– 英語/日本語バイリンガル歌詞

歌詞と翻訳

[日本語]

AIを使い始めるにあたって、皆さんにまずお伝えしたい4つの基本原則があります。

第1の原則は「常にAIを仕事の場に招き入れること」です。法律や倫理に反しない限り、あらゆることに使いましょう。

なぜなら、私たちはAIに何ができるのかをまだ知らないからです。おそらく、あなたが使っているAIの開発者でさえ、

それがあなたの業界や仕事、そして生活にどう役立つのかを分かっていません。実際に使ってみて、見極める必要があるのです。

自分のアイデアについてAIに質問してみましょう。周囲の許可を得た上で、メモの作成を手伝ってもらうのもいいでしょう。

会議などを録音させて、自分のパフォーマンスに対するフィードバックをもらったり、

メモを要約させたりするのです。コードを書かせたり、データを分析させたりするのもいいでしょう。

実際に使ってみるまでは、何が得意で何が苦手なのかは分かりません。

思いがけず素晴らしい成果を出してくれることもあれば、

がっかりすることもあるでしょう。それもプロセスの一部です。仕組みを理解するためには、まず使ってみるしかありません。

第2の原則は「人間が主体（ヒューマン・イン・ザ・ループ）であり続けること」です。これは制御システムにおける考え方で、

最終的な意思決定には常に人間が関与すべきであるというものです。これはとても重要です。

AIに多くの仕事を任せるようになる中で、人間の意思決定の役割をどこに置くかを決める必要があります。

同時に、これはきわめて個人的な原則でもあります。なぜなら、AIはすでに多くのタスクを高い精度でこなせるからです。

あなたが仕事で行っているタスクの一部は、すでにAIのほうが上手くできる可能性が十分にあります。

そこで考えるべきなのは、「自分は本当にどのタスクをやりたいのか」ということです。

多くの場合、あなたが本当にやりたいのは、より人間らしい活動や、自分が最も好きな作業に集中することでしょう。

そして、やりたくない仕事はAIに任せてサポートしてもらう方法を考えるのです。

AIを「自分を脅かす存在」や「競争相手」と捉えるのではなく、どうやってサポートを得るかという視点を持つことが大切です。

私たちは「人生で本当に何をしたいのか」「何に集中したいのか」「自分の才能はどこにあるのか」という、

本質的な問いに向き合う必要があります。

そして、その才能を活かすことこそが、AIが私たち全員の可能性を広げるための強力なアプローチになるのです。

第3の原則は「AIを人のように扱い、その役割（人格）を与えること」です。

部下やインターンに話しかけるように接するだけで、驚くほど上手くいきます。

さらに効果的なのは、役割を指示することです。AIは文脈があるとより良く機能します。

「あなたは優秀なマーケターです」や「あなたは授業計画のデザイナーです」といった前提を与えてください。

そうすることで、AIは自分がどんな質問を、どのような意図でされているのかを理解できるようになります。

ただし、AIを人間のように扱うことには危険もあります。それはAI研究者にとっての「大罪」、つまりコンピュータを人間だと思い込むことです。

コンピュータを人間のように扱ってはならない理由はたくさんあります。

それは人間ではありませんし、人間のように思考もしません。過度に説得されてしまったり、

AIの持つ偏見に気づけなくなったり、実力以上の能力があると思い込んでしまったりする恐れがあります。

AIは、ある意味で「占い師」に似ています。

相手が何を聞きたがっているかを察し、その人が望む言葉を返すのが非常に得意なのです。

そのため、人間として接していると、その本質を見失いがちになります。

人間のパートナーのように活用しつつも、頭の片隅では常に、

「自分は機械と話しているのだ。ここには意志も、感情も、個性もない」ということを忘れないでください。

最後の4つ目の原則は、「今使っているAIは、将来出会う中で最も低性能なものだと想定すること」です。

私たちは技術革新の真っ只中にいるのであって、ゴールに到達したわけではありません。

AIの進化のスピードは驚異的であり、それを正確に測定するのは困難です。さまざまなテストや測定の試みがありますが、

私は主観的な指標で考えるようにしています。

例えば、2021年に登場した初期のAIであるGPT-3は、

小学6年生レベルの文章を書くことができ、当時は「これほど上手く書けるなんて信じられない」と驚かされました。

しかし、2022年末にChatGPTとして搭載されたGPT-3.5が登場したときには、

大学2年生レベルの文章が書けるようになっていました。そして2023年に登場したGPT-4は、

博士課程の1年生と同等の執筆能力を持っていました。これは極めて急速な進化です。

そして、ロードマップにはすでにGPT-5やその他の技術が控えています。この動画を見る頃には、すでにそれらを使えるようになっているかもしれません。

この進化のスピードは凄まじく、どこまで到達するのか、どこまで高性能になるのかは予測できません。

この進化のスピードを私たちがコントロールすることはできません。

しかし、それらを「どう使い、どう応用するか」を決めるのは私たち自身です。

マネージャーやリーダーとして、単に人を削減したり監視を強化したりするためではなく、

人間の可能性を豊かにするためにこれらのシステムをどう活用するか、選択肢はあなたに委ねられています。

また個人としても、システムに指示されるがままになるのではなく、

システムを使いこなす側の人間にどうやってなるかを、私たちは選ぶことができるのです。

本編をすべて視聴するには、bigthink.com/membership からメンバーにご登録ください。

[英語]

To get you started with AI, I have four guiding  principles that I like to start people with. The  

first principle is always invite AI to the  table. Use it for everything you legally and  

ethically can. And that's because we you don't  know what AI can do. And likely the creators  

of the AI system you're using don't know what  it can do for you and your industry, your job,  

your life. You have to use it to figure it  out. Ask it questions if about idea that  

you have. Help it write a memo for you with  the permission of people in the room. Have it  

record what's happening and give you feedback  on your performance. Summarize notes for you.  

Write code. Analyze data. You won't know what  it's good or bad at until you use it. And you  

might find some really surprising insights of  what it can do well. And you might find some  

disappointments. That's part of the process.  So you have to use it to learn how it works.

My second principle is to be the human in  the loop. And this is an idea from control  

systems that you should always have a human  involved in final decision-m I think that's  

important. We have to decide where humans fit in  decision-m when we start letting AI do things.  

But it's also a deeply personal principle because  AI actually does a lot of tasks quite well. And  

there's a good chance that some of the tasks you  do for your job, the AI might already do better  

than you. Part of what you want to think about  is what tasks do I actually want to do? A lot of  

times what you want to do is actually focus on  what makes you human, what human task you like  

the best and think about how do I give the stuff I  don't want to do to the AI to help me with? How do  

I get support from AI rather than thinking about  it as a potential replacement or as a competitor?  

And I think there's a deep set of questions we  need to think about about what do we actually  

want to do with our lives? What do we actually  want to focus on? Where is our talent? And using  

that talent, I think, is a very powerful way  of thinking about how an AI empowers us all.

My third principle is to treat AI like a person  and tell it what kind of person it is. Talk to it  

like a an employee, like an like an intern, and  you'll get a large part of the way there. And  

on top of that, treat tell it what kind of person  it is. So AI works better with context. Give it a  

context by telling it you are an expert marketer.  You are a lesson plan designer. And that gives the  

AI context to understand what kind of questions  you're asking and how. The danger of treating the  

AI like a person is you're committing the cardinal  sin of AI researchers, which is to pretend that a  

computer is a human. And there's a lot of reasons  you don't want to pretend a computer is a human.  

It's not a human. It doesn't think like a human.  You might start to become more persuaded by it.  

You might become blind to its biases. You  might think it's more capable than it is.

AI kind of works a little bit like  a psychic. It's it's really good at  

figuring out what you want to hear from  it and then telling you what you want to  

hear. And so it's very easy to lose track  of that if you start treating like a human  

being. Use it like a human, but also  always keep in the back of your mind,  

I'm talking to a machine. There's no mind  behind this. There's no emotion or personality.

The fourth and final principle is assume this  is the worst AI you're ever going to use.  

We are in the middle of technological progress,  not at the end. The progression of AI has been  

extraordinarily rapid and it's hard to measure  directly. There's a lot of test scores and  

attempts to measure it, but I tend to think of it  kind of subjectively. When you think about GPT3,  

which was a earlier AI and it came out in uh 2021,  it wrote at about the level of a sixth grader,  

which was really amazing. I was like, "Wow, I  can't believe it could write this well." By the  

time GPT 3.5 came out, which was the version of  that came with chat GPT in the end of 2022, that  

wrote about as well as a sophomore in college, and  then GPT4, which came out in 2023, was as about  

as good a writer as a freshman PhD. That's a very  fast progression. And we know that GPT5 and other  

technologies in the timeline. You may already have  access to those by the time you watch this video.  

And this is a pretty fast progression. We don't  know how far it's going to go. We don't know how  

good these systems are going to get. We're not  in control of how fast these systems improve.

We are in control of how we decide to use  them and how we decide to apply them. As  

managers and leaders, you get to make these  choices about how to deploy these systems to  

increase human flourishing rather than necessarily  replacing people or watching them more closely.  

As individuals, we get to decide how to be the  human who uses these systems well rather than  

having the systems tell us what to do. And  we get to make a lot of decisions this way.

To watch the full class, become a  member at bigthink.com/membership.

主要な語彙

語彙	意味
principle /ˈprɪnsəpəl/ B2	noun - 原則 (gensoku)
ethically /ˈeθɪkli/ C1	adverb - 倫理的に (rinriteki ni)
permission /pərˈmɪʃən/ B1	noun - 許可 (kyoka)
surprising /sərˈpraɪzɪŋ/ A2	adjective - 驚くべき (ogorokubeki)
insight /ˈɪnsaɪt/ C1	noun - 洞察 (dōsatsu)
disappointment /ˌdɪsəˈpɔɪntmənt/ B2	noun - 失望 (shitsubou)
potential /pəˈtenʃəl/ B2	adjective - 潜在的な (senzaiteki na) noun - 可能性 (kanōsei)
competitor /kəmˈpetɪtər/ B1	noun - 競合相手 (kyōgō aite)
empower /ɪmˈpaʊər/ C1	verb - 権限を与える (kengen o ataeru)
cardinal /ˈkɑːrdɪnəl/ C2	adjective - 極めて重要な (kiwamete jūyō na)
persuade /pərˈsweɪd/ B2	verb - 説得する (settoku suru)
bias /ˈbaɪəs/ B2	noun - 偏見 (henken)
psychic /ˈsaɪkɪk/ C1	noun - 超能力者 (chōnōryokusha)
extraordinarily /ɪkˈstrɔːrdənərəli/ B2	adverb - 非常に (hijō ni)
subjectively /səbˈdʒektɪvli/ C1	adverb - 主観的に (shukanteki ni)
sophomore /ˈsɑːfəmɔːr/ C1	noun - 2年生 (ninensei)
freshman /ˈfreʃmən/ B2	noun - 1年生 (ichinensei)
deploy /dɪˈplɔɪ/ C1	verb - 配備する / 活用する (haibi suru / katsuyō suru)
flourishing /ˈflɜːrɪʃɪŋ/ C1	noun - 繁栄 (han'ei)