コメント 大規模な言語モデルは、画面上に合成コンテンツを生成する AI チャットボットから、コンピューター上でアクションを実行できる仮想エージェントまで進化します。
AI は質問に答えたり、アニメーション ステッカーを作成したりする代わりに、間もなく指示に従い、タスクの実行を支援できるようになります。 AI エージェントのスタートアップの新たな波は、作業を自動化できる製品を構築しています。
リンディのように、CEOのフロー・クリヴェロ氏が構想している次世代のパーソナルアシスタントを構築している企業もあり、人々の時間を奪う退屈な管理雑務をすべてこなしてもらうことを考えている。 「人々はロボットが人々の仕事を奪っているのではないかと常に心配しています。ロボットの仕事を奪っているのは人間だと思います」と彼は言う。 と XNUMX月にサンフランシスコで開催されたAIエンジニアサミットでのプレゼンテーションで語った。
将来的には、たとえば、会議の日時を決めるためにカレンダーをチェックして誰かとメッセージをやり取りする代わりに、リンディのエージェントがカレンダーや電子メール アプリに接続して、空き時間枠を自動的に見つけることができるようになります。そして会ってほしいとメールを書いて送ります。理想的には、Zoom リンクや Google マップのルート案内も追加できるとよいでしょう。
ユーザーは、Lindy チャットボットが実行するタスクを説明することで、Lindy チャットボットと通信します。 LLM システムは舞台裏で、特定のアクションを実行するために必要な関連 API を呼び出すソフトウェアに命令をルーティングします。 Crivello 氏によると、Lindy は、Google Drive などのファイル システム、HubSpot などの販売およびマーケティング プラットフォーム、LinkedIn などのサイトをサポートするさまざまな API に接続できるとのことです。
Adept のような他の新興企業は、エージェントにキーボードとマウスの動きを教えることに重点を置いています。ユーザー インターフェイスや Web ブラウザの視覚要素に基づいてモデルをトレーニングし、エージェントがテキスト ボックスや検索ボタンなどを認識できるようにします。特定のソフトウェアでタスクを実行するユーザーの画面を記録したビデオでトレーニングすることで、情報を Excel スプレッドシートにコピーして貼り付けるなどの操作を行うために、正確に何を入力する必要があるか、どこをクリックする必要があるかを学習できます。
In デモ、同社は、代理店が請求書からデータを抽出して、経費を申告するためのフォームに自動的に記入するなどの作業を行っていることを明らかにした。 「私たちの北極星は、すべてのナレッジ ワーカーの AI チームメイトを作ろうとしていることです。私たちは現在、ステップ XNUMX に取り組んでいます。これは、以前に行った面倒な作業をアデプトに行う方法を尋ねることです」と CEO の David Luan 氏は語った。 登録.
Adept のソフトウェアは画像とテキストを入力として受け取り、テキストとアクションを出力として返します。ただし、難しいのは、信頼性を高めることです。エージェントは、特定のタスクをより一貫して実行する方法を教える適切な種類のデータに基づいて微調整する必要があります。キーボードとマウスの操作を自動化する作業は、LLM を API に接続するよりも困難です。
クリベロ氏によると、それぞれの方法には長所と短所があるという。 「API は信頼性が高くなりますが、やりたいことをすべて実行できるわけではありません」と彼は言いました。すべてのソフトウェアが API 経由でアクセスできるわけではないため、エージェントがグラフィカル ユーザー インターフェイスと直接対話する方法を学んだ方がよい場合があります。 「UI の利点は、何でもできることですが、フォーマットを自動化するのがはるかに難しいことです。それははるかに脆いのです」と彼は付け加えた。
AI の同僚と協力する
人間と一緒に働く AI 副操縦士というアイデアは、すでに主流になりつつあります。 Microsoft は、複数の AI を活用した Office 365 ツールを XNUMX つのサブスクリプションにパッケージ化し、それに名前を付けました Microsoft 365 のコパイロット一方、Google は Workspace アプリ全体で同様の機能を提供しています。 デュエットAI.
時間が経つにつれて、これらのツールはさらに機能が向上し、さまざまな種類のソフトウェアと統合され、レポートの分析や電子メールの下書き以上のことができるようになります。
研究者やアナリストは、AI の仕事仲間が労働力と経済に与える影響を予測し始めています。雇用主は、AI によって従業員の生産性が向上し、より早く目標を達成できるようになるという約束に惹かれています。
退屈なタスク担当者
Forrester の XNUMX 月のレポートを閲覧 彼はReg は、今から XNUMX ～ XNUMX 年後の短期的には、自律型職場アシスタント (AWA) によって、人間が実行できるのに数分もかからない簡単なタスクを自動化できるようになるだろうと予測しています。
「導入と検証可能な生産性の向上は簡単ですが、学習せず、コンテキストもなく、あらかじめ決められたパターンに従います。人間が行っていたアドレス更新は無人ボットが実行する可能性があるが、作業パターンはほとんど変わっていない」と報告書は述べている。
第 XNUMX 世代のエージェントは、ナレッジ ワーカーの仕事の内容に大きな影響を与えることはありませんが、一部のタスクの実行方法は変わり始めるでしょう。レポートの共著者でForrester社の主任アナリストであるクレイグ・ル・クレア氏によると、簡単な単調な作業の一部は機械に任せられるようになるという。
「短期的には、AWA は会計や給与計算機能、あるいは顧客のセルフサービスなどの単純な自動化に取り組みます」と彼は私たちに語った。 「短期的なAWAと将来のAWAの主な違いは、単調で反復可能で価値の低いタスクに重点を置いていることであり、このタスクはソフトウェアで実行でき、残存価値やプロセスの変更はほとんどありません。主に、低賃金の労働時間を抽出することでコストを最小限に抑えます。」
今後 XNUMX ～ XNUMX 年以内に登場すると予想される次世代のワークボットは、よりスマートになり、販売パイプラインの設定、見込み客の発掘、顧客の変換など、複数のステップを含むより複雑なタスクを実行できるようになります。より技術的な設定では、数値を計算したりデータ分析を実行したりするためにコードをプッシュし始める可能性があると報告書は述べている。将来的には、これらのエージェントはタスクの完了を支援するために他の AI ツールを使用し始めるでしょう。
「後の AWA は人間と自動化の関係を劇的に変え、私たちに新しい働き方を与えてくれます」と Le Clair 氏は言います。 「AWA は、意思決定、身体的な機敏性、会話などのより高いレベルの機能を提供します。自動化はより人間に近い特性を持ち、目標を理解し、行き詰まることなく、作業タスクを完了することができます。この意味で、彼らは完全な同僚になります。 AWA は、たとえばワークフローの変動を処理するために [生成 AI] に相談したり、必要に応じて人間やシステムに相談したり、まったく新しいやり方を提示するより高度な人間の特性をシミュレートしたりすることができます。」
最も人気のある商用 LLM は、これらの初期機能の一部をすでに採用し始めています。ユーザーは Anthropic の Claude ボットを使用できるようになりました Googleスプレッドシート一方、OpenAI は、GPT を API に接続してカスタム チャットボットにタスクの実行を教えるというアイデアを導入しました。
「プラグインと同様に、アクションにより GPT は外部データを統合したり、現実世界と対話したりすることができます」と OpenAI 言う。 「GPT をデータベースに接続したり、電子メールに埋め込んだり、ショッピング アシスタントにしたりできます。たとえば、旅行リストのデータベースを統合したり、ユーザーの電子メール受信箱を接続したり、電子商取引の注文を促進したりできます。」
Anthropic は、最新の LLM を発表したときに「ツールの使用」という概念を導入しました。 クラウディア2.1、単純なアプリや API に接続して、計算機に問い合わせて演算を行うなどのことを行うこともできます。
「多くの要望に応えて、Claude をユーザーの既存のプロセス、製品、API と統合できる新しいベータ機能であるツールの使用も追加しました」と同社は述べています。 説明して。 「Claude は、開発者が定義した関数や API を統合し、Web ソースを検索し、プライベート ナレッジ ベースから情報を取得できるようになりました。ユーザーは、クロードが使用する一連のツールを定義し、リクエストを指定できます。その後、モデルはタスクを達成するためにどのツールが必要かを判断し、モデルに代わってアクションを実行します。」
仕事は減りますか、それとも増えますか?
AI は生産性を向上させるかもしれませんが、このテクノロジーは短期的にはほとんどの仕事を奪うほど優れたものではありません。アデプトのルアン氏は、これにより従業員はより知性と対人スキルが必要な業務に集中できるようになるだろうと考えている。
「これらのモデルでは実行できない高度な推論タスクにもっと時間を費やすことになると思います。顧客とより多くの時間を費やすなど、実際の人間の判断と直接のタッチポイントが必要なものです」と彼は言いました。
ル・クレール氏もこれに同意し、エージェントが業界に与える影響は異なるだろうと述べた。同氏は、看護師はAIによる意思決定支援の支援を受けてより多くのケア責任を担うことができる一方、パラリーガルは司法試験に合格したエージェントの支援を受けてより多くの顧客との関係やアドバイスサポートを引き受け、公認弁護士よりも低コストで法律サービスを提供できると述べた。 。
AI が進歩し続けるにつれて、将来的には一部の仕事が破壊され、新たな仕事が生み出されるでしょう。
「残念ながら、中間職の全体的な数は減少し、その多くは人間の敏捷性が依然として重視される最前線のサービス従事者層に移るだろう」とル・クレール氏は語った。 「デジタルエリートは、研究、プログラミング、およびいくつかの創造的な作業を行うAWAによって損害を受けることになり、ライフスタイルを維持するには人間のスキルとネットワークに頼らざるを得なくなるでしょう。」
これにより、人間は労働時間を減らし、趣味や興味を追求できるようになるだろうと考える人もいますが、ソフトウェアの助けを借りて労働者がより多くの生産を強いられるだけだというより悲観的な考えもあります。
ル・クレールは第一陣営。 「その結果、より多くの仕事がAWAに移り、全体の雇用レベルが低下することになる。 XNUMX年以内には週XNUMX日労働が実現し、従来とは異なる労働ライフスタイルを実践する人々が増えるだろう」と同氏は語った。
彼が正しくて、私たち人間がもう少し自由になれることを願っています。歴史を通じて、産業革命を推進するテクノロジーの進歩は仕事の性質を変えてきましたが、仕事が完全になくなることはありませんでした。 ®
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/12/27/ai_chatbot_evolution/
