何か大きなことが起こっています、準備はできていますか? ——マット・シューマーの『Something Big Is Happening』を読んだ感想
一封写给全員の警告信
今日の午後、Facebook で友人に会いましたShi Dianzhi記事を再投稿しました。
それは AI スタートアップ OthersideAI の CEO、Matt Shumer が書いたMatt Shumer で、タイトルは「Something Big」Is Happening〉——何か大きなことが起こっている。この記事の href=“https://www.cna.com.tw/news/ait/202602120016.aspx” target=“_blank” rel=“noopener” でのこの記事の閲覧数 noreferrer”>賛否両論の激しい議論。
正直に言うと、読み終わった後、私の心はとても複雑な気持ちになりました。
恐怖でも興奮でもなく、私がこの2年間ずっと言い続けてきたことを、ついに誰かがこれほどストレートに言ってくれたという感覚だ。しかし同時に、台湾でAIを教えたり、AIを書いたり、AIを利用したりする立場から、付け加えるべき点や再検討すべき点もいくつかあるとも感じています。
マット・シューマーはこの記事を家族や友人のために書いたと述べた。テクノロジー関係者ではない人たち、彼に毎回「AI の何が問題になっているの?」と尋ねる人たち。丁寧な回答のみが得られます。彼は、実際のバージョンを話したら、彼が気が狂っているように聞こえるだろうから、周囲の人たちにカクテルパーティーバージョンの反応を伝え続けたと語った。
この気持ちはすごく分かります。
過去 2 年間、私は大学で教えたり、企業でコースを開いたり、自分のソーシャル プラットフォームでファンや学生たちと AI ツールについて段階的に学んだりしてきました。私はほぼ毎日このギャップに直面しています。私が知っていることとほとんどの人が考えていることの間には、ますますギャップが広がっています。
そしてこの隙間が最も危険な場所です。
新型コロナウイルス感染症のメタファーから始める
マット・シューマーが使った比喩は、とても賢いですが、非常に危険でもあると思いました。同氏は現在のAIの発展を2020年2月の新型コロナウイルス感染症の流行と比較した。
覚えていますか？ 2020年2月、私たちのほとんどはまだ普通に仕事に行ったり、外出したり、社交したりしていました。誰かがマスクを買いだめしていると言ったら、おそらく彼らは気が狂っていると思いますか?そして、3週間以内に世界は一変しました。
私たちは今、「これは大げさだと思われる」と彼が言う段階に来ています。
ほとんどの人は AI 開発のスピードと範囲を大幅に過小評価しています。そして、このように過小評価していると、準備ができていないまま波に飲み込まれてしまう可能性があります。
この比較は、「お湯がカエルを茹でる」という寓話のように、水温がゆっくり上昇しても飛び出さないという人間心理を的確に捉えているためである。水が沸騰し始めるまで私たちはそれに気づきませんが、そのときにはすでに手遅れであることがよくあります。
▲ 私たちは生来、温かい水の中のカエルのように、段階的な変化を認識するのが遅いのです。
もちろん、この比喩にはリスクもあります。新型コロナウイルス感染症は緊急事態であり、その影響は突然で制御不能です。 AIは急速に発展しています。加速は驚異的ですが、結局のところ、それは疫病ではありません。それは良くも悪くも変化をもたらしますが、私たちには少なくとも適応して調整する時間があります。
しかし、マット シューマー氏の中心的なメッセージには完全に同意します。つまり、ほとんどの人は AI 開発のスピードと影響をひどく過小評価しています。そして、このように過小評価していると、準備ができていないまま波に飲み込まれてしまう可能性があります。
AI はすでに次世代 AI の構築に貢献しています - この発言を真剣に受け止めてください
Matt Schumer が書いたこの記事を読んで、私が最も衝撃を受けた段落は、彼が 2026 年 2 月 5 日に OpenAI が GPT-5.3 Codex をリリースし、技術文書に次の段落を書いたことに言及したときでした。
GPT-5.3-Codex は、その作成において重要な役割を果たす最初のモデルです。 Codex チームは初期バージョンを使用して、独自のトレーニングをデバッグし、独自の展開を管理し、テスト結果と評価を診断しました。
この一節の意味は、AI が自らの創造に貢献したということです。
▲ AI は独自の改善プロセスに参加しており、進歩の速度は線形から指数関数的に変化しています。
まあ、これは SF の話ではなく、OpenAI が技術文書に白黒はっきりと書いているという事実です。同じ日に、Anthropic は Claude Opus 4.6 もリリースしました。 Anthropic CEO ダリオ・アモデイ (ダリオ・アモデイ)同社のコードのほとんどはすでに AI によって記述されており、現在の AI と次世代 AI の間のフィードバック ループは月ごとに加速していると公に述べています。
Claude と ChatGPT を毎日使用する者として、また AI アプリケーションに関連する問題を研究している研究者として、この開発の重要性は表面的に見えるよりもはるかに深いと言わざるを得ません。
なぜなら、これが意味することは 1 つあります。それは、AI の進歩の速度が人間の研究者の数や効率によって制限されなくなるからです。 AI が独自の改善プロセスに参加できるようになると、進歩の速度は線形から指数関数的に変化します。各世代の AI は、より賢い次世代を構築するのに役立ち、より賢い次世代はより効率的に次世代を構築できます。
▲ AI が自らの改善に参加できるようになると、進歩の速度は線形から指数関数的に変化します。
これを研究者は知能爆発と呼んでいます。そして、これらのシステムを構築する人々、つまり最もよく知っている人々は、そのプロセスがすでに始まっていると信じています。
私自身の個人的な経験
マット・シューマーの記事を読んで、ここ数カ月の私自身の経験を思い出しました。
Matt Schumer 氏は、AI を使用してアプリケーションを開発する方法について説明しました。彼は、必要な機能とそれがどのようなものであるかを言語で説明するだけで済みます。AI は自ら数万行のコードを記述し、その後、自らアプリを開き、ボタンをクリックして機能をテストし、何かが間違っていると感じたら、戻って自ら修正します。満足すると戻ってきて、「テストしていいよ」と言いました。そして、テスト結果は通常完璧です。
私はソフトウェア エンジニアではありませんが、コンテンツ作成と教育とトレーニングの分野でよく似た経験があります。
さて、私の現在のワークフローを例にしてみましょう。以前は、社内研修の教材を準備する必要があり、テーマの調査、構成の整理、内容の作成、説明会の企画、配布資料の作成まで、少なくとも丸1～2日かかりました。今は何ですか？コースの目的、学生の背景、期待される学習成果を AI に説明すると、完全な構造と確かな内容を備えたコースのシラバスと教科書の初稿を短期間で作成するのに役立ちます。私の役割は、ゼロからのクリエイターから、品質管理と戦略プランナーに一瞬で変わりました。
さらに驚いたのは、AI が示しているのは単なる実行ではなく、味覚や判断に近いものであるということです。これはまさにマット・シューマーがこの記事で強調したことであり、最新モデルは彼に前例のない判断力とセンスを与えてくれました。
記事の構造やクラスの設計について AI と話し合うと、AI が与える提案は機械的な応答ではなくなり、経験豊富な同僚があなたと話し合っているようなものになってきます。
正直に言うと、私自身も同じように感じています。 AI を使用して記事の構造やクラスの設計について議論するとき、AI が与える提案は機械的な応答ではなく、経験豊富な同僚があなたと議論しているようなものになります。聴衆のニーズを考慮し、論理的な一貫性に気付き、ところどころ私が思いつかなかった点も指摘しています。
この変化は私にとってチャンスであると同時に警告でもあります。
AI はそれほど強力ではないと考えている人
マット・シューマーは記事の中で特に優れた文章を書きました。 「AIを試してみたけど、それほど素晴らしいものではなかった！」という人々の声をよく聞くと彼は言いました。
彼の答えは率直でした。2023 年か 2024 年の初めに ChatGPT を試してみて、ランダムに内容が書き込まれて信頼性が低いと思ったとしたら、確かにその通りです。当時の大規模な言語モデルには多くの制限がありましたが、それはすでに 2 年前のことです。 AI の時間スケールでは、それは古代の歴史として分類されるのに十分です。
この一節を読んだとき、私はとても感動しました。
私は授業、講演、企業顧客との会話の中で、ほぼ毎週このような状況に遭遇します。 「ChatGPT を使ったことがあるが、書かれていることは非常に標準的で役に立たない!」と言う人もいるでしょう。あるいは、「AIが書いた記事はAI感満載で、温かみがまったくないことが一目でわかります。」
正直に言うと、これらのレビューはある時点では正しかったのです。しかし問題は、多くの人々の認知がまだその時点で止まっており、AI が数世代にわたって前進していることです。
マット・シューマーは非常に重要な問題を指摘しました。ほとんどの人は無料版の AI ツールを使用しています。無料版の機能は有料版より少なくとも 1 年遅れています。 ChatGPT の無料版を使用して AI の現状を評価することは、フィーチャー フォンを使用してスマートフォンの開発を評価するのと似ています。あなたが受ける印象は現実とはかけ離れています。
私はいつも生徒たちに勧めています。AI が何ができるかを本当に知りたいのであれば、月に少なくとも 20 ドルを費やして Claude Pro または ChatGPT Plus に加入し、最新モデルを使用してください。プリセットのモデルを使用せず、自分で最も強力なモデルを選択してください。現時点で最も強力な選択肢は ChatGPT の GPT-5.2 と Claude の Opus 4.6 ですが、その答えは数か月ごとに変わります。 さらに重要なのは、AI を検索エンジンとしてだけ使用しないことです。 それはほとんどの人が犯す間違いです。 多くの友人が今でも Google として使用しており、「よく使われる、それ以上のものではない」と考えていることを私は知っています。 しかし、本当の使い方は、それを実際の仕事に持ち込むことです。 たとえば、機密情報を削除した契約書を渡し、クライアントに不利な条項をすべて見つけるように依頼できます。 または、大量の乱雑なデータを投げて、モデルを構築するように依頼します。 チームの四半期データを投げて、ストーリーを理解してもらいます。
AI を実際の仕事に導入すると、テクノロジー業界の多くの人々がなぜ警鐘を鳴らしているのかが真に理解できるでしょう。
このように使用すると、テクノロジー業界の多くの人々がなぜ警鐘を鳴らしているのかがよくわかります。
どこに行きますか?一教育者の思考
マット・シューマーが書いたこの記事を読んだ後、私は長い間考えました。
台湾で AI 応用を教える大学講師として、企業のコンサルティングや研修に長く携わってきた実践者として、そして AI 応用の問題を研究している博士課程の学生として、私は皆さんと共有したい深い思いがあります。
**まず、プロフェッショナリズムの意味を再定義する必要があります。 **
これまで、私たちの職業の定義は主に、知識の希少性とスキルのかけがえのなさに基づいていました。 法律知識はほとんどの人が独力で習得するには複雑すぎるため、弁護士は尊敬されています。 病気の診断には長年の訓練と経験が必要なため、医師はかけがえのない存在です。
しかし、AI が人間の専門家に近い、またはそれを超える精度で法的データベース全体を数秒で読み取り、画像を分析し、報告書を検査できるようになれば、知識不足の基盤が揺るがされる可能性があります。
▲プロフェッショナリズムの根幹は「知っていること」から「知っていることで何ができるか」へ変化する。
もちろん、これはプロフェッショナリズムが重要ではないという意味ではありません。 むしろ、プロフェッショナリズムの核心は、「自分が知っていること」から、「自分の知っていることを使って何ができるのか、どんな質問ができるのか、どんな判断ができるのか」へと変化することです。
将来のプロフェッショナルは、分野を超えて成長しなければなりません。 弁護士にとって、今後もAI時代に勝ち残っていける弁護士は、法律や判例を最も多く暗記する弁護士ではなく、AIを活用して依頼者に価値を生み出す方法を最も熟知し、AIには代替できない重大な瞬間に判断を下せる弁護士となるでしょう。
**第二に、教育制度には根本的な変化が必要です。 **
マット・シューマーは、記事の最後で特に印象に残ったことについて言及しました。「子供たちに何を言うかを考え直してください。」
同氏は、高等教育への従来の道、つまり良い成績を収め、良い大学に進学し、安定した専門職に就くという道筋は、まさにAIの影響を最も受けやすい立場を示していると述べた。
!【影響を受ける職種は？ ](/images/blog/something-big-is-happening-jobs-impacted.webp) ▲ 従来の教育課程は、AI の影響を最も受けやすい職種を指します。
ここ数年、私はいくつかの大学で AI アプリケーション コースを教える機会がよくありました。毎学期、私はこれから職場に就職しようとする若者たちのグループに会いに行きます。 I often wonder: Will what I teach them still be useful two years after they graduate? 3年後はどうでしょうか？ 5年後呢？
しかし、私が考える方法、質問する方法、AI の出力の品質を評価する方法、および人間と機械のコラボレーションの中で自分の位置を見つける方法を教えた場合、それらの機能の寿命ははるかに長くなります。
したがって、私が授業で強調しているのは、単にツールを学ぶのではなく、思考を学ぶことです。 ツールはその時々で変わるかもしれませんが、考え方は一生の財産になります。 この点については、『道具を追うのはやめよう！ AI 時代の「無敵のシステム」を構築する](/blog/build-your-unbeatable-system) こちらの記事でも詳しく解説しています。
**第三に、私たちは新たな職業上のセーフティネットを構築する必要があります。 **
マット・シューマー氏は、1～5年以内に初級レベルのホワイトカラーの仕事の50％がAIに取って代わられるだろうというアンスロピックCEOのダリオ・アモデイ氏の予測を引用した。さらに、業界関係者の多くは、この予測はかなり保守的であると考えています。
この数字が本当であれば、その社会的影響は非常に大きなものになるでしょう。 現在の教育制度、交通機関、社会安全ネットワークはすべて、このような模範や速度で変化する設計ではありません。
I am not a policy expert, but I think this is an issue that the entire society needs to face seriously.台湾では、仕事に影響を受けた人々が復帰できるようどのように支援するかについて考える必要があります。 より柔軟な生涯学習メカニズムを確立するにはどうすればよいでしょうか? AI によってもたらされる生産性の向上を、少数の人に集中させるのではなく、より公平に分配するにはどうすればよいでしょうか?
AI時代に普通の人はどうやって生き残るのか？ 私の10の提案
さて、マクロに関する多くのことについて話した後、より具体的で実践的な提案をいくつかさせてください。 These are ten survival guides for the age of AI that I compiled based on my own experiences and observations.
▲ AIの波に直面する私たちには、不安だけではなく、具体的な行動指針が必要です。
**1.もう待つ必要はなく、今すぐ AI を真剣に使い始めましょう。 **
これは決まり文句のように聞こえるかもしれませんが、私自身 AI アプリケーションを教えているので、このように言うつもりはありません。 もっと率直に言わなければなりません。 今まで仕事で AI を使用していないのであれば、すでに遅れを取っていることになります。 私たちが遅れを取ろうとしているのではなく、すでに遅れを取っているのです。
はい、すべての仕事には異なる属性と形式があることは知っています。 しかし、できれば、会社から使用を要求されるまで待たず、同僚全員が使用するまで待たず、AI がより成熟するまで待ってから使用しないでください。 今すぐ始めましょう。月額 20 ドルを払って最高のツールを購読し、少なくとも 1 日 30 分は真剣にツールを活用してみましょう。
1 日 1 時間を 6 か月間 AI の実験に費やすと、99% の人々よりも未来についての理解が深まるでしょう。
マット・シューマーの言葉が最も的確でした。 「1 日 1 時間を 6 か月間 AI の実験に費やせば、99% の人々よりも未来についての理解が深まるでしょう。」正直に言うと、それは誇張ではありません。 なぜなら、文字通り今は誰もそれをやっていなくて、参入障壁が信じられないほど低いからです。
**2. Learn to ask questions.これはAI時代において最も重要なスキルです。 **
AI がどれほど強力であっても、AI に何をすべきかを指示するのは人間が必要ですか?最近の大ヒット商品である lobster (OpenClaw) について考えてみてください。 同様のことが当てはまります。そして、何をすべきかを伝えることは実際には芸術です - 私たちはそれをプロンプトエンジニアリングと呼んでいますが、私はそれを尋ねる芸術として考えることを好みます。
良い質問をすれば、AI は驚くべき結果を生み出すことができます。 逆に、悪い質問をすると、AI とは単なるものであると思われてしまいます。 違いはAIにあるのではなく、あなたにあります。
AI に十分な背景情報を与える方法、望ましい出力を明確に記述する方法、役割と状況を設定する方法、反復および修正する方法。 これらはAI活用のスキルのように見えますが、実はもっと基礎的な思考力や表現力のトレーニングです。
**3. AI を敵として扱うのではなく、最強のチームメイトとして扱いましょう。 **
多くの人が AI に対して「AI は私に取って代わるのだろうか？」という防御的な態度をとっていることがわかります。 「AIも私と同じようにできるでしょうか？」この心理は非常に理解できますが、役に立ちません。
もっと建設的な考え方としては、もし AI が私の仕事の反復的で時間のかかる部分を処理できるようになれば、私はより価値のあることにエネルギーを集中できるようになります。
AI は、決して疲れることがなく、常に利用できる非常に有能なアシスタントであると考えてください。 調査、情報の整理、初稿の作成、データの分析、計画の作成に役立ちます。 そしてあなたの役割は何ですか？ 彼は戦略的思考家、品質管理者、関係管理者、そして最終意思決定者です。
人間と機械のコラボレーションはゼロサム ゲームではありません。 これは、1 に 1 を加えた、2 より大きい乗数効果です。
実際のケースをお話ししましょう。私はよく母と AI について話し、AI が私の実行を助けてくれた多くのプロジェクトを見せてくれます。 80歳を超えた彼女は、当初はAIを拒否し抵抗していましたが、今ではAIを理解できるようになりました。
**4.自動化できない能力を開発します。 **
AIがまだうまくできないことは何ですか？ つまり、たとえAIに何かができたとしても、人間にはまだ優位性があるということでしょうか？
参考までに、いくつかの方向性をリストします。
深い人間関係と信頼関係の構築。 AI は確かに完璧なメールを作成できますが、過去 10 年間に顧客と築いてきた信頼は自動化できません。
手術、建設、看護、現場管理など、物理的に存在することが必要な仕事。 こうした分野にAIやロボットが本格的に介入するにはまだ時間がかかるだろう。
法的責任を必要とする役割。 署名する必要がある弁護士であれ、処方箋を処方する医師であれ、監査を行う会計士であれ、これらの役割の背後には法的および制度的な枠組みがあり、それは単なる技術的な問題ではありません。
ただし、マット・シューマー氏が指摘しているように、これらは永久的なシールドではありません。 彼らはただ時間を稼ぐだけです。 時間は、適応と準備に使用する場合にのみ価値があります。
**5. 個人ブランドと独自の視点を構築します。 **
AI時代では、何かができるということはもはや差別化の源泉ではありません。 AIはほとんど何でもできるからです。 本当の違いは、あなたが誰であるか、そして物事をどのように見るかにありますか？
あなたの経験、視点、ストーリー、人々とのつながり方などは、AI には再現できません。 誰もが AI を使用して高品質のコンテンツを作成できる世界では、人々は実際の人々、温かい視点、ユニークな洞察にもっと熱心に出会うようになるでしょう。
もう一度言いますが、これはあなたにインターネットの有名人になることを求めているのではなく、自分の職業上の評判、独自の地位、そして自分の分野でのかけがえのない存在を意識的に管理することを求めています。
▲ AI時代においては、独自の視点や経験が最も再現不可能な資産となります。
**6.財政を管理し、バッファーを構築します。 **
Matt Schumer 氏はこの記事の中で非常に実用的なアドバイスを述べていますが、これは言及する価値があると思います。それは、経済状況を整理し、柔軟性を構築することです。
あなたの業界が今後数年間で大きな打撃を受ける可能性が高いと部分的にでも確信している場合は、基本的な財務の回復力が 1 年前よりもさらに重要になります。 可能な限り貯蓄を増やし、現在の収入が変わらないと仮定して新たな借金に慎重になり、固定費についても考慮すると、柔軟性が得られますか?それともあなたを閉じ込めてしまったのでしょうか？
私はファイナンシャルアドバイザーではありませんが、これは常識です。 変化の時代においては、私たち一人ひとりが自分自身のための余地を残しておく必要があります。
**7. AI翻訳者になりましょう。 **
AI翻訳者、つまりAIの能力と一般の人々のニーズとの間のギャップを埋めることができる人になるには、今大きなチャンスがあります。
AIを使いたくないという人はそれほど多くありませんが、AIの使い方、どこで使うのか、AIの出力をどのように評価すればよいのかがわかりません。 彼らが AI ワークフローを理解し、インポートし、最適化できるよう支援できる人になれれば、あなたの価値は高まるばかりです。 そうは言っても、これは私が現在行っていることの1つです。大学の授業でも、企業研修でも、自分のコミュニティでも、私の役割は AI 翻訳者であり、複雑な技術トレンドを一般の人が理解できる言語に翻訳し、抽象的な可能性を具体的な行動ステップに変換します。これは、Turn-teaching-into-long-term-assets-with-ai で共有したコンセプトに似ています。
**8.学び続けますが、正しいことを学びましょう。 **
AI の時代には、継続的な学習が必須です。しかし、より重要なことは正しいことを学ぶことです。
特定のツールの詳細を学ぶのにあまり時間を費やさないでください。そうすると時間がかかりすぎてしまいます。現在人気のあるツールは、6 か月後にはより優れたツールに置き換わる可能性があります。
私たちが学ぶべきことは、基礎となる思考の枠組み、問題解決の方法論、分野を超えたつながりの能力、批判的思考、対人コミュニケーション、リーダーシップです。これらは、特定の AI モデルの更新によって陳腐化することのない機能です。
もちろん、新しいツールに敏感であり続け、新しいことに積極的に挑戦し続ける必要もあります。しかし、新しいツールを試すことは手段です。回復力を構築するだけで終わりです。
**9.自動化できない自分の情熱を見つけてください。 **
マット・シューマーが記事の後半に書いた一節が特に私に感動しました。彼は「あなたの夢がまた一歩近づいた」と言いました。
ずっとやりたいと思っていたものの、技術スキルや資金が不足していて実行できなかったことがあったとしても、その障壁は本質的になくなりました。 AI を使用すると、実用的なアプリのプロトタイプを 1 時間で作成できます。 AIと協力して本を書くことができます。月額わずか 20 ドルで、世界最高の個別指導が受けられます。
たとえば、私は最近、Vibe コーディング実践ワークショップの 2 つのクラスを開催し、プログラミングの基礎を持たなかった 20 人の専門家 (弁護士、作家、大学教授、音楽教師、保険代理店など) が短期間で独自の Web ページ作品をデザインできるよう支援しました。
これまでのキャリアパスが覆されつつある世界では、時間をかけて自分が本当に情熱を注げることを追求する人は、消滅しつつある職務内容にしがみつくことに同じ時間を費やす人よりも、最終的には良い立場に就く可能性があります。
この専門家グループが Vibecoding をゼロから学習しているのを見て、私は本当に感動しました。これまでのキャリアパスが覆されつつある世界では、自分が本当に情熱を注げることを時間をかけて追求する人は、失われつつある職務内容にしがみついて同じ時間を費やした人よりも、最終的には良い立場に就く可能性があります。
All this in front of me gave me great inspiration.私は、この変化の時代において、最も安全な戦略は防御的ではなく攻撃的である、つまり AI を脅威と見なすのではなく、アクセルとして AI を使用して、本当に関心のあることを追求することであると常に信じてきました。
▲この変化の時代において、最も安全な戦略は防御ではなく攻撃です。
**10.適応する習慣を身につけましょう。 **
これはおそらく最も重要なものです。麦特・舒默得好：重要ではなく、特定のツールを掌握している、むしろ高速学会新ツールの肌認識。
AI は今後も急速に変化し続けます。現在の大規模な言語モデルは、1 年以内に時代遅れになる可能性があります。したがって、今日のワークフローも常に再設計する必要があります。この波から勝利を収めるのは、何か 1 つのツールに習熟している人ではなく、変化そのものに慣れている人です。
実験する習慣を身につけることが非常に重要です。現在のアプローチがまだ有効であるうちに、何か新しいことを試してください。習慣は何度でも初心者になります。この適応力は、永続的なアドバンテージに最も近いものです。
テクノロジーだけではなく、人にも目を向けましょう
これを書いて、マット・シューマーの記事では特に強調されていなかったが、非常に重要だと思うことを言いたいと思います。
AI に関するあらゆる議論において、私たちは純粋に技術的な考え方に陥りがちです。どのモデルがより強力で、どの機能がより新しく、どの業界が最も早く置き換えられるのでしょうか?しかし、私たちはそのすべての中心に人間があることを忘れがちです。
▲ AI に関するあらゆる議論において忘れてはいけないのは、その中心には人間がいるということです。
数年以内に自分の職業が自動化されるかもしれないと突然告げられたのは、30年間この職業に就いてきた55歳の会計士でした。
大学を卒業したばかりの青年が、大きな期待を抱いて社会に出たが、小学校から16年間準備してきた世界がすでに存在していないことに気づいた。
それは、AI ツールが何であるかさえまだ知らないため、AI ツールに投資すべきかどうかわからない中小企業の経営者です。
教育者およびコンサルタントとして、私は「AI は素晴らしい、すぐに学びましょう」というメッセージを伝えるだけでなく、この変革プロセスを通じて人々に寄り添うことが私の責任であると感じています。恐れるのは普通のこと、不安になるのは普通のこと、遅れをとっていると感じるのは普通のことだ、と伝えてください。そして、優しく、しかししっかりと「あなたならできるよ」と伝えてください。一歩ずつ進めてください。
技術の進歩は中立的ですが、人々への影響は現実的で具体的で、時には痛みを伴います。
これが私がやってきたことです。 「Vista Writing Companion Program」から「コンテンツ ハッカー」、「AI の上手な使い方」まで、大学の授業から企業研修まで、私が行っているのはテクノロジーの応用を教えるだけではなく、人にも同行する。彼らと一緒に変化に立ち向かい、新しい世界で自分の居場所を見つけてください。
反対側を前向きに見てください
マット・シューマー氏も記事の中で、AI によってもたらされる大きな前向きな可能性についても言及しましたが、これらも私たちが想像し、楽しみに待つ価値のあるものだと思います。
AI は、1 世紀にわたる医学研究を 10 年に圧縮できます。がん、アルツハイマー病、感染症、さらには老化そのものなど、研究者たちはこれらの問題は私たちが生きているうちに解決できると本気で信じています。
AI は教育を真に民主化できます。地方に住む子どもも、台北に住む子どもと同じ質の個別指導を受けることができます。
AI は創作の敷居を大幅に下げることができます。語るべき良いストーリー、共有すべき良いアイデア、開発すべき良い製品を持っている人は、夢を実現するために多額の資本や技術チームを必要としなくなりました。
これらのビジョンはユートピアではありません。それらは起こっています。そして私たちには、この歴史の転換点に立ち、これらの可能性の方向性を形作る光栄と責任があります。
本当に大きなことが起こっています
マット・シューマー氏の記事のタイトルは「大変なことが起きている」だった。彼は正しい。本当に大きなことが起こっています。
しかし、私はこれを付け加えておきます。素晴らしいことは常に起こります。人類の歴史におけるあらゆる大きな技術革命には、恐怖、混乱、痛みが伴いました。印刷のせいで筆記者は仕事を失った。産業革命により職人は置き換えられました。インターネットは、数え切れないほどの伝統的な産業を破壊してきました。
毎回、誰かが世界の終わりを予言します。そのたびに、人類は生き残り、新たな繁栄を築き上げてきました。
今回は違いますか？たぶんそうです。 AI の特別な点は、人間の認知能力に取って代わる可能性を秘めた最初のテクノロジーであるということです。その範囲はそれ以前のどの革命よりも広く、そして速かった。
しかし、私は依然として慎重ながらも楽観的であり続けることを選択しています。
もちろん、何もかもうまくいくと盲目的に信じていたからではありません。それは私が人間の適応力を信じているからです。問題を見つけ、それに直面し、真剣に対処すれば、私たちは自分で思っているよりもはるかに能力が高いのです。
重要なのは、何も起こらなかったふりをし続けることはできないということです。泳ぎを学び始める前に、波が足に当たるまで待つことはできません。
今すぐ始めましょう。明日でもなく、来月でもなく、今です。
Matt Schumer の記事を読んだ後、1 つだけ覚えているとしたら、それが次のことであることを願っています。
今すぐ始めましょう。明日でもなく、来月でもなく、今です。
Open Claude or ChatGPT, throw it your biggest work problem today, and see what it gives you? Don’t just take it all, it’s more important to think carefully and then take action.最終的な結果に関係なく、あなたは最も重要な一歩を踏み出したことになります。はい、もう始めています。
大きな出来事が起こるこの時代では、行動を起こすことが最大の強みとなります。
そして私はここにいて、あなたと一緒にこの道を歩き続けます。
詳細な読み方:
- ツールを追いかけるのはやめましょう! AI 時代に独自の「無敵のシステム」を構築する
- コマンドエコノミーの到来! AI は今後 10 年間でビジネス ゲームのルールを書き換える
- 中高生のためのAI変革講座: AIに最も欠けている黄金の資産はあなたの経験です
- Vibecoding がマーケティングのスーパーパワーを推進: AI をデジタル クリエイティブ パートナーにしましょう
- 講師のデジタル資産管理テクニック: AI を使用して教育経験を複合システムに変える
外部リソース:
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