[レビュー] コ・インテリジェンス: AI とともに生き、働く、イーサン・モリック著
公開: 2024-06-14ギザギザのフロンティア。 見えない壁。 あなたを幸せにしたい親切な宇宙人。
多くのマーケティング専門家と同様に、私もここ 1 年以上、人工知能 (AI) ツールと、それが私たちの職業をどのように変えているかについて深く研究してきました。 ですから、もちろんこの春に出版されたとき、私はイーサン・モリック教授の最新刊『Co-Intelligence: Living and Working with AI』をすぐに読みました。 その中で、彼はこの新しい風景の大まかな輪郭を示し、読者にこの風景に慣れるよう促します。 なぜなら、好むと好まざるにかかわらず、今はAIの時代だからです。
モリック教授の比喩、現実世界のユースケース、予測可能なシナリオは、ストーリーテラーの世界構築の役割を果たしますが、これは SF ではありません。 これは人工知能であり、ChatGPT、Claude、Meta AI で使用されるような大規模言語モデル (LLM) を通じて何十億人もの人々がアクセスできます。
技術的能力は私たちの脳が理解できる以上のスピードで進歩しています。 AI テクノロジーは加速剤であり、悪意のある目的に使用されれば、加速剤になる可能性があります。 人間はそれに追いつくことができません。これはバグではなく機能です。
これまで使用した中で最も洗練されていない AI であるにもかかわらず、今すぐ学習する必要があるのはなおさらです。 これが本書の中で最も説得力のあるメッセージかもしれませんが、マーケティング担当者にとって有益な教訓はそれだけではありません。
マーケターが今すぐ AI の使用方法を学ぶ必要がある理由
モリック氏は、熱心に導入する人でも、確信のない懐疑論者でも、このテクノロジーがどのように機能するかを理解するために強く主張します。 AI はすでにマーケティング環境を変革しつつあります。実際、マーケターの仕事はデータ分析とクリエイティブな統合のバランスが非常に重要であるため、この分野の人々が不安を感じている理由は簡単に理解できます。
では、AI はあなたの仕事に影響を与えるでしょうか? モリック氏の答えはおそらく「イエス」です。しかし、影響力を与えることとそれを引き継ぐことの間には大きな隔たりがあり、その違いの一部は、テクノロジーを賢く利用する方法を学ぶことにあります。 AI を扱う際の Mollick の 4 つの役割は次のとおりです。
- 常に AI をテーブルに招待する: AI は、その強みを活用できるワークフローに統合される必要があります。 最初は、「このタスクのどの部分が AI に適しているでしょうか?」という質問を持ってすべてのタスクに取り組むとよいでしょう。 または「より迅速な反復やデータ分析によって何を改善できるでしょうか?」
- 現場にいる人間になる:あなたの役割は、AI の出力が正しいかどうかを批判的に評価することで、その出力を監督および検証することです。 それは、決してAIに完全に手綱を渡さないことを意味します。 成功するということは、専門的な成長と能力開発に力を入れて、AI に代わることのできない需要の高い専門家および批判的思考者になることを意味します。
- AI を人間のように扱いますが、AI がどのような人間であるかを伝えます。最も有用な出力を得るには、必要な出力に関する明確なコンテキストを AI に与えます。 プロンプトで提供できる詳細と洞察が多いほど、AI は適切な言語トークンを予測して、タスクに役立つ出力を生成できます。
- それがこれまでに使用した中で最悪の AI であると仮定します。その機能が成長するにつれて、今日の AI は後から考えると原始的に見えるでしょう。 それを理解し、今すぐ使い始めることで、時間の経過とともにテクノロジーが進歩するにつれて、洗練度を高める最大限の機会が得られます。
モリック氏は、人間のユーザーをサイボーグやケンタウロスと対比させ、AI 導入へのさまざまなアプローチを説明する有益な比喩を紹介しています。 最も成功したユーザー、つまりサイボーグは、人間と AI のタスクをシームレスに融合させて行き来しながら作業しますが、「ケンタウルス」は役割間の明確な分割を維持します。 同氏は、「現場を重ねるごとに、AIの共同知性を活用して働く人間は、AIを使わずに働く優秀な人間を除くすべての人間よりも優れたパフォーマンスを発揮することが分かってきている」と述べている。
あなたが業界のソート リーダーシップの頂点にいる稀有な専門家の 1 人でない限り、そして実際、たとえそうであったとしても、AI ツールを使用して仕事を改善できる可能性は十分にあります。
AI はデータ分析、コンテンツ生成、パーソナライゼーションなどのタスクに優れており、時間を大幅に節約し、人間が見落としがちな洞察を得ることができます。 しかし、人間の批判的思考は、戦略的計画、創造的な方向性、心の知能を必要とするタスクには絶対に必要です。
人間が最新情報を把握し続けるために、マーケティング担当者は、より多くのコンテンツのアイデアを生成し、新しい方法でアイデアを組み合わせ、キャンペーンを最適化し、反復的なタスクを自動化するなど、仕事を強化するためのツールとして AI を使用する方法を学ぶ必要があります。 ただし、AI の出力は、コンテンツが真実で正確であること、およびブランドの声、目標、価値観、品質基準と一致していることを確認するために人間によるレビュー、修正、承認なしに行われるべきではありません。
人間の監視を維持しながら AI の強みを活用することで、マーケターは少ない労力でより多くの実行を実行できるようになり、リーチを拡大し、ターゲティングを改善し、より良い結果をもたらすことができます。 節約された時間を使って何をするかが、AI 対応マーケターとしての将来の成功を部分的に左右する可能性があります。
人間の代替品としての AI の弱点は、人間の労働者のためのツールでは強みになる可能性がある
AI は人間が作ったものであるため、人間の偏見があり、人工知能の「エイリアン マインド」は私たちの利益、倫理、道徳と一致している必要があります。 マーケティング担当者は、他の多くの企業よりも早く AI の影響を受けることが予想される知識労働者として、倫理的な使用に対する期待を設定する独自の責任と機会を持っています。
モリック氏は、特に限られた情報が与えられた場合に、AI が「幻覚を見せる」、つまり説得力があるが誤った出力を捏造する悪名高い傾向があると警告しています。 その権威ある声と伝え方は、専門家がその出力を検証しない限り、少し説得力がありすぎる誤った情報を提示する可能性があります。
一方で、これは正確で役立つものを提供しようと努めているコンテンツ作成者やマーケティング担当者にとって大きな責任です。 一方で、幻覚のリスクは、創造的なツールとしての AI の可能性を浮き彫りにします。 結局のところ、その機能は、異種の概念、または一見無関係に見える概念間のつながりを見つけることに基づいており、これはイノベーションが起こる主な方法の 1 つです。
モリック氏は、個人が導入を促進するために組織の取り組みに依存するのではなく、個人が AI の機能を探索し、自分の仕事関連のタスクでユースケースやアプリケーションを実験する必要があると主張しています。 同氏の説明によると、組織レベルではイノベーションは遅く、面倒で、費用がかかりますが、個人ユーザーにとっては、実際の作業タスクを使用してテストし反復する方が速く、簡単で、安価です。
共同インテリジェンスの倫理的および実践的義務
「あなたが見たり聞いたり読んだりするものは、もはや AI によって作成されたものではないと信じることはできません。 それはすべてすでに起こっています。 水の入った袋を歩き、話し、私たちである化学物質を追跡する人間は、よく組織化された砂に私たちと同じように考えるふりをさせることに成功しました。」 — Ethan Mollick 氏、共同インテリジェンス: AI との暮らしと働き
モリック氏の洞察は重要な点を強調している。つまり、マーケティング (および他の多くの業界) に革命をもたらす AI の潜在力は、意図しない結果をもたらす能力によって複雑になるということである。 マーケティング担当者やその他の知識労働者は、AI の影響を最初に感じます。 私たちには、それを賢明に使用し、倫理的な使用の基準を設定する責任があります。
モリックの 4 つのルールは、AI の創造的な可能性を最大限に活用する責任ある方法で AI をワークフローに統合するための実践的なガイダンスを提供します。
AI の限界があるからといって、AI を使用するあらゆる倫理的な方法を模索することを思いとどまるべきではありません。 同時に、その機能の拡張と向上に麻痺して、タスクが人間の責任から自動化に移行していくのをただ見ているわけにはいきません。 代わりに、マーケターはモリック氏のアドバイスに従って、AI を創造的で役立つ協力者として見るべきであり、人間としての専門知識を高め、ループ内の人間として適切に対応できるようにすることに焦点を当てる必要があります。
おそらく最も重要なことは、ツールの背後にあるテクノロジーを念頭に置くことで、ユーザーが AI の使用について認識し、意図的に使用できるようになることです。 この洞察は、人間の知能と機械の知能の間のますます絡み合う関係をナビゲートするにつれて、ますます重要性を増すでしょう。
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