生成 AI におけるネットワーク効果の可能性に関する私の前回のエッセイ(Speedinvest ブログ) では、AI の誇大宣伝を現実から切り離そうとしました。「プラットフォームのシフト」について息を呑むような議論があったにもかかわらず、GPT-4 や Stable Diffusion のような基礎的なモデルにはプラットフォームの特性がありませんでした。ChatGPTもそうではありませんでした。しかし、 ChatGPT プラグインのリリースにより状況は変わります。実際、ChatGPT プラグインは現在プラットフォームです。しかし、どのようなプラットフォームなのでしょうか？

その質問に答える前に、簡単に要約しておくと役に立つでしょう。プラットフォームを作成するには、基盤となる製品、開発フレームワーク、マッチング、経済的メリットという 4 つのコンポーネントが必要です。GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) は、4 つの要件のうち 1 つだけを満たします。LLM は、開発者が新しいアプリを作成するための開発フレームワークを提供します。ただし、LLM はエンド ユーザーを所有していないため、基盤となる製品を持っていません。その結果、ユーザーと適切なアプリを「マッチング」したり、開発者のビジネス改善を支援したりすることができなくなります。

同様に、ChatGPT もプラグインをリリースする前はプラットフォームではありませんでした。この場合、ユーザーを所有しており、基盤となる製品がありました。ChatGPT は、たとえ概念実証を目的としていたとしても、消費者向け製品として発売されました。しかし、開発フレームワークがなかったため、ユーザーとアプリを「マッチング」したり、経済的メリットを提供したりすることはできませんでした。プラグインはこれにまったく新しい次元を追加します。

ChatGPT プラグイン: プラットフォーム

プラグインは、 ChatGPT に開発フレームワークを導入します。さらに重要なことに、ChatGPT はユーザーとアプリを「マッチング」します。ユーザーは、ChatGPT がプラグインを利用する前に、プラグイン ストアから関連するプラグインをインストールする必要があります。そして最後に、ChatGPTは、リクエストを完了するための Expedia や OpenTable などのプラグインへの予約リンクを提供できます。これは、プラグイン開発者にとって明らかな経済的メリットです。これは、ChatGPT が本格的なプラットフォームになったことを意味します。

話はこれで終わりではありません。以前に説明したように、すべてのプラットフォームが同じように作成されているわけではありません。ネットワーク効果の違いは、次のいくつかの要因によって決まります。

1. さまざまなユースケースを持つプラットフォームは、より拡張性が高くなります(iOS や Android などのモバイル コンピューティング オペレーティング システムなど)。今日の時点では、ChatGPT はこの基準を満たしているようです。コードやコンテンツの生成、宿題の支援、旅行の予約、レストランの予約、検索の代替など、その目まぐるしい機能の数々が広く議論されています。
2. ネイティブ アプリを備えたプラットフォームは、主に既存のアプリと統合または接続するプラットフォームよりも防御力が高くなります。現在のところ、ChatGPT プラグインは後者、つまり防御力が低いです。主な理由は、これらのプラグイン開発者は、ユーザーが関与するあらゆるプラットフォームと統合する意欲があるためです (これは、改良された Google Bard、Bing Chat のようなフレネミーを意味する可能性があります)。

重点的なユースケース + プラグイン/統合

1 つ目の可能性は、ChatGPT がこのマトリックス上で左に移動することです。つまり、時間の経過とともに、少数のユースケース(コード/コンテンツ生成、宿題など)により重点が置かれるようになります。その結果、これらのユースケースを対象とした既存のアプリを持っている開発者は、 ChatGPT との統合をますます構築し、新しいネイティブ アプリは実現しません。

このバージョンの未来はディストピア SF のように聞こえるかもしれませんが、このバージョンを支持する重要な議論が 1 つあります。これまでチャットや音声インターフェイスがコンピューティング分野で普及するのに苦労してきたのには、認知負荷という理由があります。簡単に言うと、効果的なチャットや音声プロンプトを思いつくためにユーザーがどれだけの精神的労力を必要とするかを考え、それをグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) のボタンをタップする場合と比較してください。

ソフトウェア開発者のような技術に精通したユーザーにとって、ChatGPT (またはさらに言えば GitHub Copilot) を使用すると、コーディング中の認知的負荷が実際に軽減されます (これ自体に非常に高い精神的労力が必要です)。同様に、ChatGPT はコンテンツ作成の認知負荷も軽減します。しかし、平均的な消費者にとって、効果的なプロンプトを入力するには、スマートフォン アプリの GUI でボタンをタップしたり、Google で 1 ～ 3 語の検索フレーズ (一般的な検索キーワードの一般的な長さ) を入力したりするのに比べて、桁違いに多くの精神的労力が必要になります。）。さらに証拠が必要な場合は、急成長している家内工業で事前に作成された AI プロンプトを調べてください。人間が簡単に思いつくことができれば、必要なものではありません。

もちろん、ChatGPT は、認知負荷の問題を克服できなかった以前のチャットボットや AI アシスタント (こんにちは Alexa) よりもはるかに高性能です。しかし、より多くのことができるからといって、すべての人がそのように使用できるわけではありません。制限は人間によるものであり、テクノロジーに関連したものではありません。

多目的コンピューティング + ネイティブ アプリ

2 番目の可能性は、ChatGPT がこのマトリックスで上位に進む、つまり、採用が増加してもスイス アーミー ナイフとしての現在の地位を維持するというものです。さらに、趣味の開発者は新しい使用例を考案し、ChatGPT プラットフォーム上に新しいネイティブ アプリを構築します。

この道を進むには、ChatGPT が認知負荷の問題を克服する必要がありますが、どうすればよいのでしょうか? これにはある程度の推測が必要です。ChatGPT が破壊的な道をたどる可能性は十分にあります。つまり、その UI (現在パフォーマンスが低下しているもの) のアクセシビリティを改善することです。おそらく、ChatGPT には、より多くの GUI 要素が組み込まれるか、同じインテリジェンスを活用してまったく異なる UI パラダイムに移行する可能性があります。あるいは、プロンプトにたった 1 ～ 3 語の単語が必要になるところまで進むかもしれません (今日、Google を使用している人がどれだけいるかのように)。

認知負荷の問題が解決された場合、不足しているのは開発者の創意工夫だけです。新しいコンピューティング モデルとその操作方法は、まったく新しいネイティブ アプリの波を生み出す傾向があります。これまでにも、このストーリーが PC やスマートフォンで展開されるのを見てきました。パターンが一致しました。

3 番目の可能性は、これらの対立する勢力のせいで、ChatGPT プラットフォームが中間に位置する可能性があるということです。推測しなければならないとしたら、最終的には枠組みの左下の象限（「左派」シナリオと「中間」シナリオの間のどこか）に行き着くと思います。AI はフォード モデル T ではなく、組立ラインとして見なされます。この時代の (ChatGPT は最初の主要な実装の 1 つです)。もちろん、これは単なるパターン マッチングです。時が教えてくれる。

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