a16z:AI時代における本当に怖いことは「一時的」ではなく、判断のための社会インフラ

8月27日、a16zパートナーのTim Sullivanは、AI のコンテンツ制作コストを大幅に削減し、「スロップ」の増大とAIを取り巻く道徳的パニックの普及は新しいことではなく、Grub Street、安い新聞、人気の小説からテレビ、ブログ、ソーシャルメディアまで、生産コストの低下は、低コストのコンテンツと同様の文化論争の大きな量をもたらしました。 この記事は、「温度」が単一の能力ではないことを示唆する社会科学の研究を指します, しかし、このような成功の判断などの異なるメカニズムを含めることができます, 情報へのアクセスをクロス円, プロの判断のための長期トレーニング. コロンビア大学での研究は、社会的な影響と道の依存性が、仕事が最終的に爆弾になる可能性があるかどうかに著しく影響し、専門家が実際の成功を予測することが困難であることを示しています。 記事はまた、社会学者のロン・バートの「構造の穴」理論を引用しています。この理論は、真に革新できる人々は、しばしば異なるコミュニティの間で配置され、相互の接触を介してユニークな視点を持っています。 人工知能は、さまざまな分野における情報への迅速なアクセスを持っていますが、複数のソーシャルネットワークで人間の手によって蓄積されたすべての隠された知識、信頼、経験を交換することは困難です。 Sullivanは、AIが普遍的になった後、人間の行動のより重要な役割は検証と判断にシフトする可能性があると信じています。これは、見習い、フィードバック、および長期的慣行を貫く必要があります。 企業がAIでジュニアポジションを交換することにより、トレーニングシステムを弱めると、短期的にコストを削減することができますが、成熟した判断で熟練した人々の将来の不足につながる可能性があります。 そのため、AI時代では本当に怖くなってしまうかもしれないという点では「味」ではなく、良い判断、ネットワーク、社会インフラの整備が進んでいます。