- 人々が時間を節約し生産性を向上させるために、生成AIツールが有用であると一般的に考えられている。
- 生成AIとLLMsは多くの人間労力を必要とする可能性があり、AIの力が必要ない場合もある。
- 技術予測はしばしば誤りがあり、AIがもたらす労力や生産性の利点は、LLMsとアルゴリズムの構築と維持にかかるバックエンド作業によって上回られる可能性がある。
- 生成AIや運用AIは新たな作業を生むため、データベースの管理や問題解決が必要とされる。
- 最も有用な生成AIの応用は、データの解析を提供して意思決定プロセスを支援することである。
生成AIやLLMsに向けた移行にはいくつかの課題があり、これらを克服する必要があるとCappelli氏は指摘している。生成AIの最も有用な応用の1つは、データの選別と分析を行い、意思決定プロセスをサポートすることである。データベース管理と共に、誰かがガードレールやデータ汚染問題を心配する必要がある。
私の考え: 技術の進化は魅力的だが、実際の展開は地に足をつけた現実によって遅れる傾向がある。生成AIの場合、労力や生産性の利点は、LLMsやアルゴリズムの構築と維持に必要なバックエンド作業量によって上回られる可能性があるという点は興味深い。AI技術は常に万能ではなく、慎重に活用する必要があると感じます。
元記事: https://www.zdnet.com/article/generative-ai-may-be-creating-more-work-than-it-saves/