整頓された家

DJ Patilは過去数ヶ月間、傾聴ツアーを実施してきた。彼はどこへ行っても地元の大学を訪れ、教員や学生、参加したい人を集めて「何でも聞いて」セッションを開いている。大学院生からはコールバックが得られない不満、病院管理者からは連邦政策の変化が物理法則の変更のように感じられるという話、幹部からはAI支出を6ヶ月先まで予測できないという声を聞いている。彼はこれらすべてを統合し、より広い議論の枠組みを再構築しようとしている。

Patilは「データサイエンティスト」という用語を共同で作り出し、オバマ大統領の下でアメリカ初の首席データサイエンティストを務め、LinkedInではチーフサイエンティストだった。彼は『Building Data Science Teams』や『Ethics and Data Science』の著者として長年O'Reillyと関わり、Devoted Healthの創業チームの一員として、ほとんどの組織がまだ整備に苦労しているデータインフラを構築してきた。彼はそれを「整頓された家」と呼ぶ。彼は私とともに、テクノロジーができることと、ほとんどの組織が実際に吸収できることのギャップについて話し合った。

破られた約束

Patilがツアーで繰り返し聞くのは、怒りと不安だ。頻出する言葉の一つは「恐怖」だ。労働者は解雇を心配している。一方、MIT、カーネギーメロン大学、カリフォルニア大学バークレー校などのトップ大学の学生は、300以上のインターンシップに応募しても、10件未満の返信しか得られず、夏までに内定がゼロの者も多い。業界の対応は「もっとAIを学び、もっとトークンを消費せよ」というものだ。Patilは、これは「実質的に破られた約束」だと説明する。

> 「私たちはこう言いました。『大学に行き、これらのものを手に入れれば、インターンシップを得られ、職業訓練を受け、学生ローンを返済し、そして社会的契約の一部である他のすべてのものを得られる』と。」 > 「学生たちが初めて感じているのは…『待って、このインターンシップを得られなければ、根本的にこの仕事を得る軌道から外れてしまう』ということです。技術者である必要はありません。マーケティングの人でも、リベラルアーツの人でも、研究者でもかまいません…。博士課程や医学部に行くはずだった学生の多くと話しましたが、全体的な予算の影響で席がありません。AIの影響と呼ぶか、経済の再構築と呼ぶかにかかわらず、物事は壊れています。」

これこそ、私が対抗する物語を構築しようとしている点です。AIラボが発信する物語は破壊的です。「私たちはあなた方全員を失業させ、知能爆発が起きたら残りは何とかする」というものです。それはAIにとって悪い広報であるだけでなく、魔法のような考え方です。経済は循環システムです。顧客を失業させておいて、経済がいつも通り回ると期待することはできません。壊滅的な不況は、AIの成長を支える資金や、ユニバーサルベーシックインカムや拡大されたセーフティネットを賄うとされる価値の集中を簡単に中断させる可能性があります。

だからこそ、私はメカニズムデザインを支持します。望む結果から始めて、それを生み出すゲームのルールを決めるのです。現在、彼らはすべての価値をAIの先駆者に集中させるゲームを設計しています。彼らは経済全体に価値を生み出すゲームを設計することもできたはずです。しかし、そのための仕組みを構築していません。

YouTubeのContentIDは、メカニズムデザインが経済的価値創造につながった良い例です。オンラインビデオ制作者による無許可の音楽使用が権利者からの反発を引き起こしたとき、YouTubeは削除通知に対して、音楽所有者と使用希望者の両方が利益を得る方法を提供しました。そのデザインの選択から、クリエイターエコノミー全体が生まれました。AIラボにも同じ機会がありますが、ほとんど活用していません。

Patilは具体的なメカニズムを一つ挙げました。

> 「OpenAI、Anthropic、Microsoftが集まって…『もし地域コミュニティのために何かを構築しているなら、一定期間トークンコストを全額補助します』と言うことを想像してください。…これはトークン使用の全体的なスペクトルから見ればわずかなものですが、AIを使って地域コミュニティを支援する可能性は驚くべきものになるかもしれません。それで誰かを失業させることはありません。…システムにすでに存在する穴を埋めるのです。」

OpenAI財団は、今年10億ドルを公共利益プロジェクトに投じると発表しました。そのうち2億5000万ドルは経済的未来の構築を目指しています。出発点としては良いですが、AIの悪影響を緩和することに主眼が置かれ、より包括的なAIの未来を構築して悪影響を未然に防ぐことにはなっていません。もしラボが雇用喪失の研究だけでなく、人間とAIの経済への投資を始めれば、地域コミュニティへの利益は現実のものになるでしょう。

インターンシップ格差を埋めるメーカースペース

Patilの計画は架け橋を築くことです。彼は、今夏インターンシップがない学生向けに、実質的にはメーカースペースのようなプログラムを立ち上げています。2回の4週間スプリントで、最初のコホートはメンターやスピーカーを得て、自分が興味を持つもの何でも探求するスペースを与えられます。それはAIである必要はありません。調査ジャーナリズムでも、脚本執筆でも、市民テクノロジーの構築でも、参加者は現在のツールの経験を積み、自分の知識を証明できる具体的な成果物を生み出します。私が会話でPatilに言ったように、彼は本当に重要なことを捉えており、O'Reillyが彼の構築するものの一部になれることを嬉しく思います。

ある種の人は常にO'Reillyコミュニティの中心にいて、職務記述書を待つことはありません。高校中退者で会社を始めた人。周りを見て、やるべきことを見つけ、実行した人。Patilはその一人です。彼はコミュニティカレッジ出身で、地元の良い図書館や、表紙に「面白い動物」がいる本、そしてオープンソースから学びました。その道は今も開かれています。初期のO'Reillyビジネスはまさにこの本能から生まれました。私たちはテクニカルライティングのコンサルティング会社で、有償の仕事がなくなると、まだ存在しないが必要だと思われるマニュアルを書きました。その後、企業向けテクノロジーの大きなカンファレンスはあってもオープンソース向けのものがなかったため、私たちはPerlの最初のカンファレンスを開催しました。カンファレンスはまったく新しいビジネスになりました。ギャップを見つけて埋めるのです。

Patilは同じ考えを地域レベルに押し下げます。

> 「報われた気分になりたいなら、近所の問題を直しに行きなさい。フードパントリーを手伝いなさい。里親ケアシステムを助けなさい。公園やレクリエーションを手伝いなさい。そのスキルを使って何かをしなさい。そうすれば、人々が違う反応をするのを見るでしょう…。問題が豊富にある場所は巨大です。ただ探すだけでいいのです。」

私は失業未来の話を一度も信じたことがありません。2016年に『WTF?』を書いた時、私たちの周りには改善すべきことがたくさんあると指摘しました。制約は問題の不足では決してありませんでした。AIはそれらを解決する新しいツールを与えてくれます。それは人々を働かせる方法であって、失業させる方法ではありません。

組織がボトルネック

Patilはツアーの一環として病院やクリニックも訪問し、CIOやCTOと話をしていますが、彼が見ているものは憂慮すべきものです。

メディケイドと医療保険制度改革法に対する連邦政府の変更は、すでに崩壊寸前のシステムに降りかかっています。大腸内視鏡検査などの外来処置に依存していた病院は、人々が保険に加入できないために件数が20～30%減少しています。1日100万ドルの赤字で、年間3～4億ドルの不足になる病院もあります。

同時に、AI企業はそれらの病院に新しい世界に移行するよう促していますが、AIラボからの「すぐに置き換えられる」というナラティブの影響もあり、労働者はカリフォルニアのカイザー看護師のように、AIの使用を交渉条件から除外する対応をしています。Patilが指摘するように、AIが医療従事者の仕事の最も苦しい部分を自動化し、管理業務の負担なく「訓練を受けた仕事」に集中できる可能性があるのに、AIを無視する余裕はありません。企業はナラティブだけでなく戦略も変える必要があります。彼らは「AIを使って顧客のためにさらに多くのことを行えるようにする。あなたの仕事をより人間らしくし、機械にくだらないことを処理させる」と言うべきです。

ここでの制約は組織能力であり、技術ではありません。シリコンバレーのデフォルトは、既存企業がスタートアップに破壊されるというものです。メディアがGoogleやMetaに、小売がAmazonに破壊されたように。それにはある程度真実があります。しかし、破壊には人々が考えるよりもはるかに時間がかかり、これほど中心的な領域では、遅れは実際の人々に実際の害をもたらします。ヘルスケアは経済の3分の1を占めています。人々が生存のために依存している間に、それを失敗させて新しく作り直すことはできません。

AIが生み出す効率性がより良い患者ケアに再投資されるバージョンもあります。また、ほとんどの場所で実際に起こっているバージョンでは、プライベートエクイティが節約分を利益として取得します。違いは制度設計にあり、そこでは改革が行われていません。私はCode for Americaの「Clear My Record」プロジェクトでこれを直接目にしました。カリフォルニア州のイニシアチブでいくつかの軽犯罪が軽罪に変更されましたが、ステータス変更を申請する人はほとんどいませんでした。私たちはソフトウェアを使って途方もなく複雑な犯罪記録抹消プロセスを効率化し始めましたが、その後、なぜ存在すべきでない書類を埋める手助けをしているのか自問しました。法律はすでに記録を変更していました。プロセスはデータベースの更新であるべきで、裁判所への請願を必要とするものではありません。それがAIが解決するために生まれた種類の問題です。AIは古くて行き詰まったプロセスをリファクタリングし、より良いものに移行するのに役立ちます。

正しく行われれば、DOGEはそのような大規模な制度変革の機会になり得ました。しかし、それは破壊の鉄球となり、制度改革のアイデア全体に悪い評判をもたらしました。

データインフラが競争優位性

PatilがDevotedで実践している代替案の用語は「整頓された家」です。彼はLLMが存在する何年も前から退屈なインフラを構築しており、それがAIが到来した際にすぐに活用できた理由です。

> 「これを機能させるために私たちが試みてきた方法の一つは、基本的にデータ101、統合データ環境、クリーンなデータフロー、多くの組織化です…。私たちがそのインフラに多額の投資をしたため、優れたデータウェアハウス、素晴らしいデータエンジニアリングパイプライン、それに伴うすべてのメタデータを確保するという愚かで退屈で苦痛な部分が整い、AIが登場したときにすぐに使えるようになりました。今はオーケストレーション、ハーネス、それらの部分に集中できます。」

他の組織がコンテキストウィンドウ内でETLを再構築し、GPUコストを支払っている間に、Devotedのチームは実際の臨床問題に取り組むことができます。Patilが言うように、医療システムの変革は「一輪車に乗って頭の上にボウリング球をバランスさせながら、ガムを噛んで歩くようなもの」であり、常に物理法則が変わっています。これを乗り越える組織は、データの系譜とメタデータを保ったまま、清潔で流動的なデータを維持するという地味な仕事をした組織です。そうでなかった組織は、本来ずっと持っているべきだったコンテキストを再構築するために支払い続けることになります。

自分でエージェントを構築した薬剤師

整頓された家は、すでにドメインを理解している人々の手にツールを渡したときに利益をもたらします。Devotedでは、臨床医がプロダクトマネージャーが最初に問題を学ぶのを待たずに、自分たちで構築しています。これらの現場の労働者は問題を理解するのに何十年も費やしてきました。

薬剤師が…「ねえ、これらの種類の薬が出てきたら本当に心配なんだ」と言います。