AI エージェントについて考えると、AI エージェントはコンピューティング使用量を飛躍的に増加させることがわかります。なぜなら、1 人の人間がプログラムを呼び出すという制約さえないからです。1 人の人間がプログラムを呼び出すと、さらに多くのプログラムが呼び出されます。これにより、コンピューティング インフラストラクチャに対する膨大な需要と規模が生まれます。したがって、当社のハイパースケール ビジネス、Azureビジネス、その他のハイパースケーラーにとって、これは大きなことだと私は考えています。

Web は私たちにとって大きな課題となり、開始時に対処しなければなりませんでした。実際、私が Microsoft に入社してすぐに、Netscape ブラウザまたはMosaic ブラウザがリリースされました。確か 1993 年の 12 月か 11 月だったと思います。Andreessen とそのチームがそれを実現したのがその頃だったと思います。

私たちは、Word の HTML であれ、ブラウザという新しいものを自分たちで構築して競争し、サーバー スタック上に Web サーバーを構築してそれを追いかけることであれ、自分たちが行うすべてのことでそれを受け入れることができました。ただし、もちろん、Web 上で最大のビジネス モデルとなるものを見逃していました。なぜなら、Web は分散化がすべてだと私たちはみな想定していたため、検索が Web を整理する上で最大の勝者になるとは誰が考えたでしょうか。ですから、私たちは明らかにそれを見抜けませんでしたが、Google はそれを見て、非常にうまく実行しました。

これが私が学んだ教訓の 1 つです。テクノロジーのトレンドを正しく把握するだけでなく、そのトレンドによって価値が生み出される場所も把握する必要があります。こうしたビジネス モデルの変化は、おそらくテクノロジーのトレンドの変化よりも困難です。

「AI はハリウッドを破壊する!!!」 この種の主張には、最新の AI を垣間見ることができる素晴らしい 30 秒のビデオが添えられるのが一般的です。さまざまなビデオ生成モデル、音声合成、AI 音楽の出力が、30 秒間非常に楽しめるように編集されています。そして、その予測は大体正しいように感じられます。また、AI 世代のビデオ モデルが急速に進歩していることには本当に驚かされます。現在、出力はまだ少し不安定ですが、改善の速度は信じられないほどです。

若いユーザーは次のように語っています。

「これだけの情報が手元にあるのは素晴らしいことですが、実際には何も学んでいない、あるいは覚えていないのではないかと心配になることがあります。私は AI に頼りすぎていて、AI なしでは特定の問題を解決する方法がわからないと思います」

AI の結果を盲目的に信頼すればするほど、批判的思考のアウトソーシングが進むのです。

AIの使用に頼ると創造性が阻害される、AIへの過度の依存はアウトプットの評価が難しい場合に最大になるなど、認知オフロードの有害な影響を示す証拠は増えている。

少なくともドローン戦争の決定をシミュレートした模擬研究では、人間は殺害の決定をAIにオフロードすることさえいとわない。そしてまた、自分の判断に自信が持てず、AIが自分の意見に反対したときにAIをより信頼する参加者が、最も頭脳流出を起こした。

残念なことに、過度の AI 使用による認知機能の萎縮を指摘する心理学研究の分野が増えています。

GenAI は作業者の効率性を向上させることができますが、仕事への真剣な取り組みを阻害し、ツールへの長期的な過度の依存や独立した問題解決能力の低下につながる可能性があります。

Instagram は AWS から Facebook のデータセンターに移行し、複数のサーバーにワークロードを分散することで水平スケーリングを可能にしました。また、地理的に分散した複数のデータセンターに拡張し、高い可用性と冗長性を確保しました。

Instagram は、少数の強力なマシンに頼るのではなく、複数のサーバーとデータセンターにワークロードを分散しました。 

ユーザー要求を異なるデータセンターに分散するために、負荷分散システムが実装されました。 

Instagram は、単一のモノリシック データベースの代わりに、高可用性を実現するために PostgreSQL と Cassandra を使用した分散データベース システムを採用しました。

歴史的に、芸術と映画は一貫して女性を男性の欲望の対象として描き、その物語を通じて家父長制の精神を永続させてきました。同じ視覚的物語が、現在では女性が登場するあらゆるバイラル動画に存在しています。ソーシャルメディアのアルゴリズムは、魅力的な、特に性的に刺激された女性の動画を男性視聴者に不釣り合いに押し付けます。なぜなら、それがそれぞれのプラットフォームでのエンゲージメントを促進することが示されているからです。その結果、多くの女性クリエイターは、動画を観てもらうためにも、男性の視線を狙って演技的に撮影せざるを得ないと感じている。従いたくはない人でも、本質的に従う傾向がある。TikTok は以前、「醜い」クリエイターの動画を抑制していることが証明されており、つまり「おすすめページ」の投稿の大半は、本質的に「魅力」のアルゴリズムフィルターを通過しているのだ。

索引付けの重要性を説明するために、よく知られた例え話である聖書を使ってみましょう。

聖書が、書も章も節もない、一続きの巻物だったと想像してください。では、山上の垂訓を見つけたいとしましょう。構造がなければ、膨大な量のテキストをざっと目を通さなければならず、必要なものを見つけるのに信じられないほど時間がかかります。

これはまさに、データ インデックスが解決する問題です。インデックスにより、膨大な量のデータを検索可能かつ使用可能なものに変換し、関連情報に迅速にアクセスできるようになります。