コラム 巨大なデータ ストア上に構築され、人工知能によって駆動される大規模言語モデル (LLM) の台頭は、恐ろしいものに思えるかもしれません。 逆説的に言えば、人類の知性の進歩にとって、これはここ数十年で最高のものかもしれません。
理由を理解するには、 ペーパーレスオフィス 革命が現実のものとなるまでに XNUMX 年もかかった。 私は何年もの間、プリンターを持っていませんでした。年に XNUMX 回程度、友人に印刷の仕事を頼む必要がありました。通常は、海外旅行の書類が必要なときです。
入国管理には書類が必要ですが、紙とビットの間で不均一に分割されたままです。 オーストラリアに入る途中で、当局は今でも、昔ながらのパンチカードとほぼ同じ寸法の紙にインクで詳細を記入する必要がある到着カードを配っています。 対照的に、インドネシアへの最後の旅行の数日前に、同じ詳細をウェブフォームに記入し、バリの入国管理カウンターでQRコードをスキャンして、オーストラリアがなぜそんなに遅れているように見えるのか疑問に思いました.
紙ベースのフォームは安価に印刷できますが、人間の注意が必要で、リソースが高価です。 その費用の見返りは、一定の柔軟性です。人々は行間や余白に書き込み、フォーム自体で要求されたものには含まれない情報を追加できます. 次に、人間は、線やボックスの範囲を超えて情報を読み取り、解釈し、応答することができます。
Web フォーム、PDF、およびその他のデータ入力用の完全にデジタル化されたメカニズムは、データ収集を自動化しますが、フォームに記入する人の負担も増大させます。 名前をローマ字で入力できない場合、またはアドレスが指定された形式に従わない場合はどうなりますか? 人が特定の性別と同一視したくない場合はどうなりますか? フォームは人々にフォームを強制します。これはフォームの機能の一部です。つまり、私たち全員を規則的で、記録可能で、計算可能にすることです。
フランスの哲学者ミシェル・フーコーは、XNUMX 年前にこの観察を行いました。 クリニックの誕生: 医師は、身体の中で起こっていることの現実ではなく、医療記録に基づいて人々を治療します. 医学の分野をはるかに超えた組織が、彼らの運営方法に対するフーコーの華麗で破壊的な批判に耳を傾けたとき、ほとんどの組織は幻想に引きこもりました。 彼らは、問題はデータへの過度の依存ではなく、データの欠如にあると信じていました。 右 データ。 あらゆる場所の企業、政府、研究シンクタンクはデータに飢え、適切な身体、顧客、または市場に対して適切なタイミングで適切な決定を下すのに役立つ、とらえどころのないデータを探しています。
言い換えれば、もっと間違ったことをすれば、すべてが正しくなるはずです。
そのファンタジーの追求は、これまで以上に多くのフォームに入力する必要があることを意味し、データのパラドックスを増幅させています。
私は最近、自動運転車の解決策は、それ以上のものになると熱心に信じている人にインタビューしました。 車輪の死のロボット – すべての道路の表面下を記録するミリ波スキャンを配置します。 路面と路盤の高精細モデルを作成し、車両が意思決定に使用できるようにする必要があります。 数ペタバイトのデータは、車をロボで運転することが見た目よりもはるかに難しいという認識の高まりを防ぐためのお守りと見なされていました。
自動化が失敗するのは、データがすべてではないという不都合な真実を明らかにするエッジです。 実際、それはまったく正しいことではないかもしれません。
おそらく、データでデータと戦うのは理にかなっています。 同僚は最近、彼がどのように使用したかを説明しました AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 – この瞬間の ベート・ノワール – 組織の官僚機構によって課せられた文書化要件に準拠するため。 ChatGPT は、要件ドキュメントの説得力のあるテンプレートを吐き出しました ISO / IEC / IEEE 29148：2011 ソフトウェアライフサイクル標準。 彼は自分で仕様を読み、YouTube で長めのビデオを見ました。 これにより、ChatGPT がナンセンスな応答を吐き出したかどうかを検出するのに十分な情報が得られました。 そうではありませんでした。 ChatGPT は彼が必要とするすべてのものを提供してくれました。コンプライアンスの定型文をすべて書き出す時間を節約し、彼は詳細に集中することができました。
私の同僚は何かに夢中になっていると思います。 ドキュメントに対するすべての要求を、増大する官僚的な要求に対応できる大規模言語モデルにパイプすることができます。
おそらくそれがマイクロソフトの動機です OpenAI の 49% を購入、ChatGPTの背後にある衣装。 レドモンドはそれをループを閉じるものと見なすでしょう。最終的には、コンピューター同士が会話できるようにし、人々が興味深いビットと自由に取り組めるようにすることで、データに対する私たちのフェチを満足させました. ®
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