- 生成AIツールは時間を節約し生産性を向上させる可能性があるが、大規模な言語モデル（LLMs）を構築し維持するためには人間の労力が必要かもしれない。
- AIの火力が必要ない場面でも標準的な自動化が十分かもしれない。
- 技術的な革新の可能性は魅力的だが、現実的な課題により展開が遅れる可能性がある。
- LLMsやアルゴリズムを構築・維持するためのバックエンド作業の量が増え、労力削減や生産性向上の利益が相殺される可能性がある。
- 生成AIと運用AIは新たな作業を生み出す。データベースの管理、素材の整理、レポートの整合性などの問題を解決する必要がある。
この記事から、生成AIやLLMsの構築には多くの課題があり、技術的な可能性に対して現実的な課題が存在することが示唆されています。人間の労力が必要な新たな作業が生まれる可能性があり、技術の導入には慎重なアプローチが求められると考えられます。
元記事: https://www.zdnet.com/article/generative-ai-may-be-creating-more-work-than-it-saves/