出典:Heart of the Metaverse
この効率重視で、一晩で数十億ドルの市場を創造する破壊的技術の世界では、企業は避けて通れないほど生成的人工知能を強力な味方と見なしています。
OpenAIのChatGPTは人間らしいテキストを生成し、DALL-Eはプロンプトに基づいてアート作品を生成することで、私たちはすでに未来の姿を一端垣間見ています：機械は私たちと並んで創作するだけでなく、イノベーションを主導する可能性さえあります。
なぜ、それを研究開発（R＆D）の領域に拡張しないのですか？人工知能は創造性を加速させることができます。人間の研究者よりも迅速にイテレーションを行い、次の「ヒット商品」を簡単に見つけることさえ可能ですよね？
これは理論上は素晴らしいことのように聞こえますが、現実には、人工知能に開発業務を任せることは逆効果になる可能性があり、場合によっては壊滅的な結果をもたらすことさえあります。
新興企業が成長を追求するか、自分の地盤を守る老舗企業であろうとも、外部へのイノベーションの委託は危険なゲームです。
新しい技術を抱擁する一方、人々は真の革新を失う可能性があり、さらには、業界全体を同質化し、新しい意味のない製品の死の渦に陥れる可能性があります。
私たちはなぜ研究開発で過度に人工知能に依存することがイノベーションの致命的な弱点になるのか、分析してみましょう。
人工智能の本質は、非常に強力な予測機器である。それは大量の歴史的な先例に基づいて、最適なテキスト、画像、デザイン、またはコード断片を予測し、それに基づいて創造を行います。
これは効率的で複雑に見えますが、私たちははっきりと理解する必要があります：AIの能力は訓練データに限られています。それは真の意味での「創造性」でもなく、破壊的な思考を行いません。
つまり、AIは過去を見ているため、既に作成されたものに完全に依存しています。開発プロセスでは、これは根本的な欠陥であり、特徴ではありません。
新たな領域を開拓するには、歴史的なデータから推測される漸進的な改善だけでは十分ではありません。
偉大な革新は、飛躍、転機、再構想から生まれることが多く、既存のテーマを少し変えるだけではありません。例えば、AppleのiPhoneや電気自動車のテスラなどを考えてみてください。彼らは既存の製品をどのように改善してきたのでしょうか？
明らかに、彼らは既存のモデルを覆しています。
GenAIは次世代のスマートフォンのデザインスケッチを改善し続けるかもしれませんが、それは概念的に私たちをスマートフォンから解放することはありません。
大胆かつ世界を変える時、市場、行動、さらには産業を再定義する瞬間は、すべて人間の想像力から生まれ、アルゴリズムによって計算された確率ではない。
人工知能が開発の推進力となると、結果として得られるのは既存のアイデアのより良い改良であり、次の画期的な突破ではありません。
人工知能が製品の創造的プロセスを支配することの最大の危険の1つは、AIがコンテンツを処理する方法によって、設計、ソリューション、技術構成に関係なく同一化をもたらすことです。
訓練データの基盤のオーバーラップにより、AIによる開発は市場全体の製品の同質性をもたらします。
製品のパフォーマンスは多少変化するかもしれませんが、本質的には同じ概念の異なる「味わい」です。
考えてみてください：あなたは今、4人の競合他社がいて、彼ら全員がAIシステムを使用してスマートフォンのユーザーインターフェース（UI）を設計しています。
すべてのシステムは、消費者の嗜好、既存のデザイン、ベストセラー製品などに関するデータを収集したオンラインの情報コーパスでトレーニングされます。
明らかに、これにより生成される結果は非常に似ています。
時間の経過とともに、人々は不安を引き起こすビジュアルとコンセプトの結束力を見ることになり、競合他社の製品が互いに模倣し始めることに気付くでしょう。
もちろん、アイコンはわずかに異なる場合があり、製品の機能にも微妙な違いがあるかもしれませんが、本質、特性、独自性はすぐにはっきりとなります。
私たちはすでに人工知能によって生成された芸術作品の中で、この現象の初期の兆候を見ています。
Art Stationなどのプラットフォームで、多くのアーティストが人工知能による生成コンテンツの急増に懸念を表明しています。なぜなら、これらのコンテンツは人間の独創性を表現することができず、むしろ一般的な文化的な参照資料、広範な視覚的な手法やスタイルの美的感覚を反映しています。これは、人々が求める研究開発の推進力とはなりません。
もし各社が生成AIを実質的なイノベーション戦略として採用するなら、業界には毎年5つや10個の画期的な新製品が生まれることはなく、新たなクローン製品が5つや10個登場するだけになるでしょう。
歴史書によると、ペニシリンはアレクサンダー・フレミングがうっかり細菌培養皿を蓋し忘れたことから発見されたものです。電子レンジは、エンジニアのパーシー・スペンサーがレーダー装置に近づきすぎてチョコレートを溶かしてしまったことから生まれました。そして、付箋の発明も、超強力接着剤の製造失敗から生まれた副産物なのです。
実際、失敗や予期せぬ発見は、R&Dの不可欠な部分である。
人類の研究者は、失敗に隠された価値に対して独特な感覚を持っており、しばしば予期せぬ出来事をチャンスと捉えることができます。
偶然の出会い、直感、本能、これらは成功したイノベーションの鍵です。それは緻密に計画された研究開発のロードマップと同じです。
しかし、生成AIの問題点はここにあります：それは「曖昧さ」の概念を持っておらず、さらには「失敗」を富の一形態として柔軟に理解することもできません。
人工知能のプログラミングは、誤りを回避し、精度を最適化し、データの曖昧さを解決するために教えられています。物流の簡素化や工場の生産性の向上には役立ちますが、画期的な探索においては致命的な欠陥です。
しかし、生成型AIの問題はここにあります：それは「曖昧さ」の概念を持っておらず、さらには「失敗」を財産として理解する柔軟性もありません。
人工知能のプログラミングは、エラーを回避し、精度を最適化し、データの曖昧さを解消するように教えられています。物流を簡素化したり工場の生産性を向上させたりするのは良いですが、画期的な探査では致命的な欠陥となります。
人工知能は、生産性のあいまいさを取り除く可能性を排除しました。つまり、意外な事故を説明したり、欠陥のある設計を覆したりすることはできますが、革新への潜在的な道は限定されています。
人間は複雑さを抱き，予期せぬ出力から可能性を見出す能力に長けています。
AIは確実性を強調するだけであり、中庸な考えを主流にすることで、見かけ上規則外または未検証のものを排除します。
イノベーションは論理的な産物だけでなく、共感、直感、欲望、洞察の産物でもあります。
人間が創造的であるのは、彼らが論理的な効率や最低限に関心を持つだけでなく、微細なニーズや感情に対応するためです。
私たちは、事物をより速く、より安全に、より楽しいものにすることを夢見ています。なぜなら、私たちは人間の体験を根本的に理解しているからです。
第1世代のiPodやGoogle検索のシンプルなインターフェースの設計を考えてみると、これらのゲームルールを変える設計が成功したのは、単なる技術的優位性ではなく、複雑なMP3プレーヤーや混沌とした検索エンジンに対するユーザーの不満を共感できるからです。
新世代の人工知能はこの点を複製することができません。
欠陥だらけのアプリケーションと戦う感覚や、シンプルなデザインによる驚嘆、要求を満たされなかったときの挫折感を感じることができない。
人工知能が「創造」されるとき、それは感情的な背景を持たない状況で行われます。この先見のないアプローチは、人工知能が人間と共感を持つ視点を提案する能力を弱めています。
さらに悪いことに、共感がない場合、人工知能が作り出す製品は技術的に印象深いかもしれませんが、魂もなく、生気もなく、仕事的であると感じられ、つまり「人間味がない」となります。
研究開発分野では、これがイノベーションの殺し屋です。
人工知能の未来に熱狂する人々にとって、最も恐ろしい考えは、人工知能があまりにも介入しすぎると何が起こるのかということです。
明らかに、人間の参加を自動化する領域では、時間の経過とともにスキルは退化する。
自動化が導入された業界を見ればわかります：従業員は問題解決能力を鍛える機会がないため、物事の「なぜ」を理解することを失いました。
再開発環境において、これは長期的なイノベーション文化を形成する人的資本にとって本当の脅威となります。
研究チームが人工知能によって生成される仕事の監督者になるだけであれば、彼らは人工知能の生産能力を超える挑戦を失う可能性があります。
創造的実践が少ないほど、自主的なイノベーション能力は弱くなります。人々がバランスを失っていることに気づいた時、遅すぎるかもしれません。
市場が急激に変化すると、この人間のスキルへの侵食は非常に危険であり、多くのAIでも人々を不確実性の霧を横断させることはできません。
破壊的な時代には、人間が常識を打破する必要がありますが、これは人工知能が得意とすることでは決してありません。
以上のことは、人工知能が研究開発の分野で役立たないという意味ではありません。人工知能は、研究者やデザイナーがテストやアイデアの繰り返し、詳細の改善をより迅速に行うことができる補助ツールとして機能します。
適切に使用されれば、それは生産性を向上させることができ、創造性を抑制することはありません。鍵は、人工知能が人間の創造力を補完するものであり、置き換えるものではないことを確保することです。
人間の研究者は常に革新の中心にいる必要があります。彼らの仕事を豊かにするために人工知能ツールを活用することはできますが、創造力、ビジョン、戦略の方向性をアルゴリズムに委ねることは決してありません。
人工知能の時代が来ていますが、私たちは依然として人間の好奇心と勇気によって引き起こされる希少で強力な火花が必要です。このような火花は決して機械学習モデルに簡略化されることはありません。
これは私たちが無視できないポイントです。
