AIの発見問題：ユーザーはツールの機能を見ることができない

AIの導入は技術が弱いからではなく、ユーザーがその能力を理解できないために壁にぶつかる。著者はこれを「発見問題」と呼ぶ。最も強力なツールは空白のテキストボックスに隠れており、何を尋ねるべきか既に知っていない限り、可能性は見えない。

核心的な問題

プロンプトが何を生み出すかは、書いて実行するまでわからない。能力は空のインターフェースの背後に閉じ込められている。ユーザーはゼロからリクエストを考案しなければならず、これは非技術者にとって大きな障壁である。

部分的な修正：テンプレートと文脈

テンプレートは、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、関連性が問題だ。それらのテンプレートが実際にあなたの仕事に合っているだろうか？あなたを知る文脈認識システムは関連するアクションを提案できるが、どちらも不完全な解決策である。

アラン・ケイのグランドキャニオンのたとえ

アラン・ケイの比喩は的を射ている。グランドキャニオンの底にいるアリは、峡谷の壁の間に見える空の一部しか見えないが、縁にいる人は空全体を見渡せる。同じ空でも、可能性の感覚はまったく異なる。それが熟練したAIユーザーとそれ以外の人の差だ。

流暢なエージェントユーザーは、マーケターの仕事を見て、自動化できることを十数個即座に見つけることができる。マーケターがまだ試していないことも含めて。しかし、同じマーケターに世界で最も賢いツールを渡しても、彼らは空白のプロンプトを見つめて立ち往生するだけだ。

誰が解決すべきか

システムは、自分自身の能力を徐々に、文脈に応じて、実際の仕事に合わせて明らかにし始めなければならない。現状では、発見の負担があまりにもユーザーにかかりすぎている。