準備として、Sam Altman とのポッドキャスト イントロから、AGI (Artificial General Intelligence) の将来について、Lex Friedman からの示唆に富んだ引用を共有したいと思います。

…すぐに、いつになるかは誰にもわかりませんが、多くの人はそれが私たちの生きている間に起こると信じています。人類の集団的知性は、大規模に構築および展開される AI システムの一般的な超知性と比較すると、何桁も見劣りし始めています。

これはエキサイティングであり、恐ろしいことでもあります。今日の世界に存在する貧困と苦しみの蔓延から逃れ、この古くからのあまりにも人間的な幸福の追求に成功するために、人間が創造する力を与えて創造する力を与える、私たちが知っている、そしてまだ知らない無数のアプリケーションがあるので、それはエキサイティングです. 超知能AGIが意図的または無意識に人類の文明を破壊するために振るう力のために、それは恐ろしいです. ジョージ・オーウェルの 1984 年の全体主義的な方法で人間の精神を窒息させる力、またはハクスリーが見たように、人々が自分たちの抑圧を愛し、自分たちの思考能力を台無しにするテクノロジーを崇拝するようになる、勇敢な新世界の喜びに煽られた集団ヒステリー。

テクノロジーの進歩のペースは本当に前例のないものです。私は人生でこれまでにこのようなものを見たことがありません。私は自分自身を派手な AI エバンジェリストだとは考えていません。それでも、OpenAi やその他の無数の AI スタートアップのブレークスルーのすべてを考えると、来年、ファンタジー小説では想像できないようなことが起こっても驚かないでしょう。

レックス・フリードマンのように、私は人間として、また専門家として、想像を絶する想像を絶するあらゆる最新の進歩と可能性に興奮し、恐怖を感じています。そして、私は自分自身に問いかけ続けます。この AI の波に乗るには、または少なくともそれに完全に引きずられないようにするにはどうすればよいでしょうか?

プロンプトから製品への未来

全体として、LLM と AI の可能性についてはかなり楽観的です。Greg Brockman が最近の開発者のライブ ストリームでGPT-4 ができることを実演しているのを見て(単純なスケッチを完全に機能するアプリに変えるなど)、この先に待ち受けているすべてのエキサイティングな可能性について本当に考えさせられました。

あなたがプロダクト マネージャー、デザイナー、または創業者であり、テストするアイデアを持っていると想像してください。

• 基本的な製品説明、ユーザー ストーリー、仮説を含む単純な PRD を作成し、それを AI ツールに送信します。これを「製品へのプロンプト」と呼びましょう。
• ボタンをクリックするだけで、このツールは機能するアプリを生成し、それをローカル ホスト サーバーにデプロイします。
• アプリをテストして問題を特定し、それを開発者に説明するのと同じようにツールに説明し、満足するまでツールとの対話を続けます。
• 次に、アプリをテスト環境にデプロイするようにツールに依頼します。
• アプリがオンラインの場合、「Prompt to Test」と呼ばれる別のツールを使用して、モデレートされていない外部ユーザーによるユーザー テストを実施します。電子メールのリストをアップロードし、テストする仮説を選択するだけで、残りのテスト プロセスは「Prompt to Test」で処理されます。
• すぐに、「Prompt to Test」は一般的な観察結果と改善のための提案を提供します。これらは受け入れるか変更できます。
• デザイナーとエンジニアを巻き込んで、製品をさらに改善し、規模を最適化することができます。
• デザイナーは、テキスト プロンプトとイメージ スケッチを使用して UX を微調整できます。
• エンジニアはコードを見て、潜在的なデータベースの問題を修正し、プライバシーの改善を追加することができます。たとえば、いくつかのプロンプトが表示され、コーディングの介入はほとんどまたはまったくありません。
• いくつかのテストを実行した後、製品を世界にリリースする準備が整います。
• そして最高の部分は？プロンプトを何度かやり取りしながら、わずか 1 週間でこれらすべてを達成しました。

製品関係者、創業者、クリエイターの未来は明るい。テクノロジーの進歩により、製品を市場に投入するために誰かにコードを書いてもらう必要さえなくなります。製品の背後にある「理由」は、「どのように」よりも、最優先ではないにしても、さらに重要になります。

もちろん、欠点としては、粗悪な製品や模倣品が大量に出てくることです。それでも、明るい面では、それは人間の創造性を解き放ち、ダイヤモンドが泥の樽を通して輝くことにもなります.

現在の現実

ただし、ここでこれらのツールを詳しく見てみましょう。アプリが意図したとおりに動作するようにするには、コーディング スキルと、使用しているテクノロジまたはフレームワークにある程度精通している必要があります。

しかし、デジタル製品を作成する方法の一般的な原則とアプローチを理解する必要があり、ChatGPT などのツールによって記述されたコードをデバッグするために多くの忍耐が必要であるため、プロセスは大幅にアクセスしやすくなりました。しかし、プロンプトが連続するたびに、実行可能なプロトタイプを作成して、自分のアイデアを世界でテストできます。

さらに、これらのツールの利用方法の例をいくつか示します。

• 電卓を数分で作成します。
• ChatGPT を使用して基本的なフルスタック Web アプリを作成します。
• GPT-4 と MidJourney を使用して Unity で簡単なゲームを作成します。
• ソフトウェア エンジニアは、ChatGPT を使用して問題の解決に取り組むことができます。

Copilot X のようなツールは、IDE とブラウザーを切り替える必要をなくすことで、このプロセスを次のレベルに引き上げます。

波の乗り方

私がこの記事を書き始めたとき、主な焦点は「製品担当者はコーディングすべきか?」という質問でした。しかし、深く掘り下げていくと、AI の未来を思い描くうさぎの穴に陥ってしまいました。

したがって、製品担当者がコーディングする必要があるかどうかの答えは、圧倒的に「はい」です。また、コーディングの方法を知っているだけでなく、自分自身でコーディングできる必要があることを強調したいと思います。「Prompt to product」のようなツールが登場するまでは、プロトタイプを実行するためにいくつかの細かい修正を自分で行う必要があるためです。

実際、これらの「プロンプトから製品へ」のソリューションがより洗練されるにつれて、製品担当者が必要とするコーディング スキルはますます少なくなります。ただし、基本的な知識を習得すると、システムをよりよく理解するのに役立ちます。そして、誰もが 1 つのプロンプトで製品を作成できる未来では、この知識があれば競争上の優位性が得られる可能性があります。

この記事の冒頭で提起した質問に戻ると、「この AI の波に乗るには、または少なくとも AI に完全に引きずられないようにするにはどうすればよいでしょうか?」というものがあります。— 少なくとも 2023 年バージョンの自分自身の始まりについては、解決策があります。こちらも参考になれば幸いです。

プロダクト デザインからエンジニアのバックグラウンドを持つプロダクト マネージャーとしての私の計画は次のとおりです。

• コーディング スキルを更新します。
• LLM またはいわゆる LLM の「フロントエンド」を使用して、実用的な小さなツールを構築します。
• 特にプロのニーズに合わせて、迅速な設計スキルを向上させます。
• LLM がどのように機能するかについて理解を深めます。
• 最近の AI 研究論文を、表面にあるトレンドを超えてさらに深く掘り下げます (これは難しいです)。