AIには発見の問題がある

発見の問題

2026-09-03

Hacker Newsでの議論を見る。

AI導入における最大のボトルネックは、単純な問いである。「これは私に何をしてくれるのか？」

難しいのは、自分が何を知らないかを知らないことだ。ボタンを押すまで、そのボタンが何をするのか分からない。

プロンプトを作成し、実行して、それがどのように動作するかを見るまで、そのプロンプトが何を生み出せるか分からない。

能力が空白のテキストボックスの向こうに閉じ込められている限り、可能性は不可視のままだ。それは発見の問題であり、我々がまだ立ち往生している問題だ。

部分的な解決策はある。テンプレートは、ユーザーが自分でリクエストを考案する必要なしに、実行できるものを提供する。しかし、その場合、問題は関連性になる。これらのテンプレートは実際にあなたの仕事に合っているか？あなたは気にするか？コンテキストも役立つ。あなたについて知っているシステムは、一般的なことではなく、あなたにとって重要なことを提案できる。どちらも役立つ。どちらも問題を解決しない。

アラン・ケイはこの比喩を使っている。あなたがグランドキャニオンの底にいるアリだと想像してほしい。見上げると、空についてのあなたの全概念は、2つのキャニオンの壁の間の細い青いスリットだ。縁に立つ人は、空全体を見ている。同じ空でも、存在するものの感覚は全く異なる。アリの能力が劣っているわけではない。ただ、立っている場所からは可能性の軸が見えないだけだ。

［画像: グランドキャニオンの底にいるアリは空のわずかな部分しか見えないが、縁にいる人は空全体を見ることができる。］

これが、熟練したAIユーザーとそれ以外の人の間のギャップだ。技術に詳しくないマーケターと、エージェントやツールの使用に精通した人を比較してみよう。エージェントに精通した人は、マーケターが1時間働くのを見て、マーケターがまだ試していないことさえ含め、自動化、委任、または再発明できることをすぐに12個見つけることができる。しかし、世界で最も知的なツールをマーケターの前に置いても、彼らは空白のプロンプトを見つめ、何をタイプすべきか分からない。その知性のすべてが、それを見る方法がないのだ。

これは我々が置かれている奇妙な状況だ。システムはほとんど何でもできる可能性があるが、ユーザーはすでに何を求めるべきかを知っている必要がある。可能性を発見するための作業の多くがユーザーにかかっており、それはシステムにかかるべきだ。これほど高度なものなら、その能力自体を、徐々に、文脈に合わせて、実際の仕事に合った方法で明らかにするはずだと期待するだろう。我々はまだそこには到達していない。

どうにかして、インターフェースはあなたに空を見せ始める必要がある。