Web3 担当者の AI の世界観: 私の仕事を奪うことはできない、私の仕事を奪うことはできない

画像ソース: Unbounded AI によって生成

出典: ジャイロ・ファイナンス

**AI と Web3 の間の微妙な関係は、競争と協力として説明するのが最も適切です。 **

資本の観点から見ると、AI のストーリーは Web3 のストーリーよりも明らかに魅力的かつ実用的であり、ChatGPT の登場によって当初の Web3 資金の流入が容易に AI 分野に移され、資本の代替関係が変化しました。はっきりと見えます。しかし、市場の観点から見ると、常に注目を集めている Web3 はその機会を放棄するつもりはなく、多くのプロジェクトが AI の名のもとに Web3 を統合しようとしています。 Web3 のシェルはカメレオンのようなもので、メタバースから AI への変更はツイートするだけです。

Web3 ワーカーの場合、この関係はさらに複雑です。彼らは、機械が仕事を置き換えることを心配しています。また、機械を持っていない場合は、置き換えられることを心配しています。機械に対するためらいは、潮のように去来しますが、 Web3 に残っているのはあらゆる種類の不条理な模倣や疑似概念だけであり、労働者に関する記述はほとんどありません。

マクロな視点で見ると、機械の出現以来、機械と人間を取り巻く存亡の危機は止まらず、人間は自分よりもはるかに賢いものを生み出すことができるが、同時にそれを恐れることもある。人間の知恵、同じ種族ではない人々に抵抗するのは潜在意識の本能でもあります。

**そして、Web3 という人間の貪欲と欲望を鮮明に体現する分野では、この対立は激化するばかりです。 **

Web3 の従業員は AI に取って代わられるのでしょうか?この疑問を念頭に置いて、著者は AI を使用している業界の 4 人の従業員にインタビューしました。さまざまな職種で、長期的には AI が自分の仕事に取って代わり、変革をもたらすと信じて悲観的な意見を表明する人もいれば、AI にはできないことを強調して反対する人もいます。人間の陰謀については、意見は若干異なりますが、インタビュー対象者は、複雑な人間性との戦いにおいて AI が優位に立つことは決してありえないと一致して信じています。

**AIですら理解が難しいWeb3では、少なくともワーカーとして使うのは安全なようです。 **

「AI はプロセスが正しいことを確認することしかできません」

Ivan 小規模資産管理資産運用

資産運用機関に勤務するイワンさんは、ある意味上級パートともいえるが、主な仕事内容は保管、付加価値、運用などファンドに関わる一連の作業である。内訳的には、従来の制度上のリスク管理とは異なり、取引を監視し、取引によって引き起こされる可能性のあるリスクポイントを特定し、効果的に介入するというコントロールに似ています。彼の観点からすると、AI が人間の問題を特定するのは難しいため、AI は彼の仕事に影響を与えるのに十分ではありません。

私の仕事は、機関投資家の資産運用に携わっており、運用を通じて資産価値の向上とリスク管理を実現しています。この職に就く前は、地方銀行でリスク管理の仕事をしていましたが、業務内容としては、実は両者に質的な違いはなく、リスク管理では監視や早期警戒が重視されるのに対し、オペレーションではリスク管理が重視されるという点が違います。付加価値のあるニーズもあります。

ChatGPTの登場後、上司は業務効率化のためにChatGPTの使い方を学ぶ必要があると述べたり、いわゆるプロの質問者に研修を依頼したりしていましたが、強制的なものではないので、私の知る限りでは、使用頻度は実際には使用していません。 **しかし、これは ChatGPT が役に立たない、あるいは単に批判していると言っているのではなく、私たちの業界にとって AI が人間の仕事を代替するのは難しいということです。 **

非常に単純な例を挙げると、当社の大規模な B サイド顧客の多くは数百万ドルを送金しますが、AI が資金の背後にあるプロセスや陰謀を理解するのは難しいため、承認に AI を使用するリスクは明らかです。表面上は多額の資金に過ぎないかもしれませんが、その背後にはマネーロンダリング、流通、詐欺などが複雑に組み合わさっている可能性があります。これは実際には銀行と非常によく似ており、非常に自動化されたプロセスであるように見えますが、すべてのノードは銀行のバックエンドの手動の力によって 1 つずつ確認され、お金を中心に数部門、場合によっては十数部門が運営されています。

相対的に言えば、小売顧客は自動化の度合いが高く、時折行われるウィッチ、ダブルフラワー、その他の羊毛摘み作業のバックグラウンドで AI が自動的に識別することはできますが、完全に AI に任せることはできません。銀行カードを申請するときと同じように、最後のステップでアカウント マネージャーに現地に来て本人確認を行うよう依頼することがよくあります。 **AIがプロセスを通じて人をテストするのは難しいため。 AI はプロセスが正しいことを確認するだけで済みますが、人間の問題を特定できるのは人間だけです。 **金融業界全体を見てみると、デジタル化により効率化が進み、さまざまな複雑なシステムが存在するにもかかわらず、依然として肉体労働が主流であり、お金に関わるものはすべて人間に対して責任を負わなければならない、ということは歴史上何度も起こってきました。 。

ではAIが全く役に立たないのかというと、決してそうではなく、そうでなければ巨人も開発に力を入れないでしょうし、私の例で言えば、PaperworkはAIが動きたくないときにAIを使って、磨き上げていきます。それを修正してください。また、誰もが置き換えられると考えている割り当てや契約書などは、そう簡単に入手できるものではないことにも言及しておきます。これらは法務担当者や財務担当者によって検討され、承認されるテンプレートです。つまり、鍵となるのは人であることがわかります。重要。

「より重要なのは、AI が将来何ができるかです。」

アイリス コンテンツ メディア エディター

私はコンテンツメディアの編集者として働いていますが、一般的に誰もがAIに代替される可能性が最も高いと考えられている職種の一つでもあります。一般に、GPT などの AI は、私たちの日常業務においてすでに比較的一般的に使用されています。特に業界が不況で皆のオリジナリティが日に日に低下していく中で、翻訳やニュースキャプチャーなどの業務をAIで完結させることで大幅な効率化が可能になります。

当初の方向性では、原稿の内容要件に応じてAIの役割も異なりますが、ワープロに関してはGPTの能力が依然として非常に高いため、草案の基本的な概要は基本的に同じです。業界の性質上、多くの専門用語を理解したり、人々の読書習慣に適応したりするには依然として限界があるため、複数の角度から手動で調整する必要があります。詳細な原稿と AI の相関関係は比較的弱いです。詳細な原稿は個人的な現地訪問や調査に関するものであり、AI で代替するのは困難です。原稿を作成するために AI にデータが供給されたとしても、その効果は貧乏になるだろう。

GPT のわずかに低いバージョンのパフォーマンスはさらに不十分です。同僚が GPT3.5 を使って原稿を書きました 2021 年以降のデータがないため、最新のデータを同僚が文章に分割して学習する必要があります 丸一日かけて、ようやく原稿を作成しました結果はほとんどが正解でしたが、中には意味不明な内容や、ランダムな幻覚もあり、最終的には大幅に変更されるか、廃案になるかのどちらかです。もちろん、これは私たち個人の質問能力の欠如によるものでもあります。

質問に戻りますが、AI は人間に取って代わると思いますか? **それはある程度実現すると思います。おそらく、今できることは限られていて、誰もがそれに同意していないように思えますが、より重要なのは、将来何ができるかということです。 AI ほど強力な学習能力を持つ人は存在せず、AI が出現するブラック ボックスの構成を理解できる人は誰もいないため、ディープラーニングと分析を継続することにより、ある段階でより高い知能を備えた AI が出現します。 **プログラマー、編集者、その他の文化産業の従事者など、反復的な性質を持つクリエイティブな仕事は、早期に置き換えられる可能性があります。このタイプの仕事は創造的ですが、その本質は学びやすく、反復的なものでもあります。用語にテキストがある限り、 AI は学習において間違いなく人間よりも速く動作するため、人間はより多くの想像力を解放する必要があります。

**あらゆるテクノロジーの進歩を振り返ると、常に代替される仕事が存在します。これはテクノロジー革命によってもたらされるツール革命であり、これは元に戻すことはできません。ラッダイト運動は歴史の脚注にすぎません。 **現在、弱気相場以降、同社は従業員の 40% を解雇し、コンテンツ編集部門はさらに人員が減っていますが、これは AI と関係があるのでしょうか?

私自身も、これまで以上に外出の機会や人脈の蓄積を大切にするなど、AIには代替しにくい仕事の核となる部分をもっと見つけていけるよう頑張っていきたいと思っています。 AI へのアクセスは困難です。リンク。

「法的および倫理的リスクは避けられません」

ビビアン暗号弁護士

**実際、この疑問は拡大することができ、伝統的な分野において、AI は弁護士に取って代わることができるのでしょうか?私自身はそれは無理だと思っていますが、その理由は単純で、法律の仕事は人と関わるものであり、法的・倫理的リスクは避けられないからです。 **

たとえば、訴訟では、弁護士は当事者から提供された情報を機密に保つ責任と義務がありますが、これは多くの場合、傍観者の善悪によって定義されるのではなく、事件に関与する当事者によって定義されます。同センターでは、弁護士は、国家の安全を脅かす行為に関与しない限り、自分の情報を秘密にしておく必要があります。 AIの公共性により、これは困難であり、与えられた情報を任意に他の相談者に送信することさえできてしまうが、これは明らかに弁護士の職業倫理に反する。

同様に、法律相談など訴訟以外の分野でも、AI弁護士はより非人道的な行為を行うようになるだろう。当事者は、当事者の真のニーズや隠された意味を認識することが困難であり、多くの民事訴訟では、当事者は 24 時間の協議を求めますが、最も重要なことは、たとえすでに当事者であっても、自分たちの利益をどのように守るかです。過失がある側。しかし、このような要求をAIが理解することは難しく、リスクを合理的に回避する方法を尋ねると、すべてを話せと言われたり、場合によっては降伏を要求されたりする可能性があるため、現時点ではAIが対応できるのは一部の問い合わせのみです。問題は明確に理解されており、答えはすでに確立されており、プライベートではないデスクワークを行う場合、限界は明らかです。 **

もう 1 つ注目すべき点は、AI が機械幻覚を引き起こす可能性があることですが、これも司法サービス従事者にとってはタブーです。 「少し前に、一部の同僚が罠に落ちました。米国のレビドー・アンド・オーバーマン法律事務所の弁護士は、紛争において AI の支援を利用して作成された文書を提出しました。その結果、判事は、判例の一部が実際には存在していないことを発見しました。」結局、その会社は裁判所に虚偽の情報を提供したとして、5,000ドルの罰金を課せられた。虚偽の情報は弁護士法違反であり、弁護士業務においても禁止されているルールですが、現在に至るまでAI幻想は解決されていません。

Web3 では、上記の制限はさらに拡大されます。 Web3 は非常に混沌とした変化の激しい業界であり、近年、国内外の法律が公布され整備されてきましたが、民事・商事の分野では仮想通貨はまだ新しいものであり、各地の裁判所の判決例から判断すると、理解が統一されていない。新しい概念が頻繁に登場する分野で、AIを弁護士の代わりに使うと、ステーブルコインのようなより複雑な問題が生じるだけだ。地域ごとの規制は大きく異なる。香港ではこの分野はまだ真空地帯だが、シンガポールやシンガポールでは、規制が大きく異なる。欧州ではすでに規制が導入されており、規制計画についてAIに質問しても的を絞った回答が得られにくい。

また、仮想通貨業界に携わる弁護士は高度な資格を有しており、仮想通貨業界への深い理解に加え、金融サービスの監督や証券に関する強力な法的能力も求められ、裁判所と当事者の間の橋渡し役としての役割を果たす必要があります。ノイズがあるとなかなか難しいので、机上での調べものやテキストベースの作業はAIである程度は補えるとは思いますが、代替には程遠いと思います。

「排除は自然な社会法に過ぎない」

レオ開発者

実はこの問題は数年前からAlpha Goですでに発生しており、自動プログラミングソフトも次々と登場していましたが、今回はChatGPTの驚異的な性能により界隈をパニックに陥らせました。

もしこの質問が昨年より前に行われていたら、私は彼らを交代させないと断言しただろうが、今では一部のプログラマーが交代させられる危険にさらされていると考えるかもしれない。 AI の利点から判断すると、AI は現在、配列/文字列や動的プログラミングなどの少し難しい技術的問題に対処できますが、繰り返しのコード生成、ドキュメントとアノテーション、テストなどの一般的な問題についても一定の機能を備えています。

「日常業務では、私も Github Copilot を使用しています。私は一人ではありません。GitHub は以前、調査を実施しました。500 人の開発者のうち、回答者の 92% が、仕事やその他のタスクを完了するために AI コーディング ツールを使用していました。」プロジェクトです。 AI ツールを使用する理由は他にもありますが、実際に効率が向上するからです。私たちの仕事は基本的に機械語と人間の言語の翻訳です。特定の繰り返しのタスクが多くあります。これらのタスクにおいて、AI が採用するチェーンコールのパフォーマンスは比較的良い。

**しかし、開発者にとって中核となる能力はプログラミング ロジックであり、最も困難なノードは単純なプログラミングではなく要件を構築することです。この分野では、AI はまだ完全なエンジニアリング能力を備えていません。 **

実際のソフトウェアエンジニアリングでは、カスタマイズされた要件に応じてコードが記述されますが、その複雑な関係の中で、モジュール間の機能の客観的法則や技術的背景、製品そのものを学習したデータベースからAIが発見することは困難であるためです。データの種類は通常、機密です。これは、ビジネスの抽象化、モデリング、アーキテクチャの点で AI を人間と比較するのが難しいことを意味します。さらに、AIにはコードのセキュリティや知的財産権などの問題もあります。

一方、Web3 は、従来のインターネットと比較して、フロントエンドとバックエンドのアーキテクチャに分散化された違いがあり、最も直感的にわかるのは、スマート コントラクト コードがリリースされた後、開発者は単純にパッチを適用して更新することができないことですが、Web3 は、問題はお金の問題です。非常に敏感なため、人々を放っておくという選択肢は多くの現実的な問題を引き起こすでしょう。業界では、多くの地元の犬プロジェクトが逃げていることもわかります。また、匿名であることが人々に危険を感じさせることがよくあります。

業界ではよく「問題がなければ中央集権的な組織に行くべきだ。問題があれば中央集権的な組織に行くべきだ」と冗談が言われますが、このプロセスでは何はともあれ、人自身が非常に重要です。しかし、プログラマ業界の立場からすれば、今後、AIを使えないプログラマやCRUDなど限られたツールしか使わない低レベルプログラマは淘汰されるのが当然の社会法則です。 **

＃＃ 結論

機械とのパフォーマンス競争では、生身の人間が不利になることがよくあります。したがって、Web3 に限らず、さまざまな面で機械が人間に取って代わるというのはナンセンスではありません。

しかし、人間の脆弱な本性が存在するからこそ、人間集団が形成する複雑なネットワークとその中の精神的なつながりは機械が侵入しにくく、それが人間そのものにもフィードバックされるのです。

将来的には、自分自身の人間性を守り大切にし、創造性を解放し、鉄筋コンクリートの都市の森を歩くゾンビにならず、最終的にはAIの栄養源にならないことがより重要になるかもしれません。

*取材対象者の希望により、上記の氏名はすべて仮名であり、自己申告の内容も一部ぼかしております。