今日は私の誕生日です！
そして、どうやら私は普通の人のように祝うことができないらしく、一番良い贈り物は、オタクの友人やネットワークを挑発して、私の大好きなテーマであるテクノロジー、哲学、そして最近とても気になっているこの疑問について議論させることだと思いました：
知能が豊富になるにつれて、人間に残るものは何か？
皆さんの考え、反論、 obscure な哲学の引用、そして必要以上に長いコメントを、私への誕生日プレゼント として受け取ります。
もう一つ、私のチームが作った贈り物があります。これは紹介せずにはいられません。新しい www.wiserwork.ai です。ぜひ無料で試して、フィードバックをください。これが一番役立つ贈り物です！
では、なぜ WiserWork が他の AI メモツールと違うのかと聞かれると、たいていの人は技術的な答えを期待します。
より良いモデル？ はい。タスクの認知レベルに応じたモデルの組み合わせ。より良いオーケストレーション。もちろん。より良いコンテキスト。はい！ それが一番です。暗黙知のコンテキスト、つまりデータ、情報、文書化された知識だけでなく、集合的な判断を構造化された方法で保存することです。
確かに、私たちはそれらすべてを実現しています。
しかし、本当の答えはもっとシンプルです。最大の利点は技術的なものではありません。
それは哲学にあります。
AI が何を自動化できるかを問う前に、私たちはもっと古い問いを立てました。
知能が豊富になるにつれて、何を人間に残すべきか？
アリストテレス：効用の関係 vs. 美徳の関係
アリストテレスは『ニコマコス倫理学』の中で、3 種類の友情を区別しました。効用の友情：お互いに物事を達成するために助け合う人々。快楽の友情：お互いに喜びをもたらす人々。そして美徳の友情：お互いの幸せを願い、その関係によって変わる人々。アリストテレスにとって、3 番目の種類だけが完全な形であり、関係する人々を変革できる唯一のものでした。
あるものは、結果を達成するのに役立つから存在します。他のものは、自分が何になるかを変えるから存在します。GenAI は効用において非常に優れたものになりました。情報を取得する。文章を書く。要約する。計画する。調整する。これらは素晴らしい成果です。
しかし、組織が卓越するのは、効用を自動化するからではありません。これはすでにコモディティ化されています。組織が卓越するのは、人々が一緒に判断力を養うからです。
この区別は、WiserWork の基盤の 1 つになりました。AI は効用を最適化すべきです。人間の成長を決して最適化するべきではありません。
私たちは、AI によってすべての摩擦を取り除きたいのでしょうか？
2 種類の摩擦
AI は膨大な摩擦を取り除きます。それは良いことです。しかし、すべての摩擦が無駄であるわけではありません。ある種の摩擦は意味を生み出します。私たちは、組織内でもまったく同じことが起こっていることに気づきました。人を浪費する摩擦と、人を形成する摩擦があります。そして組織を形成する摩擦も。
組織と言うとき、私は組織全体が 一致する 集合的な判断 と好み を意味します。
a. 効用の摩擦
この摩擦は人間の可能性を浪費します：検索、スケジュール調整、記憶、フォローアップの作成、文書の検索、コンテキストの繰り返し、決定の再構築。
これらはなくなるべきです。
b. 形成的摩擦
この摩擦はより良い組織を生み出します。
意見の相違。判断。好み。リーダーシップ。トレードオフ。共通の原則。ビジョン。コミットメント。これらは残るべきです。
非効率だからではありません。これこそが集合知が発展する方法だからです。
私たちはどんな会社なのか？選択の決定 vs. 最適化の決定
ボトルネックはもはや答えではありません。それは選択です。
AI は最適化に優れています：より速いルートを見つける、プロセスを改善する、代替案を比較する、または何千ものもっともらしい答えを生成する。
しかし、会社にとって最も重要な決定は最適化問題ではありません。それらは選択問題です。
世界で最も最適化された企業でさえ、AI ラボ自体も、選択の決定 を行う際には異なる答えを選びます。たとえ同様の最適化スキルセット → 同様の最適化の決定 を持っていても：ほぼ同様のモデル能力、どの次のモデルも賞味期限は 1 ヶ月、Mercor、Micro1、Handshake、その他 20 社から同じデータセットをモデルに与え、同じような Valley の成長段階 VC から巨大なシリーズ C、D、E、F... ラウンドを調達し、最適化能力に関する類似点のリストは続きます。
しかし、彼らは現在構築している未来について、明確に異なる選択の決定 を行っています：
Anthropic はエンタープライズソリューションに集中し、財務、オペレーション、カスタマーサクセス、法務、複数の専門職の役割を対象とし、ガバナンス、安全性、ビジネス価値に焦点を当てています。
OpenAI は B2C の商業志向の会社で、個人向け・家庭向けのハードウェア分野にも進出し、誰もが個人の AI エージェントを持てるようにすることを目指しています。
Grok/xAI はより意見がはっきりしており、リアルタイム（x フィードによる）の AI で、その創設者の考え方に似ています！
これらはすべて、同様の最適化の決定の産物でありながら、まったく異なる未来です。しかし、選択の決定はかなり異なります。
どの製品を構築すべきか？どの顧客を優先すべきか、そして主にどの顧客を失望させる覚悟があるか？どの価格モデルが、私たちがなりたい会社を反映しているか？どの機会に私たちの人生の何年を捧げるべきか？どの山に登る価値があるか？
AI は、より信頼できる未来を示すことができます。どの未来が私たちのものであるべきかを決定することはできません。
多くのプロフェッショナルが犯す間違いは、これが四半期に 1 回または年に 1 回行う戦略的な決定だと思うことです。
違います。
AI によって、私たちは毎日選択の決定をしている
リーダーは毎日、何十ものミクロの決定 を行っています。
プロダクト。 毎週、機能の優先順位付けをめぐって戦いがあります。私たちは、次のミクロな機能、次に修正するバグ、次に行う改善に集中し続けなければなりません。特に、実行が非常に速くなった今はなおさらです。
グロース。 毎日、どの顧客にイエスと言い、どの顧客にノーと言うかを決めています。私たちはすべての人に適しているわけではありません。例えば、多くの個人が「WiserWork を試したいが、私は個人の貢献者です」と言ってきます。私たちは他のツールを推奨するか、Google Gemini を使い続けてもらいます。もし彼らがチームの一員になるか、ソロプレナーなら、受け入れます。
採用。 毎月、そして最近では数週間ごとに、最も重要な決定を下します：チームの次のメンバーは誰か？スキルで採用するのか、それとも極度の主体性、オーナーシップ、倫理観で採用するのか？後者です。もちろん、両方の面で優れている候補者がいれば、私たちの仕事は楽になります！
リーダーは毎日、何十ものミクロの決定を下します。AI はそれらを減らしません。増やします。
最適化問題 vs. 選択問題。AI は最適化を支配します。人間は選択に対して責任を持ち続けます。
人間がループ内にいるのは、モデルがまだ十分に良くないから…？
多くの AI の物語、特にここ Valley では、人間の参加は一時的な不便として扱われます。
モデルがまだ十分に良くないから、人間は「ループ内」にいるのです。
モデルが改善されれば、人間は消えるべきだという前提があります。
私たちはその前提を拒否します。私たちは、参加は永続的な能力の源泉になり得ると主張します。なぜなら、人間はモデルが必要とする進化する知識、目標、判断力を持っているからです。
AI の能力が向上するにつれて、人間の参加はより価値あるものになります。
なぜなら、人々はもはや仕事の機械的な部分に多くの時間を費やす必要がなくなるからです。彼らは、人間の参加が実際に重要である部分に集中できます。
例えば、今日の会議では、認知負荷の多くが、言われたことを覚える、メモを取る、メモをタスクに変換する、出力をフォーマットする、フォローアップを書く、初稿をまとめることに浪費されています。
私たちの AI はこれらの機能を実行します（ほとんどの場合、どの競合よりも優れています ）、しかし、会議は必ずしもなくなりません。むしろ逆です。会議はより人間らしくなります。これが、私たち /「AI ファーストチーム」が会議を運営する方法です： https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-first-teams-run-meetings-yiorgos-nikoletakis-cafwf/
人々は、形成的な意見の相違、優先順位付け、アラインメントのコミットメントと方向性、判断と好みに集中できます。
これにより、人間はより高いレベルでシステムの中心に戻ることができます。AI は人間を実行の機械から解放します。人間が最も得意とすることに戻します：
大きな戦略的なマクロ決定と日常のミクロ決定における判断と好み
そして、チームレベルで話すときは、
チームのトップパフォーマー間でのアラインメントと方向性を見つけることです。
最高の専門家を部屋に入れたいものです。そして、専門家がいると彼らは意見を持っています。良い会議とは、全員が同意することではなく、意見の相違が形成的摩擦となり、集合的な判断と組織の知恵（個人の知性と組織の知識だけではなく）につながることです。
ヴィクトール・フランクル：意味は出会いを通じて生まれる。すべての摩擦が消えるべきではない
フランクルは、意味は単に与えられるものではないと主張しました。それは出会いを通じて生まれます：仕事、愛、責任、苦しみ、私たちに抵抗する現実との出会いです。
組織も同じように機能します。偉大な企業は、全員が同意するから築かれるのではありません。
人々が困難なトレードオフに取り組み、より良い答えを一緒に発見するから築かれるのです。AI の目的は、それらの出会いを取り除くことではありません。それらの出会いが起こるのを妨げるすべてのものを取り除くことです。そして、この摩擦を形成的にするテクノロジーを提供することです。
マイケル・ポランニーの「暗黙知」：私たちは語れる以上に知っている
ポランニーは暗黙知の概念を導入しました。組織内で最も価値のある知識は、めったに文書化されません。それは人々の判断、直感、好みの感覚、コンテキストの理解の中に生きています。皮肉なことに、この暗黙知は会話の中で最も明確に現れます。文書の中で現れることはほとんどありません。会議には、文書ではほとんどの場合失われてしまうものが含まれています：なぜ決定が下されたのか。どの前提が却下されたのか。最終的にどの原則が重要だったのか。だからこそ、Google Drive を検索するだけでは不十分なのです。会社の生きた知性は、その会話の中に存在します。この「知識の理論」ピラミッドモデルの頂点にある、文書化されていない知識と知恵の中にです：
フロンティアモデルは明示的知識において驚くほど優れたものになりました。それらは文書化可能なものすべてを急速に吸収しています。しかし、ピラミッドの最上位のレベルは深く人間的なままです。知恵。会社の決定を形成する集合的な判断と好み。もちろん、AI とドメイン固有のエージェントによって強化されています。
ステリオス・ランフォス：形成は摩擦を通じて起こる
ランフォスは、シンプルでありながら深い考えにしばしば立ち返ります。人間は快適さによって形成されるのではありません。出会い、抵抗、他者、私たちの意志に完全には屈しない現実によって形成されるのです。
AI はこの方程式を変えます。歴史上初めて、私たちはほとんど完全に私たちに適応するように設計されたシステムを作り出しています。
それは驚くべきことです。同時に危険でもあります。なぜなら、抵抗のない世界は、形成の少ない世界になる可能性があるからです。
「あなたの妻は、あなたに同意するように設計されていません。」
あなたの息子も、最高のエンジニアも、共同創業者も同じです。
彼らの抵抗は製品のバグではありません。それは彼らがあなたを変える方法の一部です。AI にとっての問いは、抵抗を取り除く方法ではありません。人と組織をより賢く、より経験豊かにする（経験豊かな人は、成長が速く形成的摩擦の多い環境で 2〜3 年の経験を持つ非常に若い人かもしれません。一方、ペースの遅い労働環境の年配のプロフェッショナルとは異なります）抵抗 以外 のすべてを取り除く方法です。
別の言い方をすれば：「苦闘はイノベーションと学習の母」です。
私たちは、自分たちのために設計されていない人々によって変えられる意志を育む必要があります。
それがすべてを変えた
この認識を持った瞬間、私たちは自分たちが AI メモツールや単なるアシスタントを構築しているのではないと考えるようになりました。
私たちは、組織の公共の場と時間を形成的摩擦のために守るメンターとして機能するシステム、
AI ファーストチームが強力なアラインメントと方向性を形成し、非常に迅速に実行できるようにする AI エージェント、
を構築していることに気づきました。スピード自体のためではなく、イテレーションのペースを上げる即時性のためです。アラインされたイテレーションによって、ユーザーが市場の誰よりも優位に立てるようにするためです。
私たちの仕事は会議を排除することではありません。私たちの仕事は、会議がより良い思考を生み出すのを妨げるすべてのものを排除することです。成果物はトランスクリプトではありません。多くの場合、成果物はコンセンサスです（「AI ファーストチームの会議運営方法」を再度ご覧ください：https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-first-teams-run-meetings-yiorgos-nikoletakis-cafwf/）
成果物はより良い判断です。
異なる AI の哲学
テクノロジーが私たちをここに導いたのではありません。哲学が導いたのです。
AI の未来は、人間を不要にすることではありません。
それは、人間であることのどの部分が決して自動化されるべきでないかを決めることです。もちろん、それらは AI によって強化されるでしょう。それ以外はすべて実装の問題です。
ほとんどの AI メモツールは、会議を管理上の方法で、過去に起こった何かとして扱い、「この会議を個人ごとにどのように要約できるか？」と問います。
WiserWork は問います：「この組織は何を学んでいるのか？」
ほとんどの AI は情報を取得します。WiserWork は進化する判断を取得します。私たちのエージェントの魂 / キャラクターは、チームが集合的判断を形成するきっかけを作ることです。非常に迅速に。競合他社よりも速く。
ほとんどの AI は発言されたことを記憶します。WiserWork はチームが現在何を信じているかを記憶します。
人を浪費する摩擦を取り除け。
人を形成する摩擦を残せ。
それが私たちを人間らしくするのです。
