そしてシドニーも。AI における驚き、前進、後退のエキサイティングな 2 週間について、いくつかの考えをまとめます。

以下は、ChatGPT の立ち上げ、Bing Chat の立ち上げ、「シドニー」の驚きと (あまりにも予測しやすい) 撤退に関する 3 つの Twitter スレッドをまとめたものです。

ChatGPTの立ち上げについて

1/ おそらく、chatGPT は、あらゆるコンピューティング テクノロジの中で最も短い時間で、最も幅広い人々の想像力を捉えたと言っても過言ではありません。誰でもすぐに使用でき、自分の目で確認できることが重要です。ITを活用した生産性はどう進化するのか？

2/ 恐怖 <> 機会の二極化は、最近では基本的にすべてのことに一貫しています。それは少し悲しくなります。私も間違いなく、これを進歩だと考える一人です。私は、あらゆる段階で後から推測するのではなく、フルスロットルのイノベーションであると信じています。

3/ 物事の行方を予測する 4D チェスがたくさんあります。誰が勝つか負けるか? 「AI」はどの程度のプラットフォームシフトを起こすのか？それを知るのは早すぎます。PC、電話、クラウド、またはインターネットがガイドである場合、指数関数的な成長はそのようなものであるため、慎重/悲観主義者はすぐに後れを取るでしょう。

4/ テクノロジーがどのように進化するかを学ぶ上で役立つ類似点があります。一つの道ではなく、たどることができるさまざまな道。歴史は韻を踏む。なぜ？生産者も消費者も人間であり、正確ではありませんが、人間はパターンに従います。

5/ まず、今後 6 ～ 12 か月以内に、自由形式のテキスト フィールドを持つすべての製品 (サイト/アプリ) に、「AI 強化」テキスト フィールドが追加されます。入力された (話された) すべてのテキストは、LLM によって装飾、修正、改良、または「実行」されます。すべてのテキスト ボックスがプロンプト ボックスになります。

6/ これは、ほとんどの製品にとって些細な追加です。付加機能を追加することで機能を強化できるものもあります。たとえば、自動提案 (API コストは別として) や、テキストを取得して拡張をガイドするいくつかの特定の「クエリ拡張」が存在する可能性があります。誰もが API を呼び出します。

7/ これは、新機能への注意を喚起するためだけでなく、入力内容を LLM に入力するだけではなく、作業にある程度の深みがあることを証明するための表面積を増やすためにも行われます。

8/ これは、スペルチェックがスタンドアロン機能からワードプロセッサやスイートに統合され、その後ブラウザに表示されたというありふれた例を思い出させます。突然、アプリの機能ではなく、すべてのテキスト ボックスに波線が表示されました。

9/ 最初はこれでよかったです。その後、編集ボックスに入力する量がスペル チェックに適さないことがすぐにわかりました。通りの名前、部品番号、人の名前などすべて。やみくもに自動修正すると意味不明な内容になってしまいます。あなたはまだそうしています。早まって判断しないでください!!

10/ LLM も同様になります。言い換えれば、発明は急速に普及しますが、利点を実現するには、強化または「修正」テキストを滑らかにする「ループ内の人間」が必要であるため、実際には人々のために「仕事を作成」します。

11/ 人々はこのステップに対して非常に批判的になるでしょう。多くの人は、最初に作業を行うよりも修正するのに時間がかかると言って、このイノベーションを否定するでしょう。文法チェックもかつてはそうでした。しかし、すべての人に当てはまるわけではありません…

PS/ 「間違った」ツールや「人間を排除する」ツールの使用をすぐに禁止したい人もいるでしょう。スペルチェックなんて取るに足らないことだと思うかもしれないが、私は新年度に論文を書くためにそれを使用する許可を得る必要があった。高校では、それを使用するために原則を尋ねなければなりませんでした。電卓と同じように。

12/ その後、しばらくすると、テクノロジーはさらに大幅に進歩するでしょう。昔のスペルチェックはローカル PC 上の辞書でした。その後、Google は持てる力をすべて使って、インターネットを使用した「クラウド スペル チェック」をリリースしました。

13/ スペル (および文法) はそれ以来変わっていません。それは最初のブラウザが登場してから 10 年後、PC 用の最初のスタンドアロン スペル チェッカーが登場してから 25 年ほど経ち、今では誰もがそれを持っています。しかし、それによって差別される人は誰もいません。なぜ？

PS/ ここに赤い波線の歴史があります。

036. 派手な魔法使いと赤い波線アイドルループは悪魔の遊び場。–Word チームの開発者https://hardcoresoftware.learningbyshipping.com/p/036-fancy-wizard-and-red-squiggles

14/ スペル (またはアナゴイ ライティング ツール) を提供する独立した企業がたくさんありました。多くの *ワード プロセッサ* は、「より良いタイピング」と、スペル、文法、タブ、ページ番号などの追加に焦点を当てていました。しかしその後、機能戦争が起こりました。数百、数千の新機能。

15/ これらの戦争特集を「肥大化」として嘆く人は多いが、戦争は顧客の製品の消費方法に重要な役割を果たしており、市場で「ワントリックポニー」にはなれないことを意味する。「シンプル」なんてものはありません。消費者は、単純なケースや唯一のケースではなく、「最悪のケース」に備えて生産性ツールを入手します。

16/ 重要なのは、最も平凡な作業ではなく、最も *重要な * 作業を行う製品が勝者となるということです。たとえば、タイプライターはフォームに記入するのが得意でしたが、ワードプロセッサはそうではありませんでした。フォームが WP のものになるまで何年もかかりましたが、書籍やマニフェストなどは → WORD!

17/ 重要なのは、単に安価な作業や簡単な作業を自動化することではなく、重要な作業を実行することです。成功するツールは、人々が直面する最も重要な問題に一般化されます。追加のツールや「ポイント ソリューション」を追加するコストは、節約よりもはるかに高くなります。

18/ 単純な「仕事をなくす」ことを自動化することを考えている人。それが事実であることは示されていない。実際、自動化/作成ツールが増えると、より多くの人が自分の仕事に「作成」を加える傾向にあります。今では、管理サポートだけでなく、私たち全員がフォームに記入します。(不明なソース)

19/ より良いツールは、「人間が参加する」ことで最も価値が付加される場所に創作物を近づけます。PowerPoint はその元です。誰もが「スライド」を嘆くかもしれませんが、優れたツールを使用すると (*重要な* 作業に)、最も熟練した/知識のある人がそのツールを使用して、以前は「サポート」だった作業を行うことができます。

20/ 電子メールが普及し、Office が Word、Excel、PowerPoint に過ぎなかったとき、私たちはすべての「ドキュメント」が単純な ASCII メール メッセージになり、それらの機能はすべて意味がなくなるのではないかと深く懸念していました。*間違い* 電子メールのおかげで、大物幹部さえも全員が「コンテンツ寄稿者」になってしまいました。

21/ 全員が、1 ページの会議の議題に Word を使用するのを *やめました*。多くの人が Word でメモをとるのをやめました。(同等の Excel または PowerPoint タスクについても同様です)。しかし、仕事が重要で「重要」なときは、人間関係者の貢献が重要であり、「最も強力な」ツールを持つことも重要でした。

22/ だからこそ、Office、いわば「魂を吸う Office」が今でも何億人もの人々に使われているのです。それは惰性ではなく、「重要な」作業がそこで行われ、外部で何か重要な作業を行う必要があるため、それらの機能が重要です。

23/ 多くの人は、LLM が仕事を「排除」するか、クリエイティブな仕事全体を一掃すると考えているようです。私は、何が起こるかは2つの段階で起こると思います。まず、使用されるすべての作成ツールは LLM によって非常に迅速に強化されます。これらの機能強化は誰もが使用することになります。つまり、人間が関与することになります。

24/ その後、時間の経過とともに、古いツールを包含できる新しいツールが出現します。これは、タイプライターが写植に取って代わり、文字ワードプロセッサに取って代わられ、グラフィックに取って代わられたときに起こったことです。そして、35 年後の今になって初めて、私たちは文字の変化を目の当たりにしています。

25/ Key は、LLM が最も重要な作業を行うために足場を固める必要があると同時に、日常的な作業も行う必要があることを想定して、ゼロから構築された新しいツールです。日常的なことや重要なことをやっている人々が近づきやすいものである必要があります。それ以外の場合は、単なる点ソルンになります。

26/ なぜ物事がこのように発展するのかは微妙です。職場環境では、「重要なこと」が不足することはありません。誰もが自分の仕事が重要であると考えています。各部門。あらゆるクリエイティブなタスク。変化の障壁となる要件や「ニーズ」は無限にあります。

27/ 外から見ると、誰の仕事も簡単そうに見えます。しかし、実際に存在しないジョブを自動化したり、ジョブのワークフローやツールを置き換えたりしてみるまでは、何が人間の部分なのか、どこで「作業」が行われているのかはわかりません。

28/ 何よりも、ツールがより多くの人に使われ始めると、そこで作られるものに対するニーズが高まります。つまり、より多くの人がより多くの仕事をする必要があるということです。つまり、「良いもの」や「重要なもの」に対する期待がすべて高まります。新しいツールは単に自動化するだけではなく、作業も生み出します。

29/ 最後の例。物理科学や数学では、かつては文章を書くのに特別な植字 (数学、物理学) または製図者 (分子モデル、実験台のワークフローの場合) が必要でした。どの会社/部署にも、この仕事をする人間がいました。

30/ LaTeX、ChemDraw などが登場し、すべての研究者がクリエイターになりました。論文にはより多くの図形と数学が含まれていました。情報発信への期待が高まりました。そして、それらの製図者/植字者は単に排除されただけでなく、これらのツールをさらに高度な作業に使用しました。

31/ これは、高度にドメイン固有の高度なツールであっても、大規模な改善は単に全員の仕事を楽にする (または消滅させる) だけでなく、人々 (専門家) がより多くのことを行い、より多くのものを作成し、そして何よりも多くの作業を追加することを示しています。ループの中にいる人間になってください。// 終わり

ChatGPTを活用した生産性の進化と今後の課題について

LLM に対する興奮がさらに高まり、生産性シナリオへの影響が継続します。LLM は、7B スマートフォン全体にシームレスに導入できる可能性を秘めた最初の技術進歩であり、プラットフォームの移行となる可能性があります。ここに巨大な雄牛がいます。1/

2/ モバイル/ソーシャル/クラウドが定着するにつれて、テクノロジー業界はプラットフォームの移行を約 10 年間切望してきました。次は何ですか? もちろん、それは巨大でなければなりません - 地球全体が現在のプラットフォームを採用しました。M/S/C の上に重ねてデバイスやレガシーのリセットを必要としないことで、潜在的な可能性は非常に大きくなります。わーい！

3/ 「Google の破壊」、「Microsoft のリーダーシップ」、「衛兵交代」、そして一般的な「破壊」または「まったく新しい世界」については、すでに多くのことが言われています。これはすべて時期尚早か、単に愚かなことです。OTOH テクノロジーが実現します。次は「猫が袋から出てきた」と大量展開です。

4/ 今日の社会の他のすべてのことと同様に、意見は二極化しています。「賛成」または「反対」の議論は、すぐにどちら側を選択し、戦いの準備をするかということになります。「誤った情報」、「理解していない」、「すべての仕事の廃止/再発明」など。うーん。

5/ LLM は、プラットフォームの移行に必要な重要な基準を満たしていますが、十分ではありません。それらはまだ常に機能するわけではなく、境界のケースはたくさんあります。「ハードコア ソフトウェア」を思い出してください。PC の最初の 10 年間は文字通り「動作させる」ものでした。インターネット？セキュリティ、リンク切れなど。

6/ しかし、しかし、いくつかの懸念を無視することは、変化の指数関数的な性質を無視するのと同じくらい単純です。誇大広告がたくさんあります。何度かの「冬」を経て私が AI について学んだことの 1 つは、誇大宣伝は、ある点での大きな進歩に相当するものを「一般化」することによるものであるということです。

7/ 技術者や評論家が一つの進歩を取り上げてそれを一般化する傾向があるため、冬が続きます。プログラミング言語の進歩と同様に、AI は確かに 1 つのシナリオを簡単にすることができ、すべてのシナリオを簡単/可能にする必要はありません。

8/ そうは言っても、LLM は 2 つの側面にわたるある種の衝突を表しています。LLM はデフォルトである
• 楽観的/肯定的であり、すべてのソフトウェア、生産性、創造の将来に対して
• 懐疑的/否定的であり、アプリオリに制約され、「責任者」にされる必要がある技術

9/ 実際のところ、ほとんどの人は幅広い中間層を望んでいます。市場の進歩から皆で恩恵を受けましょう。それを乱用または悪用した者は責任を負う必要があります

これほど低コストで広く利用できる新技術が、これほど多くの人々によってこれほど急速に純マイナスであるとみなされたことはこれまでにありませんでした。はぁ。

10/ 当然のことながら懸念すべき 3 つの領域 (A、B、C) があり、これらの領域には、推定されるネガティブな要素が含まれ、盲目的な楽​​観主義を和らげます。

最も重要な側面は、これが次世代企業にとって機会を生み出す一方で、既存企業にとってはすべてを非常に困難にするものであるということです。

11/ (A) LLM は、特に Web 検索に関して、インターネット (Web) 自体を根本的に破壊するか、疑問を投げかけます。はい。

ウェブはリンクに依存しています。検索はクロールに依存します。Web に貢献するエンティティは、リンクされることを目的としてクロールを許可します。

12/ LLM がリンクを返さずに単にインターネットのクローリング側を使用する場合、クローリングを許可し、最終的にはリンクを許可するインセンティブが失われます。

サブスクリプションを持っている、またはこれを支払う余裕がある最大のコンテンツ サイトの場合は問題ありません。しかし、ニュースで見たように、それができる人はほとんどいません。

13/ 今日、このエリアはすでに緊張感に満ちています。しかし、それは新しいことではありません。私が Microsoft の検索活動 (2006 ～ 2007 年) を管理していたとき、スニペットを適切に作成し、後の「Google Onebox」と競合することに多大な「努力」が費やされました。クリックせずに回答を提供します。

14/ 「努力」とは、Web の破壊、コンテンツの盗用を回避し、フェアユースを適切に推進する方法でした。これにより、コンテンツのライセンス、パートナーシップ、検索の「分野」など、業界に一連の変化が生じました。そして本のスキャンの失敗。

15/ したがって、検索プロバイダーが答えを「知っている」か、答えを「購入」しているか、またはパブリック ドメインである場合を除き、誰もが単に「答えを教えて」検索したいと考えていますが、一方的にインターネットをクロールして検索することはできません。無料。

16/ これは、(B) 法制度には、この大規模な再利用のための枠組みが存在しないということにつながります。これはベータマックス、ナップスター、YouTube/UGC ですか? 著作権法、私有財産、名誉毀損、フェアユース、派生作品、盗作などが、LLM のトレーニングと出力の両方に直接影響します。

17/ 「猫が袋から出てきた」は、ベータマックスとその後のコマーシャルスキップの議論でした。しかし、それらの結末は異なっており、重要なことに、家庭での使用は、大量消費のために他人のデータを「保存、再ブロードキャスト、再送信」することとは大きく異なります。

18/ どれほど「針の穴に糸を通す」ような、あまりにも賢明な弁護士活動を行っても、トレーニングでは他人のデータのコピーを作成して使用し、たとえ正確なコピーが破棄されたとしても二次的著作物が作成されるという現実は変わりません。

18A/ すべての結果に、プロンプト出力に寄与するすべてのソースが付属している場合を想像してください。これはほとんどデバッグ ビューです。それは合法的な「調達」なのでしょうか、それとも本質的に法制度に対するサービス拒否攻撃なのでしょうか?

19/ 中学校では、私たちは皆、まず、百科事典のギリシャの歴史のセクションをコピーして、それをスパルタに関するレポートと呼ぶことはできません。第二に、レポートの大部分が World Book からのものである場合、単純に単語を移動して別の著作からの文を追加することはできません。

20/ 多くの人がビングの脚注と出典の使用を賞賛しました。将来的に有料紹介がそれらに果たす役割はさておき、これらが検証可能/正当な意味で必ずしも情報源であるとは限らないことを非常に明確にする必要があります。何かをソースにして、別のことを言うことはできません。

21/ でも待ってください、1) リンクがあるので、それを調べてください。そして 2) 人間と同じように、テキストを取得し、書き換え、他のものを追加するなどの単なるコンピューター アルゴリズムです。まさにその通り、人（特に金儲けの人）が責任を負うべきです。

22/ 過去 25 条 230 年間、人はインターネット上に何かを投稿することができましたが、どこに投稿しても、それは作者としてカウントされませんでした。今では、直接人間であるかどうかにかかわらず、第一者作成者がいますが、それはまさに保護されないものです。

23/ もちろん大企業はこれを知っているので、サードパーティ API を経由したり、他のサードパーティを使用してスクレイピングやリライトなどを行うことは、法的絶縁の一形態のように思えます。まさにこの理由については、ゲッティ対安定訴訟を読んでください。

24/ YouTube は、UGC に関する著作権の問題のため、買収当時、Google の責任とみなされていました。時間が経つにつれて、YouTube は知的財産の合法的な保護のモデルになりました。10年かかりました。そして、その点において、YT は当時と今では大きく異なります。

25/ 1 つのサイトが単に単語を移動してリンクを提供し、単なる「研究」、「フェアユース」、または「二次的著作物」であると主張することはできないという事実を回避することはできません。200 年にわたる法律と憲法の保護が機能しています。

26/ 「ディスラプション」に関して私の信念の大部分は、Google がビジネスのニーズと要望のバランスをとりながら、このテーマに 20 年以上取り組んできたということです。彼らの警戒心は、彼らが経験した現実の結果です。

27/ これは 3 番目の大きな懸念領域 (C) につながります。それは「責任ある AI」という概念です。これは生産量の大幅な抑制につながると私は信じていますが、同時に、世界の知識をよりアクセスしやすくするための *大きな* 機会を逃すことになると私は信じています。 。

28/ 「責任ある AI」は、そのテクノロジーが導入される前から警察沙汰に近い動きを引き起こしたのは初めてのことであり、主に画像認識の初期に誕生しました。Trustworthy Computing のように初期の PC をロックダウンしていたのが 1985 年だったら、あるいはインターネットが… twitter.com/i/web/status/1…

29/ 米国の最も大規模な企業と CEO は、「責任ある人工知能に関する政策推奨事項」を作成し、実際の使用/導入の前にすでに議会に AI を規制するよう呼びかけています[原文ママ]。s3.amazonaws.com/brt.org/Busine…

30/ もちろん、これらは「良い」ように見えますが、情報、知識、科学的な査読、政党、教育委員会、さらにはその時々で「許容される」とみなされるものの複雑さの中で生き残ることはできません。

31/ Reddit の多くは、Bing や OpenAI に悪口や、さらに悪いことに「取り消し可能な」犯罪行為を言わせるために消費されてきました。結局のところ、これは難しいことではありません。さらに悪いことに、明らかな事実誤認が混ざったものに遭遇してしまいがちです。

32/ これらの問題に対する最初の答えは、後退し、「確立された事実」と「今日の文脈で受け入れられる」ことだけを言うことでしょう。ご存知のとおり、人間は「昔の人がこう言っていた」「引用している」などと注意しても、悪いことを言うことは許されません。

33/ 最もありふれた話題は立ち入り禁止、または「リスクを負う価値がない」ものになります。ビジネスの場面でも、これは非常に難しいことです。私は、スペル辞書、地図、クリップアート、さらには「無責任」とみなされたフォントを扱ったすべての時間を完全にリストすることさえできません。

34/ 非常に簡単に言えば、すべての入出力を人間がレビューせずにユーザーの質問に基づいてコンテンツを生成する場合の「デフォルト責任」という考え方自体が解決不可能です。間違いや違反、あるいはそれ以上の行為が許容される余地がなければなりません。

35/ しかし、デフォルトで責任を負うという約束があれば、どうしてそんなことがあり得ますか。さらに悪いことに、たとえ法的責任がなくなったとしても、たとえ EULA/放棄書/同意ボックスがあったとしても、ニュースイベントが新たなプロンプトと生成される回答の波を引き起こすたびに、終わりのない/現在も続く PR 危機を望んでいる企業はいないでしょう。

36/ CEO、弁護士、広報担当者、人事担当者によるこの取り組みは、AI をアプリオリに規制するための招待状です。多くの意味で、これは、実際に発明される前に何かを規制するという最悪の状況です。彼らは、「責任ある」成果だけを約束して、それを実現するよう求めた。

37/ したがって、前例のない規模の自動化された「使用」（公正かどうかにかかわらず）を考慮して調整する必要がある既存の法的枠組みに加えて、「責任ある AI」という概念があらゆる問題のあらゆる側面でねじれてしまわないように、再検討する必要があるでしょう。 。

38/ これはバイナリであるため、「信頼できるコンピューティング」ではありません。前述したように、使いやすさを犠牲にしてでも悪意のある人々から保護します。これは一部の顧客をなだめることを目的とした積極的な議題であり、あらゆる問題の関係者全員を満足させることは不可能です。

39/ R AI は、Google の IPO 公約である「Don't be Evil」によく似ています。当時、それについては大きな懐疑と大きな希望がありました。世界は単純な善と悪ではなく、複雑で曖昧で未知であるため、懐疑論者が正しかったことが証明されました。

40/ では、これは実際には何を意味するのでしょうか。まず、大企業はシナリオを制約し、出力を「無害化」し続けることになるでしょう。膨大な量のコンテンツは、「無責任」「悪い PR」または違法（またはその可能性）であることを恐れて、存在しなくなるでしょう。

41/ 大企業は最終的に、特に検索において、スクラブされた入力、プロンプトキルリスト、手作業でコード化されたデフォルトの応答、謝罪などを含む、既知のトピックに対する「OneBox」回答のより適切な表現を効果的に提供するありふれた結果に焦点を当てることになるでしょう。

42/ 第二に、LLM の生産性ツールとユースケースは、最終的には、日常的で反復的な作業というより狭いケースに焦点を当てることになるでしょう。これは、LLM が基本的に一般的なインタラクション用の文法/スペル/テンプレートを改良したものです。

43/ 基本的な Word テンプレートを使用する際の最大の障壁は、文法を壊さずに顧客/使用状況に合わせてテンプレートをカスタマイズすることです。LLM を使用するとこれが簡単になります。

44/ LLM は、ファースト パーティのコンテンツを要約したり、ファースト パーティの文章を改善したり、利用可能な/ライセンスされた画像を使用してファースト パーティの画像を変更したりする場合にも、ある程度の価値があります (例: 飛行機で使用されている新製品の写真を見せるなど)。

45/ 残念ながら、これらは「重要な」ケースではありません。これらは、生産性ツールのまったく新しい層を推進するものではありません。これらは、CS ツールや CRM ツールなどの既存のワークフローやツールへの優れた追加機能となります。

46/ そこには大きなチャンスがあります。困難な問題や価値の高いプロンプトにアプローチする新しいツールであり、世界の知識を活用しながら、開発された法的枠組みの中で最初から取り組んでいます。それらには大きな利点があります。

発明。リスクをとることはBigCoにはできません。//終わり

PS/ この例が大好きです。ソースを使用するという非常に賞賛されている概念が、実際にはそうではないのに、生成された回答の信頼性を高めるだけであることを示します。これはつまらないまとめです。生成された編集/要約は、「…ドメイン知識のないインターンによると」と注記する必要があります。

Bing、It's Chat (別名シドニー) から撤退

Microsoftは、AIが本当におかしな行動を取るのを防ぐために、Bingチャットの返信を5件に制限しているtheverge.com/2023/2/17/2360… //NOOO。IMOは、先週の失敗の読み間違いと過剰修正による重大な戦略上の誤りです。これは、一般的に LLM、Bing、および Search を混同するという間違いをさらに悪化させます。1/

AIが本当におかしくなるのを防ぐため、MicrosoftはBingチャットの返信を5回までに制限している あまりにも長くAIに話しかけると、AIがあなたを愛していると伝えるかもしれない。

2/ OpenAI により、私たちは生成テキスト プラットフォームの新たな驚異を「広範囲に」体験しました。それは私たち全員に、まったく新しい形の創造性、つまり生成的創造性を味わう機会を与えてくれました。このスレッドの中で、私は生産性にとって「人間が関与する」ことの重要性を主張しました。（上記を参照）

3/ 多くの人が、慎重かつクレイジーで迅速なエンジニアリングによって、多大な「楽しみ」（またはエンターテイメント、時間の無駄、または幅広い創造性）を認識し始めました。ChatBot はまったく新しい形式のツールの素質を持っていますが、それは非常に初期のものでした。

4/ 多くの人は、エラー、幻覚、生成されたもののクレイジーな側面にすぐに焦点を当てました。大手テクノロジー企業の既存の AI 研究者の多くは、限界をリスクとみなすことに重きを置いていました。もちろん、「責任ある AI」は、OpenAI が緩和策を講じている点について懸念を表明しました。

5/ MS は、OpenAI の上に追加レイヤーを構築することを選択しましたが、それよりもはるかに重要なのは、その追加を Web 検索の再発明、そして Google がこれまでに見たことのない破壊的な力として位置づけることです。マイクロソフト対グーグル、再戦。本当？チャットが検索を再発明する?

6/ Google については省略しますが、以下の私のスレッドでは、Google が数十年にわたって AI と格闘し、「正確性」を保とうと努力しており、検索での成功が警戒につながっていることがわかります。これはイノベーションのジレンマのように感じられるかもしれません。あるいは、賢明であれば。（上記を参照）

7/ 48 時間後、慎重さが正しかったように見えました。Bing with LLM はシドニーに姿を変え、その興奮はすぐに、果てしなく続くクレイジーな話、シドニーでの奇妙な体験、責任ある AI の問題の数々に取って代わられました。

8/ すると、他社の AI 研究者たちは、これはすべて予想されたことだとすぐに指摘しました。繰り返しますが、このアンカーは、正確さ、真実、トーン、ガードレール、そして「コンピュータは常に正しい」「検索は事実を見つけるためにある」から期待されるすべてのものに基づいていました。

9/ したがって、AI がどのように準備ができていなかったのかについての終わりのない批判のサイクルが今後も見られることになり、責任についてはさらに多くの取り組みが必要です。Bing に対する上記の制限は最初のステップです。すべては、検索と生産性のコンテキストに LLM を配置したことの直接の結果です。

この MS が次の AI の冬を「引き起こしている」のでしょうか?

10/ 検索ドメインでは、消費者の期待は、正確さ、感情のない、予測可能、偏見のないなどの「コンピューター」と一致します。シドニーはエンジニアリングのおかげで、そのようなことは何もありませんでした。まだ想像されていないパターンや組み合わせを表面化するようにデザインされました。

11/ その意味で、特にその意味で、あのシドニーは、私たち全員がチャットボットで吸収し始めたばかりのことを超える、楽しくて斬新な画期的な出来事でした。ここで、誤読/誤射が明らかになり始めます。構築されたものは決して検索に適したものではありませんでした。

12/ MSFT が解決しようと選んだ主な問題は検索だった — 資本が燃え上がり、実際には収益が上がらず、さらに 20 年間の苦悩もあった (私は 2006 年から 2007 年にクリストファー ペインを立ち上げ、率いたチーム、その後 Satya、その後 Qi Lu などを管理しました) 驚くことではありません, Google が *成長* し続けるにつれて、MS は見返りを求めているかもしれません。

13/ 前のスレッドで説明したように、LLM を「回答」の広範な拡張として見るのはある程度理にかなっています。しかし、テクノロジーの不一致がありました。LLM は決定的な答えを提供する準備ができていません。Googleは何十年もこの問題に苦労しており、それが保守主義の原因となっている。

14/ 私にとって、これは時間、位置、さらには会社においてもテクノロジーの不一致の一例です。— たとえそのコンセプト/アイデアが正確であったとしても。これは、Windows CE 携帯電話のコンセプトは正しいものの、完全に間違った実装、間違った時期、間違った会社であったということです。

15/ 最も成功したテクノロジー企業の多くは、コンセプトは正しいものの、テクノロジーベース、時期、アプローチが間違っていたという大規模なライブラリを収集しています。多くの場合、これは「時期尚早」と見なされます

もちろん、この文脈では CLIPPY は素晴らしい例です。どういたしまして。

16/ こうした状況で問題となるのは、ファンや関係者が何年も経ってから「時期尚早だった」というポジティブなイメージを描く可能性があるということだ。しかし実際には、Apple Newton が間違っていたように、Windows 8 が間違っていたように、それはただ間違っていたのです。これを正しくするには、調整する必要のある要素が多すぎます。

17/ 本当に言いたいのですが、私はこの仕事について否定的になるつもりはありません。ChatBot には驚くべき成果があり、シドニーは長年にわたって最も [意図せず驚くべき] イノベーションの 1 つでした。上記の製品と同様に、あまりにも多くの製品がすぐに終わってしまうでしょう。しない。

18/ 正しい答えは、実験と市場に耳を傾けることです。今は先に進む時期ではありません（他の人たちと同じように）。適切な言葉が見つからないのですが、今こそ方向転換するのに最適な時期です。シドニーは答えを求めるものではありません。シドニーは、Bing が Google/広告を出し抜くための場所ではありません。

19/ シドニーは新しい種類のツールになる可能性を秘めています。シドニーと生成画像、音声、ビデオを組み合わせると、まったく新しい時代のツールの起源となります。幻覚、偏見、ランダム性、狂気は機能であってバグではありません。これらにより、まったく新しいクリエイティブ ツールが生まれます。

20/ 成功したプラットフォームを振り返ると、一部の人が欠陥やバグと見ていたほとんどすべてが、風変わりなものを正当にプラットフォームに変えるための機能やエンジニアリング上の制約であったことが判明しました。

21/ ブラウザには Word のようなレンダリング能力が「ありません」という特徴がありました。セキュリティモデルの欠如が特徴でした。集中化の欠如が特徴でした。壊れたリンクは一連の発明につながりました。「IBM」と比較した PC の脆弱性がイノベーションを引き起こしました。そして延々と。

22/ ここ 1 週間ほどで私たちが目にしたものはすべて、目標が正確で正しく、「責任ある AI が承認した」答えであれば恐ろしいものです。間違ったツール、間違ったユーザーモデル、間違った配置。10 個の青いリンクとターゲットを絞った広告ははるかに優れていますが、現時点および予見可能な将来においては最も優れています。

23/ しかし、業界では、おそらく JPEG 以来、シドニーのような新しいクリエイティブ ツールが登場してきませんでした。今こそ、この創造性の力を解き放ち、何が生み出されるのかを見る絶好の機会です。それは次の PC ゲーム、Netflix シリーズ、あるいはメタバースかもしれません。

24/ これはまったくおかしな話ですか? おそらく、しかしそれは人間が生み出した議論なので、それらの欠陥があります。それは、誤解された失敗、最初は正しくなかった戦略、そして間違いなく[予測可能な]過剰修正などに対する反応です。// 終わり

PS/ 今こそダブルダウンの時期です。検索とは別にします。シドニー自体をより安く利用できるようにします。さらに多くのツールを構築します。さらに多くの開発者を見つけてください。画像、サウンド、モーション、アニメーションを追加します。生成的な未来を構築します。

PPS/ プラットフォームの変化の特徴 (必要なこと、十分ではないこと) の 1 つは、新しいテクノロジーを趣味にして、探求し、探り、壊し、学ぶことをいとわない人々が出現する (そして急速に成長する) ことです。限界を見つけるために。作成する。

シドニーには間違いなくそれらの資質があった。

PPPS/ こちらのシドニーは基本的に、有名人に押しつけられた好戦的なキャラクターをフィーチャーした新しいストリーミングシリーズの脚本を書いており、同じように好戦的な権力ブローカーによって責任を問われています。

Bing が予想に反して大きく外れてしまった潜在的な理由の概要。私の見解では、これはテクノロジーと選択されたシナリオの間の不一致をさらに強調するだけであると考えています。「なぜ *Bing* はそんなに無謀なのですか?」@ゲイリーマーカス

「一方はウェブ検索を現状のままにすべきだと考えていましたが、もう一方はチャットベースのインターフェースを推進していました。最終的に、Microsoft は両方の検索方法を利用可能にし、ユーザーが簡単に切り替えられるようにすることにしました。」// もちろん、彼らはそうしました。