ポッドキャスト「Certified Skills in AI and Tech」の最新エピソードでは、ジェネレーティブAIを専門とする著名なベンチャー・ビルダーでありストラテジストであるジェレミー・カーシュバウム氏と話す機会に恵まれた。ジェネレーティブAIのリーディング・コンサルタント会社であるHandshakeの創設者として、ジェレミーはフォーチュン500のエグゼクティブ・チーム、政府、NGOと緊密に協力し、AI統合の複雑さを乗り切る上で貴重な洞察と専門知識を提供してきた。
生成AIの実世界での応用
ジェネレーティブAIとは何ですか？
生成AIとは、データを生成するだけでなく、それを分析したり記述したりするあらゆる種類の機械学習アルゴリズムのことである。画像、テキスト、動画のようなものを生成することを目的とするあらゆる種類のアルゴリズムだ。つまり、ボンネットの下では、古典的な機械学習で使われるものと同じものがたくさん活用されている。しかし、最終的に得られる効果や、それを使ってやろうとしていることは大きく異なり、私たちはそこに焦点を当てています。
GPT 2とバートが登場した2019年から2020年にかけて、私たちはより一般的なイノベーション・コンサルティングを行っており、これらのことに遭遇しました。イノベーション・コンサルタントとしての私たちの仕事はアイデアを出すことでしたから。その当時でさえ、トラクターはかなり優秀だった。いわば、他人のトラクターを運転したくないのであれば、私たちはこの仕事を上手にこなさなければならないと気づいたのです。
現時点では、我々はそれを得意としている。私たちは、クライアントのためにカスタム生成AIシステムを構築するだけでなく、生成AIへの投資方法、生成AIを使った構築方法、生成AIを組織に統合する方法についてのコンサルティングも行っています。
企業のためのジェネレーティブAIの謎解き
ジェネレーティブAIについてどのように話を始め、企業は何が自社に有効で何がそうでないかをどのように判断するのでしょうか？
まあ、会話はすでに企業内で行われている。私たちが会話を始める必要はないし、人々が大海原を沸騰させる手助けをする必要があると思う。人々は、ジェネレーティブAIは確率的なオウム返しや役に立たない統計に過ぎず、何もできないし、いつも嘘をつくという意見と、（あるいは）AIは魔法で、組織のすべてを解決してくれるという意見の間で揺れ動いている。そしてもちろん、その両極端はどちらも真実ではない。組織がどのような状況にあるかにもよるが、テキストメッセージのソートを改善したり、契約書をより速く書いたり、レポートやリサーチをよりダイナミックに実現したりといった、孤立した何かを自動化するのを支援するものから、このようなもののユースケースという観点から、ユーザーやクライアントが何を必要としているかを考えるのを支援する、より一般的なものまで、何でもあり得る。直感的に理解できないこともあるでしょう？
2018年以前のSF未来作家や思想家で、AIが詩は得意だが算数は苦手となることを想像した人はいなかったと思う。しかし、それが私たちの置かれている状況なのです。だから、それを理解するために使えるような、これまでの物事に対する簡単な地図はあまりない。細かいことを突き詰めていくと、その実装方法は非常に直感的ではありません。
あなたの資格の場合、人々はまだ採用することを知らず、何が新しいスキルで何がそうでないかを理解しようとしている一連のスキルもあります。プロンプト・エンジニアリングについてはよく耳にする。今、プロンプト・エンジニアを採用する必要があるのか？優秀なプロンプト・エンジニアかどうか、どうやってテストすればいいのでしょうか？優秀なプロンプト・エンジニアであることを証明するにはどうすればいいのか？自分のデスクで通常のワークフローの一部としてプロンプトエンジニアリングを行う人と、アプリケーションのレベルやスタックの奥深くにまで踏み込んでプロンプトを構築する人とでは、違いがあるのだろうか？これらの違いをどのようにテストすればいいのだろうか？Pythonが得意かどうかを確認するために技術的なレビューをするのか、それともカルチャーに合うかどうかを確認するために定性的なインタビューをするのか、あるいはその両方なのか、あるいはそのどちらでもないのか。このようなことはすべて進化しており、その表現方法は組織によって異なります。
進化するAIスキルの展望
顧客向けのコースやトレーニングの構築に取り組んでいますか？プロンプト・エンジニアリングを検討し始めたとき、これらの質問のいくつかに答えるよう、どのように彼らを導いていますか？
私たちは、より一般的なレンズから教えるオンライン・クラスを持っていますが、多くの異なるユースケースに適用できる基本原則があります。しかし、私たちは組織の内部で、特定のユースケースに適用される可能性のあるものをリサーチし、戦略を練り、そのユースケースに適用されるプロセスや構造を、より特定の環境にカスタマイズして構築することも行っています。
だから、例えばコードとマーケティングでは大きな違いがあるし、具体的なプロセスも違うというのはその通りだ。しかし、いくつかの全体的な原則は広く当てはまる。数撃ちゃ当たる学習や、思考の連鎖のようなものだ。プロンプト・エンジニアリングのようなものは、人々をより遠くへ、より速く到達させることができる。
この分野でスキルアップを目指す人たちへのアドバイスは？
ひとつ言えることは、どんなコースを受講するにしても、実践的である必要があるということです。ですから、私たちのコースではコーディングは行いません。たとえあなたがヘッジファンドのパートナーであっても、ノーコードのツールでいろいろなものを作ってもらいます。今はベストプラクティスもありません。ベストプラクティスが存在するのは2019年から2020年までで、2021年から2022年までがより安全だと思われる。だから、私は専門家だ、こうすればいいんだ、と言ってくる人は、あなたのために単純化しすぎているか、嘘をついているかのどちらかだ。
KryterionAIを統合したテスト開発と提供へのアプローチ
Kryterion では、AI が私たちの業界にもたらすチャンスと破壊を明確に認識しています。私たちの最優先事項は、テスト開発と配信のためのツールにおいて、セキュリティ、イノベーション、サービス、価値のベストミックスをお客様に提供することです。AIは、私たちの製品や方向性において、急速に不可欠な技術になりつつあります。私たちがAIとともに歩む道は、AIがもたらす直接的なメリットを網羅する一方で、AIの進化を鋭く意識することで、私たちの製品がお客様のニーズに応え、あるいはそれを上回ることを保証し続けることができるのです。
私たちの将来とクライアントにとってAIがいかに重要か、さらに話し合いたいので、ミーティングを設定するためにご連絡ください。
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