テクノロジー分野以外でのAIの利益の兆しなし

これも言いたくて来た。個人用コンピュータの影響が集計統計に現れるまでに数十年かかったんだよね。詳しくはここを見てね: https://en.wikipedia.org/wiki/Productivity_paradox と https://dl.acm.org/doi/10.1145/163298.163309

同じことを言いたくて来たよ :-)

いい参考だね。20年後にはゆっくりと変わっていくと思う。AIシステムのおかげで、振り返ると多くのことが大きく変わっているだろう。でも、制度や慣性、人間の心理によって制約されているから、変化の仕方は予測できない部分もあって、意図しないネガティブな結果やポジティブな結果が出るかもしれない。

公平に言うと、1987年にはユニット経済が国家レベルの負債や強制使用契約によって補助されていなかったからね。

現時点で「AIには何もない」と主張しているのはほんの数人の頑固者だけだね。問題は、現在の構築の運命についてなんだ。AIに広範な経験がある私たち、つまりここにいる私たちのことだけど、毎日使っているし、複数のセッションを常に使っている可能性もあるから、すぐにあらゆる業界を根本的に変えるわけではないってことに驚くことはないと思う。私の仕事のやり方は完全に書き換えられたけど、実際には高いレベルではあまり変わっていないし、加速にあまり適していない部分から出てくるアムダールの法則の問題を考慮すると、全体的な改善は2倍か2.5倍程度にしかならない。ユニットテストや継続的インテグレーションテスト、プルリクエストのレビューなしで、AIがコードを構築しているのは非常にレビュー可能な成果物であって、ただ直接何かをするわけではないし、私たちの業界に築いてきた多くのガードレールが自動化システムに非常に適していることを考えると、実際のタスクにAIをあまり信頼することはできない。彼らはそのガードレールにぶつかることが多いし、私が考えるには深く最適でない決定をあまりにも頻繁に下すから、ハンドルを離すことはできない。プログラミングの分野では彼らはゲームチェンジャーだけど、そんなにクッションや安全ネットがない分野では、もっともっと慎重になるだろうね。そんなすごい数学的証明ができるのに、こういうことを話すのは変だと思うけど、そういうもののコストについて考えると、ソフトウェアエンジニアリングに匹敵するガードレールがある別の領域を見ていると思う。これらのAIが動いている様子と比べて、人間が同じくらい難しい問題を解くときは、いくつかのことを試してみるけど、外から見るとほぼ直接解決に進むように見える。それに対してAIは解決に至るまでに驚くほど多くの失敗を繰り返す。結果的には、彼らは目的地にたどり着くけど、それを否定するつもりはない。ただ、数学やソフトウェアのように受け入れ基準がそんなに厳しくない分野では、まだかなりの不利な状況で動いていると思う。

もちろん、このアナロジーの違いは、コモドールが1989年までに1兆ドルのビジネスにならなければ、株式市場全体が崩壊するってことだね。

その時点では、生産性の向上はほとんどなかったし、今ほどの借金もなかった。業界も株式市場やGDPに対してそんなに大きな部分ではなかった。

これはあまり良い比較じゃないと思う。1987年にパーソナルコンピュータの恩恵を受けるのは、2026年にAIツールを使うよりずっと難しいタスクだった。最初は、働き方を根本的に変える必要があるし、会社自体が高額で複雑なインフラの変更をしなきゃいけないから。それに対して、後者はインターネットに接続されたほぼどんなコンピュータでも、サブスクリプションサービスにタスクを頼むだけで済む。

5年前は、クリプト兄弟たちがこれを引用してた。

そうだね、テストスイートには問題がないからね。