”Microsoft New Future of Work Report 2024”
- Human AI Interaction -
最近の私のもっぱらの興味対象です。
何か良い文献ないかと調べていたところ、Microsoftからこんなレポートが2024年12月に出ていたことを知りました:
Microsoft New Future of Work Report 2024
とりあえず眺めていたのですが、
「…！これは、面白そうだぞ!?」
ということで、見出しだけ抜粋し日本語にしてみました↓
これを眺めるだけでも勉強になります。
おいおい、じっくり掘り下げてみたいと思っています。
2025年版が出るとしたら、年末かなあ。
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〇 生産性と仕事（Productivity and Work）
生成AIによる「現場での」生産性アップが少しずつ確認されている。
職種ごとに効果が出ているけど、スキルの高さによって差がある。
プログラマーの場合は、コードの修正を「これ入れていい？」と仲間に頼む仕組み（プルリクエスト）の数が増え、チームでの仕事も進めやすくなっている。
ただし、仕事のやり方そのものをAIに合わせて作り替えないと、長期的な効果は小さいかもしれない。
AIの能力やリスクを評価するときは、社会科学や統計学の視点も欠かせない。
AIを安全に使うためには、あえて攻撃や失敗を試して弱点を探す“模擬攻撃テスト”（レッドチーミング）の役割と限界を知っておくことも大事。
合成データは、AIの弱点を補うのに役立つ。
会議のやり方を見直すことで、AIは会議をもっと効率的にできる。将来は、目標に合わせた会議の進め方をAIがサポートするのが当たり前になるかもしれない。
〇 プロンプトとやり取り（Prompting and Interactions）
良い指示を出すには、ちょっとしたプログラミング的な考え方や工夫が役立つ。
自動で切り替わるインターフェースは、指示をもっと簡単にしてくれる。
大きな仕事を小さなタスクに分けるやり方（マイクロプロダクティビティ）は、いまやAIへの文章作成の指示にも使われている。
画面を操作して細かく注文できる仕組み（対話型グラフィカル・マイクロプロンプティング）は、ユーザーに「自分で操作してる」感覚を与えてくれて、体験をより満足できるものにする。
〇 思考と学習（Thinking and Learning）
人がAIにどう関わるかは「自信」と「能力」に左右される。
デザインを誤ると、AIは答えを均一化させたり、人の思考力を弱める可能性がある。
簡単な工夫でも、AIを使いながら批判的思考を保てる。
AIとノート取りを組み合わせると、記憶に残りやすく、関心も高まる。
新しいスキルを学ぶには、すでに熟練した人向けのAIよりも、頭をより使わせてくれるAIが役立つ場合がある。
教育現場での初期研究では、AIが教師の関与を高め、学習成果を改善する助けになり得ることが示されている。
〇 適切な頼り方（Appropriate Reliance on AI）
AIを正しく頼ることを妨げる要因は複数ある。そのためのUXの目標は次の3つ：
ユーザーがAIの「できること／できないこと」を現実的に理解できるようにする
ユーザーが注意深さを保てるようにする
出力を検証しやすくする
LLMの出力を信頼してもらうには、細かい設計の工夫が大切になる。
〇 ユーザー体験（User Experience）
AIとのやり取りのあり方は変わりつつあり、AIは「新しい会話の媒体」として使われている。
チャット後の工夫は、プロンプトの難しさを解消する助けになりうる。
共感的にふるまうAIをきちんと導入すれば、関心や満足度が高まる。
使うアプリによって、人々が期待するAIの人格（キャラクター像）は変わる。
言葉だけでなく文脈や例を踏まえたとき、AIはより力を発揮する。
チャットボットは「ただ自動で返す」のではなく「一緒に考える」ほうが効果的。これは、人と人が会話を協力的に進めるための基本ルール（協調的会話の原則）を活かすことにつながる。
技術力に加えてUXも、「次世代の思考ツール」を実現する鍵。ポストチャットの仕組みやノートブックがますます中心になっている。
〇 エージェント（Agents）
デジタル分身（自分の代わりをするコピー）には、メリットもリスクもある。
今年の大きな研究テーマは、ユーザーに代わって行動できるAIエージェントの開発だった。
エージェントの可能性を引き出すには、いくつかの重要な研究分野の進展が必要。
生成AIの影響を理解するには、人のようにふるまうAI（擬人化AI）の影響も考えなければならない。
〇 社会と文化（Society and Culture）
AIは仲介役を助け、途上国の人々へのサービス向上に役立つ。
世界の生産性を高めるには、AIが各地域の価値観や状況を反映する必要がある。
資源の乏しい言語やデータ環境では、まだAIの恩恵が十分に行き届いていないが、改善を目指す研究が進んでいる。
低資源言語での研究開発はAIで強化できるが、人の監督とあわせて進めるべきだ。
クリエイターは、創造を支えるAIツールの作り方を実際に示している。
生成AIをめぐる議論は未来を形作る。
その議論は過去の繰り返しでもある。
比喩の使い方は、AIが「何であるか」「どうあるべきか」のイメージ形成に影響する。
AIの未来は決まっているように見えるかもしれないが、早い段階で「もうこういうものだ」と決めつけてしまう（言説の閉鎖）は避けるべきだ。
〇 2023年版の再掲載（2023 Revisited）— 2024年にかけて重要性が増した昨年のスライドの再点検
“Fast AI” と “Slow AI”：LLMの利用場面によって必要な反応速度は異なる。
分析や統合は、検索や生成より重要なスキルになるかもしれない。
相補性は、人間中心でAIと協力する基本姿勢である。
新しい技術による雇用創出のカギはイノベーション。
行動喚起：「科学者のようにリードせよ」。
