

とはいえAGIができるまでは専門知（とそれを得る経験をするために身についた技術）が無力化されることはないだろう

いままでもデータサイエンスとか第二次AIブームもこれを目指していただろう

ついに結実するかもしれない

この時代に会社に属する意味は何か？

それは今でも同じ問が建てられる

組織間でAIの品質の差もでる。組織にあるドメイン知識を持ったAIを使って仕事ができるかどうか

このAIは組織で動く人間の性能によってAIの有用さが決定される

組織にとって有用な人間はAI時代にも有用

有用さの定義は変わるかもしれない

A社のAIを使って仕事がしたいからA社にいく、などは起こりうるだろうか

考えてもあんまり有益ではなさそう

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