マイクロソフトCEO サティア・ナデラが書いた記事。
こういう記事こそ読む価値がある。中国寄り（中推）のAIの大半が書いたものは見ないでほしい。
サティア：
私はずっと、AIにより駆動される経済環境のもとで、会社が今後どこへ向かうべきかを考え続けてきました。
今回の転換は、これまでのいかなるプラットフォームの変革ともまったく違います。これまで私たちは、デジタルシステムを使って人的資本を高めてきました。しかし今や初めて、人とデジタルシステムの間に、真の「認知のクローズドループ」を構築できるようになったのです。これは実に新鮮です。なぜなら、それが社内の仕事に対する私たちの理解を根本から変えてしまうからです。
重要なのは、ある種のデジタルツールやシステム、そしてそれらの使い方ではありません。AIモデルが、人間や組織の専門知識を絶えず吸収して、それを商品化できるような世界で、組織がどのように学び続け、知的財産を構築し、差別化を実現し、そして繁栄していくのか——そこが核心です。
すべての会社は、私が言うところの「人的資本」と「トークン資本」を構築しなければなりません。人的資本には、従業員の知識、判断力、人脈関係、創造力、そしてパターン認識能力が含まれます。一方、トークン資本とは、会社が構築し、保有するAIの能力です。
重要なのは、トークン資本が成長しても、人的資本の価値が下がることはないということです。むしろ増えるのです。私は、人の主導性がトークン資本の成長を後押しする原動力になると信じています。人間は大きな目標を掲げ、さまざまな領域の情報を結び付け、人脈を築き、最も重要なパターンを見出します。人間の導きがなければ、コンピュータはその場で回り続けるだけです。
つまり、本当の機会は「最適なモデルを選ぶこと」ではなく、「モデルに基づく学習ループを構築すること」にあります。そうすることで、人的資本とトークン資本が複利で成長していくようにできる。タスクを外注することも、仕事を外注することもできるでしょう。しかし、学習を外注することは決してできません。企業の未来は、人とAIの間で、学習成果を複利で増やしていけるかどうかにかかっています。
そのためにはまったく新しいアーキテクチャの考え方が必要です。各企業が、時間の経過とともに絶えず改善されるインテリジェントなシステムを構築でき、同時に知的財産に対するコントロールも維持できるようにする必要があります。企業は、自社の学習システムに組み込まれている「会社の熟練者」たちの専門知識を失うことなく、既存の「汎用」モデルを置き換えられるべきです。これこそが、未来の時代における企業のコントロール権と自律性に対する、重要な「試練」になるでしょう。
企業は、自社の業務プロセス、領域の知識、そして蓄積した判断をAIシステムへと変換し、それを使うたびに改善し続ける必要があります。プライベートな評価は、モデルが、（外部のベンチマークだけでなく）業務にとって本当に重要な結果に向けて実際に改善したかを捉えられるべきです。プライベートな強化学習環境なら、モデルが組織内部の実データに基づいて絶えず成長できるはずです。知識ベースによって機関の記憶が検索可能になり、トークンの利用効率も高まります。
このループは、会社の新しい知的財産になります。私はそれを「登山用の機械」にたとえます。多くの資産と違い、ここには複利の効果があります。業務プロセスの改善が、より良い学習（トレーニング）の信号を生み、それによって会社固有の暗黙知の蓄積が加速されます。このループをいち早く構築した会社には、どのような新しい単体モデル能力を持つかにかかわらず、模倣しにくい優位性がもたらされるのです。
私たちが最も避けたいのは、すべての業界、すべての会社が価値を少数の、すべてを手に入れようとするモデルに差し出すような事態です。もし価値が少数のモデルの手に集約されるなら、政治経済の仕組みがそれを許すことは絶対にありません。社会は、AIの未来が業界全体を空洞化することを決して許さないでしょう。
考えてみてください。グローバリゼーションの第1段階で何が起きたでしょう。外注によって産業の経済体が丸ごと掏り取られてしまったのです。表向きにはGDPデータが良く見えても、産業移転が実際に起き、その結果は今もなお見えている。私たちは、AI時代にこのようなパターンが再現されることを絶対に許してはなりません。少数のAIシステムがすべての経済利益を攫い、業界全体が自分たちの知識が商品化され、最終的に徹底的に破壊されていくのをただ見ている——そんな未来にしてはいけないのです。
私は、私たちの最優先の任務は「最先端のモデル」だけでなく、「最先端のエコシステム」を構築することだと思います。そうすることで価値が、各社、各業界、そして各国に広く行き渡る。そうしたエコシステムの中では、あらゆる組織が、自分たちの機関知をコード化する学習ループを持てるため、人的資本とトークン資本を絶えず積み上げられます。
私が子どものころから抱いてきた信念があります。プラットフォームは、プラットフォーム自身が提供できる以上の価値を生み出せる。そして、どの会社も継続して革新し、自分自身の価値を創造できるのだと。
こうしたことが起きれば、企業は自社だけでなく、周辺の経済にも価値を生み出せます。従業員の専門知識は高まり、判断力は複製可能で拡張可能なシステムへと統合される。そして企業も、周辺のコミュニティも、その恩恵を受けることになるのです。
これが、企業が自社、そしてより広い経済に価値を生み出す方法です。そして、それこそが私たちが共に構築すべき安定したバランスなのです。
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マイクロソフトのCEOサティア・ナデラが書いた記事、
マイクロソフトCEO サティア・ナデラが書いた記事。
こういう記事こそ読む価値がある。中国寄り（中推）のAIの大半が書いたものは見ないでほしい。
サティア：
私はずっと、AIにより駆動される経済環境のもとで、会社が今後どこへ向かうべきかを考え続けてきました。
今回の転換は、これまでのいかなるプラットフォームの変革ともまったく違います。これまで私たちは、デジタルシステムを使って人的資本を高めてきました。しかし今や初めて、人とデジタルシステムの間に、真の「認知のクローズドループ」を構築できるようになったのです。これは実に新鮮です。なぜなら、それが社内の仕事に対する私たちの理解を根本から変えてしまうからです。
重要なのは、ある種のデジタルツールやシステム、そしてそれらの使い方ではありません。AIモデルが、人間や組織の専門知識を絶えず吸収して、それを商品化できるような世界で、組織がどのように学び続け、知的財産を構築し、差別化を実現し、そして繁栄していくのか——そこが核心です。
すべての会社は、私が言うところの「人的資本」と「トークン資本」を構築しなければなりません。人的資本には、従業員の知識、判断力、人脈関係、創造力、そしてパターン認識能力が含まれます。一方、トークン資本とは、会社が構築し、保有するAIの能力です。
重要なのは、トークン資本が成長しても、人的資本の価値が下がることはないということです。むしろ増えるのです。私は、人の主導性がトークン資本の成長を後押しする原動力になると信じています。人間は大きな目標を掲げ、さまざまな領域の情報を結び付け、人脈を築き、最も重要なパターンを見出します。人間の導きがなければ、コンピュータはその場で回り続けるだけです。
つまり、本当の機会は「最適なモデルを選ぶこと」ではなく、「モデルに基づく学習ループを構築すること」にあります。そうすることで、人的資本とトークン資本が複利で成長していくようにできる。タスクを外注することも、仕事を外注することもできるでしょう。しかし、学習を外注することは決してできません。企業の未来は、人とAIの間で、学習成果を複利で増やしていけるかどうかにかかっています。
そのためにはまったく新しいアーキテクチャの考え方が必要です。各企業が、時間の経過とともに絶えず改善されるインテリジェントなシステムを構築でき、同時に知的財産に対するコントロールも維持できるようにする必要があります。企業は、自社の学習システムに組み込まれている「会社の熟練者」たちの専門知識を失うことなく、既存の「汎用」モデルを置き換えられるべきです。これこそが、未来の時代における企業のコントロール権と自律性に対する、重要な「試練」になるでしょう。
企業は、自社の業務プロセス、領域の知識、そして蓄積した判断をAIシステムへと変換し、それを使うたびに改善し続ける必要があります。プライベートな評価は、モデルが、（外部のベンチマークだけでなく）業務にとって本当に重要な結果に向けて実際に改善したかを捉えられるべきです。プライベートな強化学習環境なら、モデルが組織内部の実データに基づいて絶えず成長できるはずです。知識ベースによって機関の記憶が検索可能になり、トークンの利用効率も高まります。
このループは、会社の新しい知的財産になります。私はそれを「登山用の機械」にたとえます。多くの資産と違い、ここには複利の効果があります。業務プロセスの改善が、より良い学習（トレーニング）の信号を生み、それによって会社固有の暗黙知の蓄積が加速されます。このループをいち早く構築した会社には、どのような新しい単体モデル能力を持つかにかかわらず、模倣しにくい優位性がもたらされるのです。
私たちが最も避けたいのは、すべての業界、すべての会社が価値を少数の、すべてを手に入れようとするモデルに差し出すような事態です。もし価値が少数のモデルの手に集約されるなら、政治経済の仕組みがそれを許すことは絶対にありません。社会は、AIの未来が業界全体を空洞化することを決して許さないでしょう。
考えてみてください。グローバリゼーションの第1段階で何が起きたでしょう。外注によって産業の経済体が丸ごと掏り取られてしまったのです。表向きにはGDPデータが良く見えても、産業移転が実際に起き、その結果は今もなお見えている。私たちは、AI時代にこのようなパターンが再現されることを絶対に許してはなりません。少数のAIシステムがすべての経済利益を攫い、業界全体が自分たちの知識が商品化され、最終的に徹底的に破壊されていくのをただ見ている——そんな未来にしてはいけないのです。
私は、私たちの最優先の任務は「最先端のモデル」だけでなく、「最先端のエコシステム」を構築することだと思います。そうすることで価値が、各社、各業界、そして各国に広く行き渡る。そうしたエコシステムの中では、あらゆる組織が、自分たちの機関知をコード化する学習ループを持てるため、人的資本とトークン資本を絶えず積み上げられます。
私が子どものころから抱いてきた信念があります。プラットフォームは、プラットフォーム自身が提供できる以上の価値を生み出せる。そして、どの会社も継続して革新し、自分自身の価値を創造できるのだと。
こうしたことが起きれば、企業は自社だけでなく、周辺の経済にも価値を生み出せます。従業員の専門知識は高まり、判断力は複製可能で拡張可能なシステムへと統合される。そして企業も、周辺のコミュニティも、その恩恵を受けることになるのです。
これが、企業が自社、そしてより広い経済に価値を生み出す方法です。そして、それこそが私たちが共に構築すべき安定したバランスなのです。