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。中国側・韓国側（中推）の多くのAIが書いたものは見ないでください。
サティア：
私は、AIが駆動する経済環境における企業の将来の発展方向について、ずっと考えています。
今回の変革は、これまでのあらゆるプラットフォームの変化とまったく違います。過去には、私たちはデジタルシステムを活用して人材（人力資本）を高めてきました。ですが今、私たちは初めて、人とデジタルシステムのあいだに、真の認知のクローズドループを築けるようになりました。これは実に新鮮で、企業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、特定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。人工知能モデルが、人間や組織の専門知識を絶えず吸収し、それを商品化できる世界の中で、組織はどうやって学び続け、知的財産を構築し、差別化を実現し、そして繁栄するのか――そこが核心です。
すべての会社は、私が言う「人力資本」と「トークン資本」を構築しなければなりません。人力資本とは、従業員の知識、判断力、人脈、創造力、そしてパターン認識能力を含みます。一方、トークン資本とは、企業が構築し、所有する人工知能の能力です。
重要なのは、トークン資本が成長しても、人力資本の価値が下がることはなく、むしろ増えるということです！私は、人間の主体性こそがトークン資本の成長を促す原動力になると信じています。人間はより大きな目標を設定し、さまざまな領域の情報をつなぎ、人脈関係を築き、最も重要なパターンを見抜きます。人間の導きがなければ、コンピューターはその場で回転するだけです。
つまり、真の機会は「最良のモデルを選ぶ」ことにあるのではなく、「モデルに基づく学習ループ」を構築し、人力資本とトークン資本が複利で成長できるようにすることにあります。タスクを外注することや、仕事を外注することはできても、学習を外注することは決してできません。企業の未来は、学習成果を「人」と「人工知能」のあいだで複利成長させられ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知的システムを構築しつつ、同時に自社の知的財産に対するコントロール権を維持できるようにしなければなりません。企業は、学習システムに組み込まれている「社内のベテラン（経験者）」の専門知識を失うことなく、現行の「汎用」モデルを入れ替えられるべきです。これは、未来の時代における企業の支配権と自律性に関する、重要な「試金石」になるでしょう。
企業は、自社の業務プロセス、領域知識、そして蓄積された判断を人工知能システムへと変換し、それが使われるたびに絶えず改善されるようにしなければなりません。プライベートな評価では、モデルがビジネスにとって本当に重要な結果（単なる外部のベンチマークではなく！）を対象に改善されているかを捉えられるべきです。プライベートな強化学習環境は、モデルが組織内部の実データに基づいて継続的に成長できるようにする必要があります。その知識ベースにより、機関（組織）の記憶を検索可能にし、トークンの利用効率を高めることができます。
このループは、会社にとって新しい知的財産になります。私はそれを「登山用の機械」に例えています。ほとんどの資産とは異なり、これには複利の効果があります。業務プロセスの改善のたびに、より良い学習（トレーニング）の信号が生まれ、それによって会社固有の暗黙知の蓄積が加速します。このループを早期に構築した企業は、どんな新しい単一モデル能力を持とうとも、模倣しがたい優位性を得ることになります。
私たちが最も見たくないのは、あらゆる業界、あらゆる企業が、その価値を少数の「すべてを掴む」モデルに差し出してしまうことです。価値が少数のモデルの手に集中してしまえば、政治経済の仕組みは絶対にそれを容認できません。社会は、AIの未来が業界全体を空洞化させることを決して許さないでしょう。
考えてみてください。グローバル化の第一段階では何が起きたでしょう。アウトソーシングが、産業経済全体をくり抜いてしまったのです。表面的にはGDPデータがよく見えても、産業の移転という現実は確かに存在し、その結果は今もなお現れ続けています。私たちは絶対に、このような構図をAI時代に再現させてはいけません。少数のAIシステムが経済的利益をすべて攫い、業界全体が目の前で知識が商品化され、最終的に完全に破壊されていくのを黙って見ている――そんなことは起こしてはいけないのです。
私は、私たちの最優先の使命は「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考えます。そうすることで、価値は各社、各業界、そして各国に広く行き渡ることができます。このエコシステムの中では、すべての組織が、自らの機関（組織）の知識をコード化する学習ループを所有し、それによって人力資本とトークン資本を絶えず積み上げられます。
私は幼いころから、こうした理念を持っていました。プラットフォームは、そのプラットフォーム自体が提供できる価値よりも大きい付加価値を生み出せる。そしてどの会社も、絶えず革新し、自分たち独自の価値を生み出せる、という考えです。
もしこのようなことが起きれば、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より高まり、判断力は複製可能で拡張可能なシステムに統合され、そして企業と周辺のコミュニティもそこから恩恵を受けるでしょう。
これが、企業が自社および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。
134.58K 人気度
787.1K 人気度
72.56K 人気度
284.93K 人気度
1.13M 人気度
マイクロソフトCEOのサティヤ・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。中国側・韓国側（中推）の多くのAIが書いたものは見ないでください。
サティア：
私は、AIが駆動する経済環境における企業の将来の発展方向について、ずっと考えています。
今回の変革は、これまでのあらゆるプラットフォームの変化とまったく違います。過去には、私たちはデジタルシステムを活用して人材（人力資本）を高めてきました。ですが今、私たちは初めて、人とデジタルシステムのあいだに、真の認知のクローズドループを築けるようになりました。これは実に新鮮で、企業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、特定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。人工知能モデルが、人間や組織の専門知識を絶えず吸収し、それを商品化できる世界の中で、組織はどうやって学び続け、知的財産を構築し、差別化を実現し、そして繁栄するのか――そこが核心です。
すべての会社は、私が言う「人力資本」と「トークン資本」を構築しなければなりません。人力資本とは、従業員の知識、判断力、人脈、創造力、そしてパターン認識能力を含みます。一方、トークン資本とは、企業が構築し、所有する人工知能の能力です。
重要なのは、トークン資本が成長しても、人力資本の価値が下がることはなく、むしろ増えるということです！私は、人間の主体性こそがトークン資本の成長を促す原動力になると信じています。人間はより大きな目標を設定し、さまざまな領域の情報をつなぎ、人脈関係を築き、最も重要なパターンを見抜きます。人間の導きがなければ、コンピューターはその場で回転するだけです。
つまり、真の機会は「最良のモデルを選ぶ」ことにあるのではなく、「モデルに基づく学習ループ」を構築し、人力資本とトークン資本が複利で成長できるようにすることにあります。タスクを外注することや、仕事を外注することはできても、学習を外注することは決してできません。企業の未来は、学習成果を「人」と「人工知能」のあいだで複利成長させられ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知的システムを構築しつつ、同時に自社の知的財産に対するコントロール権を維持できるようにしなければなりません。企業は、学習システムに組み込まれている「社内のベテラン（経験者）」の専門知識を失うことなく、現行の「汎用」モデルを入れ替えられるべきです。これは、未来の時代における企業の支配権と自律性に関する、重要な「試金石」になるでしょう。
企業は、自社の業務プロセス、領域知識、そして蓄積された判断を人工知能システムへと変換し、それが使われるたびに絶えず改善されるようにしなければなりません。プライベートな評価では、モデルがビジネスにとって本当に重要な結果（単なる外部のベンチマークではなく！）を対象に改善されているかを捉えられるべきです。プライベートな強化学習環境は、モデルが組織内部の実データに基づいて継続的に成長できるようにする必要があります。その知識ベースにより、機関（組織）の記憶を検索可能にし、トークンの利用効率を高めることができます。
このループは、会社にとって新しい知的財産になります。私はそれを「登山用の機械」に例えています。ほとんどの資産とは異なり、これには複利の効果があります。業務プロセスの改善のたびに、より良い学習（トレーニング）の信号が生まれ、それによって会社固有の暗黙知の蓄積が加速します。このループを早期に構築した企業は、どんな新しい単一モデル能力を持とうとも、模倣しがたい優位性を得ることになります。
私たちが最も見たくないのは、あらゆる業界、あらゆる企業が、その価値を少数の「すべてを掴む」モデルに差し出してしまうことです。価値が少数のモデルの手に集中してしまえば、政治経済の仕組みは絶対にそれを容認できません。社会は、AIの未来が業界全体を空洞化させることを決して許さないでしょう。
考えてみてください。グローバル化の第一段階では何が起きたでしょう。アウトソーシングが、産業経済全体をくり抜いてしまったのです。表面的にはGDPデータがよく見えても、産業の移転という現実は確かに存在し、その結果は今もなお現れ続けています。私たちは絶対に、このような構図をAI時代に再現させてはいけません。少数のAIシステムが経済的利益をすべて攫い、業界全体が目の前で知識が商品化され、最終的に完全に破壊されていくのを黙って見ている――そんなことは起こしてはいけないのです。
私は、私たちの最優先の使命は「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考えます。そうすることで、価値は各社、各業界、そして各国に広く行き渡ることができます。このエコシステムの中では、すべての組織が、自らの機関（組織）の知識をコード化する学習ループを所有し、それによって人力資本とトークン資本を絶えず積み上げられます。
私は幼いころから、こうした理念を持っていました。プラットフォームは、そのプラットフォーム自体が提供できる価値よりも大きい付加価値を生み出せる。そしてどの会社も、絶えず革新し、自分たち独自の価値を生み出せる、という考えです。
もしこのようなことが起きれば、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より高まり、判断力は複製可能で拡張可能なシステムに統合され、そして企業と周辺のコミュニティもそこから恩恵を受けるでしょう。
これが、企業が自社および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。