撰文：Ivan Zhao翻訳：AididiaoJP、Foresight News各時代はその独特な技術素材によって形作られる。鋼鉄は金鉱時代を鍛え、半導体はデジタル時代を切り開いた。今や人工知能は無限の知性の形で到来している。歴史は教えてくれる：原料を掌握した者が時代を定義する。左の画像：少年アンドリュー・カーネギーと弟。右の画像：金鉱時代のピッツバーグの鉄鋼工場。19世紀50年代、アンドリュー・カーネギーはピッツバーグの泥だらけの街角を走る電報配達員だった。当時、アメリカ人の10人に6人は農民だった。わずか二世代後、カーネギーと彼の仲間たちは現代世界を鍛造した。馬は鉄道に取って代わられ、ろうそくの光は電灯に、鉄は鋼に。それ以降、仕事は工場からオフィスへと移行した。今、私はサンフランシスコでソフトウェア会社を運営し、何千もの知識労働者のためのツールを作っている。このテックタウンでは、誰もが汎用人工知能（AGI）について語っているが、20億のオフィス労働者の大半はまだその存在を感じていない。まもなく、知識労働はどのように変わるのか？組織構造に絶え間ない知性が融合したとき、何が起こるのか？初期の映画はしばしば舞台劇のようだった。カメラは舞台を撮影していた。未来はしばしば予測困難だ。なぜなら、それは常に過去の姿に偽装しているからだ。初期の通話は電報のように短く、初期の映画は舞台劇の録画のようだった。マーシャル・マクルーハンの言葉を借りれば、「私たちは常に後ろのミラーを通じて未来に向かっている」。現在最も一般的な人工知能は、まだ過去のGoogle検索のように見える。マクルーハンの言葉を引用すれば、「私たちは常に後ろのミラーを通じて未来に向かっている」。今日見ているのは、Google検索ボックスを模倣したAIチャットボットだ。私たちは、技術革新のたびに現れる不快な過渡期に深く巻き込まれている。未来がどうなるか、私もすべての答えを持っているわけではない。しかし、いくつかの歴史的隠喩を用いて、人工知能が個人、組織、さらには経済全体のさまざまなレベルでどのように作用するかを考えてみたい。個人：自転車から車へ最初の兆候は、知識労働の「ハイエンド実践者」、プログラマーに見られる。私の共同創業者シモンは「10倍プログラマー」だったが、最近はほとんど自分でコードを書かなくなった。彼の席を通り過ぎると、彼は3、4つのAIプログラミングアシスタントを同時に調整しているのが見える。これらの助手はタイピングが速いだけでなく、思考も行い、彼の効率を30〜40倍向上させている。彼は昼食前や就寝前にタスクのキューを整え、AIに彼が離れている間も作業を続けさせている。彼は無限の知性を持つ管理者へと変貌を遂げている。1970年代の『サイエンス・アメリカン』の運動効率に関する研究は、スティーブ・ジョブズが提唱した「思想の自転車」という有名な比喩に影響を与えた。それから数十年、私たちは情報高速道路の上を「自転車を漕ぎ続けている」。1980年代、スティーブ・ジョブズは個人用コンピュータを「思想の自転車」と呼んだ。10年後、私たちはインターネットという「情報高速道路」を敷いた。しかし今、多くの知識労働は依然として人力に頼っている。まるで高速道路を自転車で走り続けているかのようだ。AIアシスタントのおかげで、シモンのような人々は自転車から車へとアップグレードした。他のタイプの知識労働者はいつ「車に乗る」ことができるのか？解決すべき2つの問題がある。プログラミングアシスタントと比べて、なぜAI支援の知識労働はより難しいのか？それは知識労働がより断片的で、検証も難しいからだ。まずは状況の断片化だ。プログラミングでは、ツールと状況はしばしば一箇所に集中している：統合開発環境、コードリポジトリ、端末。しかし一般的な知識労働は、数十のツールに散らばっている。AIアシスタントが製品紹介を起草しようとした場合、Slackの議論、戦略文書、ダッシュボードの前四半期データ、そして個人の頭の中にある組織の記憶から情報を抽出する必要がある。現在、人間は粘着剤の役割を果たし、コピー＆ペーストやブラウザのタブ間の切り替えで全てをつなぎ合わせている。状況が統合されていなければ、AIアシスタントは狭い用途に限定される。第二の欠如要素は検証性だ。コードには不思議な特性がある：テストやエラーを通じて検証できることだ。モデル開発者はこれを利用し、強化学習などの手法でAIをより良くプログラミングさせている。しかし、プロジェクト管理の良し悪しや戦略メモの優秀さをどう検証するのか？私たちはまだ、汎用知識労働モデルを改善する方法を見つけていない。したがって、人間は引き続きループ内で監督し、導き、「良い」ものを示す必要がある。1865年の『赤旗法案』は、車が街中を走るとき、旗を持った人が先導しなければならないと定めていた（この法律は1896年に廃止された）。今年のプログラミングアシスタントの実践は、「人間の回路」が常に理想的ではないことを示している。これは、製造ラインで一つ一つボルトを検査させることや、車の前を歩いて道を掃除させることに似ている（1865年の『赤旗法案』参照）。私たちは人間をより高い位置に置き、ループを監督させるべきだ。状況が統合され、仕事が検証可能になれば、数十億の労働者は「自転車を漕ぐ」から「車を運転する」へ、そして「自動運転」へと進化する。組織：鉄鋼と蒸気会社は近代の発明であり、その規模が拡大するにつれて効率は低下し、最終的には限界に達する。1855年のニューヨーク・イリ鉄道会社の組織図。現代の企業とその組織構造は、鉄道会社の進化に伴って生まれたもので、鉄道は最も早く遠距離で数千人を調整する必要のあった企業だった。数百年前、ほとんどの会社は十数人の工房にすぎなかった。今や、数十万人規模の多国籍企業が存在する。通信インフラは会議や情報を通じて人間の脳に依存しており、指数関数的な負荷に耐えられなくなっている。私たちは階層、プロセス、文書を使って解決しようとするが、それは木材で摩天楼を建てるようなものであり、人間の尺度のツールで工業規模の問題を解決しようとしている。二つの歴史的隠喩は、組織が新しい技術素材を手に入れたとき、未来がどのように異なる姿を見せるかを示している。鉄鋼の奇跡：1913年に完成したニューヨークのウォール・ワースビルは、当時世界一高い建築物だった。最初の例は鉄鋼だ。鉄鋼以前、19世紀の建築高さは六、七階に制限されていた。鉄は堅いが脆く重い。階層を増やすと、構造は自重で崩壊する。鉄鋼はすべてを変えた。堅くて柔軟性もあり、フレームはより軽く、壁は薄くできる。建築は一気に数十階に高くなり、新しい建築様式が可能になった。AIは組織の「鉄鋼」だ。各ワークフローで状況を一貫させ、必要に応じて意思決定を提示し、ノイズを排除できる可能性がある。人間のコミュニケーションはもはや耐荷壁を担う必要はない。週2時間の調整会議は5分の非同期レビューに変わるかもしれない。3段階の承認を必要とする経営層の意思決定も数分で完了できるだろう。企業は真の規模拡大を実現し、かつて避けられなかった効率低下を回避できる。水車を動力とした製粉所。水力は強力だが不安定で、場所や季節に制約される。二つ目の物語は蒸気機関だ。産業革命初期、初期の織布工場は川沿いに建てられ、水車に頼っていた。蒸気機関が登場した後、工場主は最初、水車を蒸気機関に置き換えただけで、他は従来通りだった。生産性の向上は限定的だった。真の突破口は、工場主が水源から完全に解放されることを認識したときに訪れた。彼らは工場を工人や港、原材料に近い場所に建て、蒸気機関を中心にレイアウトを再設計した（後に電力が普及し、工場主は中央動力軸から解放され、小型エンジンを工場の各所に分散させて異なる機械に電力を供給した）。こうして生産性は爆発的に向上し、第二次産業革命が本格的に始まった。1835年のトーマス・アロムの版画は、蒸気機関で動く英国のランカシャー地方の織布工場を描いている。私たちはまだ「水車の置き換え」段階にいる。AIチャットボットを人間の設計したワークフローに無理やり押し込めているだけだ。古い制約が消え、企業が眠っている間も動き続ける無限の知性に頼るとき、組織はどのように変わるのか、想像してみる必要がある。私の会社Notionでは、常に実験を続けている。従業員は1000人だが、今や700以上のAIアシスタントが繰り返し作業を処理している：会議の記録、チーム知識の統合質問への回答、ITリクエストの処理、顧客フィードバックの記録、新入社員の福利厚生の案内、週次ステータスレポートの作成など…これはまだ歩き始めた段階だ。本当の潜在能力は、私たちの想像力と慣性に制限されているに過ぎない。経済圏：フィレンツェから巨大都市へ鉄鋼と蒸気は、建築や工場だけでなく都市も変えた。数百年前まで、都市は人間の尺度のものでしかなかった。フィレンツェを40分歩けば横断でき、生活のリズムは人の歩行距離と音の伝播範囲によって決まっていた。その後、鉄骨構造により超高層ビルが可能になり、蒸気機関を動力とした鉄道が都市中心部と郊外を結びつけた。エレベーター、地下鉄、高速道路が次々と登場した。都市の規模と密度は急激に拡大し、東京、重慶、ダラスのような巨大都市が出現した。これらは単なるフィレンツェの拡大版ではなく、まったく新しい生活様式だ。巨大都市は迷子になりやすく、匿名性が高く、制御が難しい。この「識別困難さ」は規模の代償だが、同時により多くの機会と自由を提供し、多様な活動を可能にする。これは人間の尺度の芸術復興都市では実現できないことだ。私は、知識経済も同じ変革を迎えつつあると考えている。現在、知識労働は米国GDPのほぼ半分を占めているが、その運用は依然として人間の尺度にとどまっている。数十人のチーム、会議やメールに依存したワークフロー、百人を超えると維持が難しい組織…私たちは石や木を使って「フィレンツェ」を建て続けている。AIアシスタントが大規模に導入されれば、「東京」を築くことになる。何千ものAIと人間が共に構成する組織、タイムゾーンを超えて連続運用し、誰かが目覚めるのを待つことなく進められるワークフロー、適切な人間の関与のもとで合成された意思決定。それはまったく異なる体験になるだろう：より速く、レバレッジ効果も高いが、最初はめまいを伴うかもしれない。毎週の定例会、四半期の計画、年次評価のリズムはもはや通用しなくなる。新たなリズムが現れるだろう。私たちは一部の明確さを失うかもしれないが、規模と速度を手に入れる。水車を超えてすべての技術素材は、人々に後ろのミラーを通じて世界を見るのをやめ、新しい世界を想像し始めることを求めている。カーネギーは鉄鋼を見つめ、都市のスカイラインを想像した。ランカシャーの工場主は蒸気機関を見つめ、川から離れた工場の景色を思い描いた。私たちはまだAIの「水車段階」にいる。チャットボットを人間の設計したワークフローに無理やり押し込めているだけだ。私たちは、AIが副操縦士としてだけでなく、人間の組織が鉄鋼で強化され、細かい仕事が絶えず休まず働く無限の知性に委ねられるとき、知識労働がどのような景色を見せるのかを想像すべきだ。鉄鋼、蒸気、そして無限の知性。次なるスカイラインはすぐそこにあり、私たちが自ら築くのを待っている。
蒸気、鋼鉄と無限の知性
撰文：Ivan Zhao
翻訳：AididiaoJP、Foresight News
各時代はその独特な技術素材によって形作られる。鋼鉄は金鉱時代を鍛え、半導体はデジタル時代を切り開いた。今や人工知能は無限の知性の形で到来している。歴史は教えてくれる：原料を掌握した者が時代を定義する。
左の画像：少年アンドリュー・カーネギーと弟。右の画像：金鉱時代のピッツバーグの鉄鋼工場。
19世紀50年代、アンドリュー・カーネギーはピッツバーグの泥だらけの街角を走る電報配達員だった。当時、アメリカ人の10人に6人は農民だった。わずか二世代後、カーネギーと彼の仲間たちは現代世界を鍛造した。馬は鉄道に取って代わられ、ろうそくの光は電灯に、鉄は鋼に。
それ以降、仕事は工場からオフィスへと移行した。今、私はサンフランシスコでソフトウェア会社を運営し、何千もの知識労働者のためのツールを作っている。このテックタウンでは、誰もが汎用人工知能（AGI）について語っているが、20億のオフィス労働者の大半はまだその存在を感じていない。まもなく、知識労働はどのように変わるのか？組織構造に絶え間ない知性が融合したとき、何が起こるのか？
初期の映画はしばしば舞台劇のようだった。カメラは舞台を撮影していた。
未来はしばしば予測困難だ。なぜなら、それは常に過去の姿に偽装しているからだ。初期の通話は電報のように短く、初期の映画は舞台劇の録画のようだった。マーシャル・マクルーハンの言葉を借りれば、「私たちは常に後ろのミラーを通じて未来に向かっている」。
現在最も一般的な人工知能は、まだ過去のGoogle検索のように見える。マクルーハンの言葉を引用すれば、「私たちは常に後ろのミラーを通じて未来に向かっている」。今日見ているのは、Google検索ボックスを模倣したAIチャットボットだ。私たちは、技術革新のたびに現れる不快な過渡期に深く巻き込まれている。
未来がどうなるか、私もすべての答えを持っているわけではない。しかし、いくつかの歴史的隠喩を用いて、人工知能が個人、組織、さらには経済全体のさまざまなレベルでどのように作用するかを考えてみたい。
個人：自転車から車へ
最初の兆候は、知識労働の「ハイエンド実践者」、プログラマーに見られる。
私の共同創業者シモンは「10倍プログラマー」だったが、最近はほとんど自分でコードを書かなくなった。彼の席を通り過ぎると、彼は3、4つのAIプログラミングアシスタントを同時に調整しているのが見える。これらの助手はタイピングが速いだけでなく、思考も行い、彼の効率を30〜40倍向上させている。彼は昼食前や就寝前にタスクのキューを整え、AIに彼が離れている間も作業を続けさせている。彼は無限の知性を持つ管理者へと変貌を遂げている。
1970年代の『サイエンス・アメリカン』の運動効率に関する研究は、スティーブ・ジョブズが提唱した「思想の自転車」という有名な比喩に影響を与えた。それから数十年、私たちは情報高速道路の上を「自転車を漕ぎ続けている」。
1980年代、スティーブ・ジョブズは個人用コンピュータを「思想の自転車」と呼んだ。10年後、私たちはインターネットという「情報高速道路」を敷いた。しかし今、多くの知識労働は依然として人力に頼っている。まるで高速道路を自転車で走り続けているかのようだ。
AIアシスタントのおかげで、シモンのような人々は自転車から車へとアップグレードした。
他のタイプの知識労働者はいつ「車に乗る」ことができるのか？解決すべき2つの問題がある。
プログラミングアシスタントと比べて、なぜAI支援の知識労働はより難しいのか？それは知識労働がより断片的で、検証も難しいからだ。
まずは状況の断片化だ。プログラミングでは、ツールと状況はしばしば一箇所に集中している：統合開発環境、コードリポジトリ、端末。しかし一般的な知識労働は、数十のツールに散らばっている。AIアシスタントが製品紹介を起草しようとした場合、Slackの議論、戦略文書、ダッシュボードの前四半期データ、そして個人の頭の中にある組織の記憶から情報を抽出する必要がある。現在、人間は粘着剤の役割を果たし、コピー＆ペーストやブラウザのタブ間の切り替えで全てをつなぎ合わせている。状況が統合されていなければ、AIアシスタントは狭い用途に限定される。
第二の欠如要素は検証性だ。コードには不思議な特性がある：テストやエラーを通じて検証できることだ。モデル開発者はこれを利用し、強化学習などの手法でAIをより良くプログラミングさせている。しかし、プロジェクト管理の良し悪しや戦略メモの優秀さをどう検証するのか？私たちはまだ、汎用知識労働モデルを改善する方法を見つけていない。したがって、人間は引き続きループ内で監督し、導き、「良い」ものを示す必要がある。
1865年の『赤旗法案』は、車が街中を走るとき、旗を持った人が先導しなければならないと定めていた（この法律は1896年に廃止された）。
今年のプログラミングアシスタントの実践は、「人間の回路」が常に理想的ではないことを示している。これは、製造ラインで一つ一つボルトを検査させることや、車の前を歩いて道を掃除させることに似ている（1865年の『赤旗法案』参照）。私たちは人間をより高い位置に置き、ループを監督させるべきだ。状況が統合され、仕事が検証可能になれば、数十億の労働者は「自転車を漕ぐ」から「車を運転する」へ、そして「自動運転」へと進化する。
組織：鉄鋼と蒸気
会社は近代の発明であり、その規模が拡大するにつれて効率は低下し、最終的には限界に達する。
1855年のニューヨーク・イリ鉄道会社の組織図。現代の企業とその組織構造は、鉄道会社の進化に伴って生まれたもので、鉄道は最も早く遠距離で数千人を調整する必要のあった企業だった。
数百年前、ほとんどの会社は十数人の工房にすぎなかった。今や、数十万人規模の多国籍企業が存在する。通信インフラは会議や情報を通じて人間の脳に依存しており、指数関数的な負荷に耐えられなくなっている。私たちは階層、プロセス、文書を使って解決しようとするが、それは木材で摩天楼を建てるようなものであり、人間の尺度のツールで工業規模の問題を解決しようとしている。
二つの歴史的隠喩は、組織が新しい技術素材を手に入れたとき、未来がどのように異なる姿を見せるかを示している。
鉄鋼の奇跡：1913年に完成したニューヨークのウォール・ワースビルは、当時世界一高い建築物だった。
最初の例は鉄鋼だ。鉄鋼以前、19世紀の建築高さは六、七階に制限されていた。鉄は堅いが脆く重い。階層を増やすと、構造は自重で崩壊する。鉄鋼はすべてを変えた。堅くて柔軟性もあり、フレームはより軽く、壁は薄くできる。建築は一気に数十階に高くなり、新しい建築様式が可能になった。
AIは組織の「鉄鋼」だ。各ワークフローで状況を一貫させ、必要に応じて意思決定を提示し、ノイズを排除できる可能性がある。人間のコミュニケーションはもはや耐荷壁を担う必要はない。週2時間の調整会議は5分の非同期レビューに変わるかもしれない。3段階の承認を必要とする経営層の意思決定も数分で完了できるだろう。企業は真の規模拡大を実現し、かつて避けられなかった効率低下を回避できる。
水車を動力とした製粉所。水力は強力だが不安定で、場所や季節に制約される。
二つ目の物語は蒸気機関だ。産業革命初期、初期の織布工場は川沿いに建てられ、水車に頼っていた。蒸気機関が登場した後、工場主は最初、水車を蒸気機関に置き換えただけで、他は従来通りだった。生産性の向上は限定的だった。
真の突破口は、工場主が水源から完全に解放されることを認識したときに訪れた。彼らは工場を工人や港、原材料に近い場所に建て、蒸気機関を中心にレイアウトを再設計した（後に電力が普及し、工場主は中央動力軸から解放され、小型エンジンを工場の各所に分散させて異なる機械に電力を供給した）。こうして生産性は爆発的に向上し、第二次産業革命が本格的に始まった。
1835年のトーマス・アロムの版画は、蒸気機関で動く英国のランカシャー地方の織布工場を描いている。
私たちはまだ「水車の置き換え」段階にいる。AIチャットボットを人間の設計したワークフローに無理やり押し込めているだけだ。古い制約が消え、企業が眠っている間も動き続ける無限の知性に頼るとき、組織はどのように変わるのか、想像してみる必要がある。
私の会社Notionでは、常に実験を続けている。従業員は1000人だが、今や700以上のAIアシスタントが繰り返し作業を処理している：会議の記録、チーム知識の統合質問への回答、ITリクエストの処理、顧客フィードバックの記録、新入社員の福利厚生の案内、週次ステータスレポートの作成など…これはまだ歩き始めた段階だ。本当の潜在能力は、私たちの想像力と慣性に制限されているに過ぎない。
経済圏：フィレンツェから巨大都市へ
鉄鋼と蒸気は、建築や工場だけでなく都市も変えた。
数百年前まで、都市は人間の尺度のものでしかなかった。フィレンツェを40分歩けば横断でき、生活のリズムは人の歩行距離と音の伝播範囲によって決まっていた。
その後、鉄骨構造により超高層ビルが可能になり、蒸気機関を動力とした鉄道が都市中心部と郊外を結びつけた。エレベーター、地下鉄、高速道路が次々と登場した。都市の規模と密度は急激に拡大し、東京、重慶、ダラスのような巨大都市が出現した。
これらは単なるフィレンツェの拡大版ではなく、まったく新しい生活様式だ。巨大都市は迷子になりやすく、匿名性が高く、制御が難しい。この「識別困難さ」は規模の代償だが、同時により多くの機会と自由を提供し、多様な活動を可能にする。これは人間の尺度の芸術復興都市では実現できないことだ。
私は、知識経済も同じ変革を迎えつつあると考えている。
現在、知識労働は米国GDPのほぼ半分を占めているが、その運用は依然として人間の尺度にとどまっている。数十人のチーム、会議やメールに依存したワークフロー、百人を超えると維持が難しい組織…私たちは石や木を使って「フィレンツェ」を建て続けている。
AIアシスタントが大規模に導入されれば、「東京」を築くことになる。何千ものAIと人間が共に構成する組織、タイムゾーンを超えて連続運用し、誰かが目覚めるのを待つことなく進められるワークフロー、適切な人間の関与のもとで合成された意思決定。
それはまったく異なる体験になるだろう：より速く、レバレッジ効果も高いが、最初はめまいを伴うかもしれない。毎週の定例会、四半期の計画、年次評価のリズムはもはや通用しなくなる。新たなリズムが現れるだろう。私たちは一部の明確さを失うかもしれないが、規模と速度を手に入れる。
水車を超えて
すべての技術素材は、人々に後ろのミラーを通じて世界を見るのをやめ、新しい世界を想像し始めることを求めている。カーネギーは鉄鋼を見つめ、都市のスカイラインを想像した。ランカシャーの工場主は蒸気機関を見つめ、川から離れた工場の景色を思い描いた。
私たちはまだAIの「水車段階」にいる。チャットボットを人間の設計したワークフローに無理やり押し込めているだけだ。私たちは、AIが副操縦士としてだけでなく、人間の組織が鉄鋼で強化され、細かい仕事が絶えず休まず働く無限の知性に委ねられるとき、知識労働がどのような景色を見せるのかを想像すべきだ。
鉄鋼、蒸気、そして無限の知性。次なるスカイラインはすぐそこにあり、私たちが自ら築くのを待っている。