引用ジャングル

フォーチュン500企業がワークフロー変革にLLMを活用していないのは、経営陣が保守的すぎるからではありません。むしろ、LLMから人間のような労働力を引き出すのは本当に難しいと思います。そして、これはこれらのモデルに欠けている根本的な能力に関係しています。

根本的な問題は、LLMが人間のように時間の経過とともに向上しないということです。継続的な学習の欠如は極めて大きな問題です。多くのタスクにおけるLLMのベースラインは平均的な人間よりも高いかもしれません。しかし、モデルに高レベルのフィードバックを与える方法がありません。最初から備わっている能力に縛られてしまいます。システムのプロンプトをいじり回し続けることはできますが、実際には、これでは人間の従業員が経験するような学習や向上には程遠いものしか生み出せません。

人間がこれほど役に立つ理由は、主にその純粋な知性にあるのではない。文脈を構築し、自らの失敗を検証し、課題を練習しながら小さな改善点や効率性を見出す能力にあるのだ。