自分の知恵に対して二重の対価を支払っているのです。ナデラの「逆情報パラドックス」を一人会社への思い出として読んでください。
Microsoft CEO Satya Nadella は最近、「逆情報パラドックス」というタイトルの長い記事を X に投稿（新しいタブで開く） しました。 興味深いのは、クラウドやモデルを販売し、他人の作品を自分のプラットフォームに移すことでお金を稼ぐ人が実際に立ち上がって、すべての企業に「自分の最も価値のあるものを知らずにプラットフォーム所有者に渡してはいけない」と警告していることです。
彼の口から出る言葉は、まるで傘売りが雨に濡れることのデメリットを分析しているようで、少し奇妙だった。 しかし、彼はその位置に座っていたという理由だけで、雨がどこに行くのかを誰よりも知っていました。
彼が実際に見ているのは情報ではなく、修正です
AI におけるデータ リスクについて話すとき、ほとんどの人は機密文書、顧客リスト、ビジネス契約を思い浮かべます。 もちろんこれらは重要ですが、これは彼が言及しているレベルではありません。 彼は「排気」という非常に正確な用語を使いました。
車が走行すると排気ガスが発生します。 AI を使用すると、ユーザーが与えるプロンプト、エージェントが呼び出すツール、そして最も重要なこと、モデルが間違った回答をしたときに、それをどのように修正するかということも得られます。
すべての修正はあなたの判断の蒸留です。 それは競合他社が購入できない知識です。それは、あなたの好み、基準、何が良いのかという定義の中に隠されているからです。 そして、その漏れ方は非常に静かなので、ほとんど誰もそれを追跡しません。トレース、修正、またはレビューがゆっくりと漏れ出ます。
彼の最も正確な言葉を借りれば、知恵を消費しながら、知恵を生み出しているのです。 問題は、それが今誰の分け前なのかということです。
さて、ここで情報の非対称性がさらに拡大します。 長く使えば使うほど、売り手はあなたのことをもっと知るようになります。そして売り手があなたから何を学んだのか、ほとんどわかりません。
個人企業の観点からすると、この問題はより個人的なものになります
私は大企業の経営者ではなく、AI 軍団 でコンテンツ、製品、広告を運営するフリーランスの労働者です。 サティア・ナデラの論理に従えば、私のような人は最も極端なケースになります。なぜなら、私はほぼすべての判断をモデルの前で行うからです。
添え字はどうするか、コピーはどう選ぶか、絶対に使わない文型は何か、見かけたら消したい冒頭は何か、これらは以前は頭の中にだけ存在していましたが、今では毎日AIとの会話の中で何度もリハーサルされています。 これはまさに彼が話していた種類の知識であり、経済学者フリードリヒ・ハイエクが「状況固有の知識」と呼んだものであり、その時代、その場所、その状況にいる人だけが持つことができるものです。 あなたが何を考え、何を大切にし、成功をどのように測定するかを知っています。
私はこれを長い間漠然と感じていたため、当時は説明できませんでしたが、今振り返ると非常に重要な選択をしました。自分の判断を、ローカルに留まり、自分に属するシステムに集約した。 私の執筆の声、タブーという言葉、ワークフローのルール、コンテンツ台帳はすべて、私が管理するオリジナルのコピーを持っています。 モデルは私が雇った労働者であり、私の脳そのものではありません。 労働者は補充できますが、頭脳はアウトソーシングできません。
つまり、AI に知識を与えないのではなく、元の知識を意図的に永久に保持します。 モデルを実行した後、クリスタルは倉庫だけでなく、私の倉庫に戻ります。 これに気づくまでに長い時間がかかりましたが、Satya Nadella によるこの記事がそれを明確にするのに役立ちました。
このセクションは特に聞いてください
サティア・ナデラ氏の記事には、学習が一方向にしか流れない場合、経済的価値は最終的には知識を生み出す人ではなく、学習インフラを所有する人に集中するという印象的な一文がある。
私もこの文章を自分のノートに書き写しました。
なぜなら、私たちは知識を生み出すものの、インフラを所有していない、世界で最も典型的な経済国だからです。 私たちは AI を実行できるチップを製造しており、国立保護山は地球の半分のコンピューティング能力をサポートしています。 しかし、アプリケーションレベルでは、中小企業、代理店、コンテンツチーム、プロジェクトを請け負うスタジオなど、台湾企業の大部分は純粋なテナントであり、他人のモデルを借り、他人のルールを使用し、独自のノウハウを一度に 1 つずつ修正していきます。
ハードウェアの堀は私たちの手の中にありますが、ソフトウェア インテリジェンスの 堀 は他人の手にあります。 私たちは価値を生み出すのは得意ですが、価値を維持するのは非常に苦手です。 粗利益が上流とブランドの両方に食い尽くされるという台湾業界の数十年来の問題は、AI時代にはさらに目に見えない形で繰り返されるだろう。今回食い荒らされるのはOEMの粗利ではなく、会社全体の運営における知恵そのものであり、プラットフォームには無料で与えられるため請求書さえも受け取らない。
台湾で AI について話すとき、焦点はほぼ完全にコンピューティング能力、チップ、そしてどの GPU が高速であるかに集中しています。 しかし、10 年後に誰が交渉力を持つのかを本当に決定するのは、アプリケーション層の学習ループが誰の手に戻るかということです。 しかし、現在この問題について議論している人はほとんどいません。
急いで注文を受けないでください。 彼は何かを販売しているのです
すべてに異なる考慮事項があります。サティア・ネーダー氏の処方箋は「5C」（コントロール、能力、選択、コスト、複合）と呼ばれている。 重要なのは、独自のレビューを構築し、メモリと変更を独自のテナント境界内に保持し、単一のモデルからスケジューリング層を分離し、モデルが消えても機能不全に陥らないようにすることです。
私はこの論理に概ね同意します。 しかし忘れないでほしいのは、プラットフォームがプラットフォームに誘拐されないようにする方法を教え始めたら、私たちは注意を払い始める必要があるということです。 この層を明確に見ることで、より冷静に彼のフレームワークを使用できるようになります。
1 人の会社と小さな台湾のチームでは実際に何ができるでしょうか?
自分で大きなモデルを構築する必要はありません。そこは巨人の戦場です。 あなたに必要なのは、あなたを自分たらしめている独自性をアウトソーシングするのをやめるということです。 小規模なチームが理解できる言葉に翻訳すると、次のようになります。
自分の判断基準を守ってください。 何が良いかを定義するのはあなた次第であり、モデルのデフォルト値に定義させないでください。 自分の基準を書き留めて自分のものにし、何百もの会話に散らばらないようにしましょう。
また、修正内容を記録しておいてください。 AI を正しく理解するたびに、それがあなたの本当の資産となります。 これらの修正を単にクラウドに送信するのではなく、独自のシステムに反映させる方法を見つけてください。
単一のモデルが唯一の頭脳であると考えないでください。 この会社が今日使いやすい場合はオールインしても、明日は価格が値上がりしたり、ルールが変更されたり、単に使い方を学んで競合製品を発売したりすると、苦痛を受けることになります。 したがって、その能力を維持できるように、ワークフローのモデルを変更するようにしてください。
知識を地元のオリジナルにしましょう。 これは最も現実的な提案です。 プラットフォームに依存しないバージョンのアプローチ、意見、ワークフローをいつでも持ち運べます。 なぜなら、プラットフォームは生まれては消えていきますが、オリジナルは追従できないからです。
##最後に
私の考えでは、サティア・ナデラ氏の記事が人気になった理由は、その記事で話題になった新しいテクノロジーのせいではなく、多くの人が不安を感じながらも表現できない感情に名前を付けたからだと思います。つまり、あなたは強くなっている間、あなたを強くするものを、強くなる方法を教えてくれる人たちに無料で与えているのです。
クリエイターやフリーランスの労働者、あるいは価値を生み出すことはあっても価値を保持しないことに慣れている台湾全体にとって、この文章は年に一度読み返す価値があります。 「知恵を消費しながら、知恵を生み出している」ということです。 そして、あなたが生み出したシェアはあなたのものであるべきです。
