お金を払う意思のある人の実際の問題を解決すれば、お金を稼ぐことができます。

「でも、今は誰もが AI をやっている」と言うかもしれません。

現実はこうです。ほとんどの人は未だにAIについて話しているだけです。記事を読んだり、YouTube動画を見たり、AI戦略を立てたりしているだけで、 AIを実際の問題の解決に活用して、実際にお金を稼いでいるわけではありません。

AIで月収1万ドル以上稼いでいるのに、Excelがほとんど使えない人を知っています。本当の問題は、あなたの技術力や銀行口座の残高ではありません。

本当の問題は、間違ったことに一生懸命取り組んでいることです。

誰もがGenerative AIに大金を賭けています。まるで、これが唯一の選択肢のようです。

あらゆる資金、あらゆる話題、あらゆる誇大宣伝――それらはすべて、何かを生成するAIの開発に注ぎ込まれました。テキスト、画像、動画、あらゆるものを生み出します。AIの世界には、他に何も存在しないかのようです。

しかし、もし私たち全員が完全に間違っていたらどうなるでしょうか?

メタは爆弾発言をしました。つまり、大規模言語モデル、つまり GPT や Gemini は、真の機械知能を支える頭脳にはなりません。これは、ここ数年でAIに投資されたほぼすべての資金にとって、まさに痛手です。

6ヶ月前、同僚のスネハはマーケティングの仕事から解雇されました。無能だったとか怠けていたとかいう理由ではありません。彼女は15年の経験を持ち、優秀な人事評価を受け、業界に関する深い知識も持っていました。彼女の代わりを務めたのは、サラが2日かけてこなした仕事を、彼女の半分の年齢で2時間でこなせる人物でした。

違いは何でしょうか？若い従業員は AI ツールを効果的に使用する方法を知っていました。

スネハさんは数週間かけてソーシャルメディアのコンテンツを作成し、メールキャンペーンを作成し、顧客データを分析していました。彼女の後任はAIを活用し、数分で数十種類のコンテンツのバリエーションを生成し、メールシーケンスを自動化し、簡単なプロンプトで顧客データからインサイトを抽出しました。

この状況は今、あらゆる業界で起こっています。雇用市場は二つのグループに分かれつつあります。AIを活用して生産性を飛躍的に向上できる人材と、時代遅れになりつつある人材です。

著者は、誰かが自分の作品を訓練や学習のために利用することを正当に排除することはできません。誰もがテキストを読み、そして新しいテキストを書きます。最初はテキストを手に入れるためにお金を支払う必要があるかもしれません。しかし、本を読むたびに、記憶から思い出すたびに、そして後に新しいことを新しい方法で書く際にそれを参考にするたびに、その本の使用に対して具体的にお金を支払うように強制することは考えられません。

ウィトゲンシュタインはかつて、

「目が何か美しいものを見ると、手はそれを描きたくなる」

と書きました。

2023年にDeepMindは220万個の結晶構造を発見したと主張し、 「人類が知る安定した物質の桁違いの拡大」を示しました。しかし、材料科学者がこれらの化合物を分析したところ、「ほとんどがジャンク」であることが分かり、「敬意を表して」この論文では「新しい物質は報告されていない」と示唆しました。

誰かがインディーズ短編映画程度の予算で次なる『ゲーム・オブ・スローンズ』を制作する日が来るでしょう。それもそう遠くありません。