懐疑論は、あなたが望むことをするためにAIを作る際に鍵となる可能性があります

生成人工知能（AI）に関しては、自分は懐疑的だと考えていますが、もちろん私は一人ではありません。

インターネットは、親aiの狂信者から、人工知能に関する議論に満ちており、データの機密性や環境への影響など、非常に合理的な問題のためにそれを絶対に使用することを拒否する人々に人生を完全に変えた方法を促進しています。

私は懐疑論者にもっと同意する傾向がありますが、私はそれが面白くて驚くべきことだと思います。私の仕事の一部は、新しいテクノロジーを試すことであり、AIを試すたびに機能しないので、懐疑的な立場に私を押し上げます。しかし、MicrosoftのAIプラットフォームであるProductの副社長であるSetu Juarezによると、懐疑論はAIの効果的な使用のための魔法の要素になる可能性があります。

「私はAIの懐疑論者でもあります」とHuarezは、Microsoft 2025 Build Developer Conferenceでチャットするために彼と一緒に座ったときに私に言いました。 「それが私が彼らに私が彼らにやりたいことをさせることができる理由です。」

Huarezはさらに、すべてが言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解し、人々がそれらを正しく使用する方法を学ぶことができることを認識することに帰着すると説明しました。では、これらのことはどのように機能しますか？ Huarezは、LLMSを「舌を引き起こす機械」と説明しました。

Microsoftの人工知能プラットフォーム、製品担当副社長、セス・フアレス。

彼は、LLMは単に人間の言語を効果的に受け入れ、それをベクトルでマップに適用され、「この巨大な数学マシンに入れてください」という言葉の断片に分割すると説明しました。次に、マシンは次の単語がどうなるかという可能性を示します。

「私はそれがこのように機能することを知っているので、基本的に魔法を奪った」とフアレスは言った。 「そして、私は彼女に魔法を奪ったので、これは確率論的なプロセスであることを知っています。私はそれに入れた私のヒントが正しいものを返す能力を最大化することを確認する必要があります…私は懐疑的にそれに上がるので、私は毎回欲しいポイントに到達するためにヒントを磨く方法を正確に知っています。」

AIを機能させるために注意を絞ります

しかし、ここでの問題は、人々がAIができると思うこと、休憩があり、実際にできること、そして人々がこれらの結果を得る方法の間にあることです。私が言ったように、私がLLMSを試したとき、彼らは働きませんでした、そして私はちょうどそれをHuarezに言いました。彼は、これは人々が通常「オープンで巨大な方法」でAIを試すからだと言いましたが、より効果的なアプローチはスケールを狭めることです。

「ヒントを構成する必要があり、適切なツールを取得する必要があり、適切なモデルを持っている必要があります。これは私たちが行う必要があるエンジニアリングプロセスであり、消費者のプロセスではありません。私たちは主に消費者のために解き放たれています。

私のような人々にとって、AIで良い経験がなかった人にとって、Huarezは、少なくとも最高の結果を得るために仕事をする準備ができているまで、一般的なAIツールを避けることを申し出ます。

「私は消費者に、あなたの人生であなたを助ける具体的なものを作るAIを探します。そして、これらはあなたが始めた人です」とHuarez氏は言います。 「将軍は良いこともありますが、個々の作業のそれぞれの作業がオンになっている場合のみです。それは、すべてを実行するすべてのことを期待するソフ​​トウェアと同じです。誰もそれを購入しません。」

セス・フアレス（左）とケーダシュ・カー（右）は議会のステージにあります。

ある程度、Huarezには瞬間があると思います。 Microsoft CopilotやGoogle Geminiに私のために何かをするように求めるなど、一般的な人工知能ツールを使用した私の経験はうまくいきませんでした。しかし、考えた後、私はより狭い使用オプションを試しました。

たとえば、AIに基づいたWeb機器であるLex.Pageを使用しようとしました。明確にするために、私はレックスを使用してコンテンツを生成しませんでした（私は自分の作品の作家が本当に好きで、車にこれをするように頼む方法を理解できません）。代わりに、LexはAISのユーザーのヒントを提供しています。これは、人が書いたコンテンツについてのフィードバックを得るために使用できます。これらのヒントは、人間の手紙を改善するために取って使用できる心に役立つレビューで驚かされました。また、GoogleシートでGeminiを使用していくつかの成功を収め、使用した予算トラッカーの式を見つけるのに役立ちました。もちろん、私はそれをグーグルで検索することができましたが、双子は私が取り組んだ内容の式を特徴的にし、それをテーブルに行くべき場所に直接挿入することができました。

業界に誇張されています

同時に、私にはいくつかの疑問があります。環境への影響がその中で主要です。しかし、ユーザーが望むすべてを行うことができるように、多くの場合、メーカーによって配置されるこれらのシステムは、リモートで有用なことをするために非常に多くの作業を必要とすることを悩ませています。私はいくつかの努力の適用に問題はありません – 問題は、技術企業がこれが良い結果に必要であることを明確にしていないことです。 Huarezは、企業がAIができることを言っているという事実と、人々が実際にそれを行うことができるという事実との間のこの分離について知っているという感覚を私に与えてくれました。

「私たちがした問題の1つは、業界がこれを誇張したことです。これは懐疑論を提供しました」とHuarez氏は言います。 「私はそれが価値を提供するような方法でそれを過小評価しています。これが私たちがやり始める必要があると思うことです。」

Huarezは、AIスペースで何が起こっていたのか、何が起こるかに心から興奮していました。たとえば、アセンブリ中にマイクロソフトが話したことの多くはAI「エージェント」でした – Huarezが説明したように、これは主にコンピューターの人間の要求を表示する方法です。同社は、多くの可能性を開くエージェントと対話する多くのエージェントを実証しています。

また、開発者とエンジニアがMicrosoftにいるAIとエージェントを使用することも非常に興奮しています。 Huarezは、「懐疑論の健康的な用量」を持つ開発者が宇宙に落ち、「測定された創造的可能性を解き放つ」と考えています。

「毎日、私が見たいくつかのことに驚いています…ああ、LLMにそれをさせることができます」とHuarez氏は言います。 「私にとっての主な理解は、言語に関連するすべてのものがあらゆるパフォーマンスに変身することであり、これを行うことができれば、それが健康的な懐疑論とツールではできないということだと思います。