退屈な」インテリジェンスの真のビジネス価値
シリーズ「思考の幻想の中で」第2回
前回の投稿では、AIが有用であるためには “賢く “なる必要があるという考えに反対しました。ビジネス価値を提供するために、ハノイの塔を解いたり、三角測量の証明に勝ったりする必要はないと主張しました。この主張はまだ有効です。
でも、もっと深く考えてみましょう。
なぜなら、アップル社の論文『The Illusion of Thinking』が指摘するように、LLMは抽象的な推論を苦手としているからです。彼らはフェルマーの最終定理を証明することはできませんし、おそらく今後もできないでしょう。そして、それこそが重要なのです。
私が心配しているのは、AIがアンドリュー・ワイルズのフェルマー証明に及ばないことではありません。
心配なのは、私たちが努力をやめてしまうことです。
ウォーリー、フェルマー、努力の価値
私の好きなディストピア映画のひとつ、ピクサーの『ウォーリー』では、人類は考えることも動くことも放棄します。機械が私たちを運びスクリーンは私たちを養います。すべてが自動化。誰も何も解決せず、消費し、消費し、そして普遍的に太るのです。
1994年のワイルズによる「フェルマーの最終定理」の証明とは対照的です：350年にわたる失敗の試行錯誤、何百人もの数学者たち、そして粘り強さ、新しい思考、解答者の世界的コミュニティによってもたらされた最終的なブレークスルー。
フェルマーは私たちを怠け者にしたのではありません。彼は私たちに手を伸ばすようにしたのです。
AIは適用を誤ると、逆のことをする危険性があります。
ビジネスの現実：「退屈な “AIは有効
さて、現実に戻りましょう。チャンスはここにあるのですから。
企業では、AIは天才である必要はありません。必要なのは次のような仕事です：
- より効率的なチケットのルーティング
- リアルタイムでの脅威の分類
- アラートを実用的な要約に圧縮
- セールス・サイクルにおける次のベスト・アクションの提案
- パフォーマンス指標に基づくクラウドアクセスの優先順位付け
これはセクシーではありません。未解決の数学の問題を解くわけでもありません。しかし、ROI、すなわち測定可能で、再現性があり、スケーラブルな結果をもたらすのです。
インフラは依然として重要（これまで以上に重要かも）
そこでAryakaの出番です。退屈なAI」にはまだ条件がありますから：
- 分散データやクラウドモデルへの高速で信頼性の高いセキュアなアクセスが必要です。
- ハイブリッド環境とマルチクラウド環境で一貫したパフォーマンスが必要
- 観測可能性、ポリシーの実施、ゼロ・トラストのセキュリティが必要です。
ログのフィルタリングであれ、異常のフラグ付けであれ、AIに行動してもらいたいのであれば、ネットワークは受動的ではありえません。ネットワークは受動的であってはならないのです。
Unified SASE as a Serviceは、その実現に貢献します。謎を解くのではなく、障害を取り除くのです。AIで強化された企業が求めるパフォーマンス、俊敏性、シンプルさ、セキュリティを実現します。
幻想はAIではない-それは自己満足
ですから、LLMはフェルマーで失敗するかもしれません。(息子が指摘したように
私たちは、AIが「十分に賢い」かどうかではなく、私たち自身が鋭敏であり続けるためにAIを十分に賢く使えるかどうかが問われる時代に突入しているのです。
危険なのは、AIに乗っ取られることではありません。私たちが大きな質問をするのをやめ、平均的な答えを流し始めることです。
テイクアウェイ
AIで勝ちたいなら：
- 魔法を待つ必要はありません。
- ムーンショットを追いかけてはいけません。
- そして何よりも、深く考え、前提に挑戦し、意味のある変化を推進するという人間の努力を手放さないことです。
なぜなら、『ウォーリー』の乗客とは異なり、あなたのビジネスは惰性では成り立たないからです。
フェルマーの挑戦者と違って、何世紀もかけて解明する必要はありません。
皮肉なものですね。
AIに頼んで書いてもらいました。
できなかったからではありません。でも、言いたいことがあったから！
それこそが、AIが可能にすべきパートナーシップなのです：
人間の洞察力を置き換えるのではなく、増幅させ、加速させるのです。
それを一緒に築いていきましょう。
AIを現実のものにする準備はできていますか？
ネットワークがリミッターではなく、発射台になる方法についてお話ししましょう。Aryakaにご連絡いただければ、ネットワークとセキュリティの統合のためのAI搭載ソリューションの利点を検討するお手伝いをいたします。